光流法的视频车辆检测算法(附件)【字数：17548】
摘 要摘 要随着社会的不断发展以及城市化进程的加快，交通拥堵现象日益严峻，成为困扰城市居民出行的一个重要原因。增强交通信息检测、优化交通管理是智能化交通发展刻不容缓的需求。视频车辆检测技术作为交通信息检测的一个重要研究方向，在很大程度上为城市交通安全提供了保障。本文从光流的概念出发，系统地阐述了光流算法的原理、发展以及在视频车辆检测中的应用。在光流理论的基础上，结合数字图像处理的相关知识，提出了车辆检测的算法流程。实验采用Matlab编程，读取待检测的视频文件，并对视频图像进行光流计算、阈值分割、图像滤波、形态学处理，检测并提取车辆目标。最后，采用BLOB分析方法识别图像中车辆目标区域，从而获取车辆检测信息，验证了基于光流法的视频车辆检测算法的性能。关键词光流法；车辆检测；BLOB分析
目 录
第一章 绪论 1
1.1 课题的背景和意义 1
1.2 国内外研究现状和存在的问题 2
1.3 本文的主要研究内容和结构安排 3
第二章 光流法的理论基础 4
2.1 引言 4
2.2 光流检测算法理论研究 4
2.2.1 光流与光流场 4
2.2.2 灰度守恒的假设 5
2.2.3 用光流法检测运动物体的基本原理 6
2.3 光流基本算法研究 7
2.3.1 HornSchunck 算法 7
2.3.2 LucasKanade 算法 9
2.4 本章小结 11
第三章 基于光流法的视频车辆检测算法 12
3.1 引言 12
3.2 Matlab软件介绍 12
3.2.1 Matlab概述 12
3.2.2 Matlab图像处理工具箱简介 13
3.2.3 基于系统对象的图像处理 15
3.3 基于Matlab的视频车辆检测 16
3.3.1 视频文件的读取 16
3.3.2 车辆检测的流程 17
3.4 基于光流法的视频车辆检测 18
3.4.1 光流阈值分割 18
3.4.2 形态学处 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: *351916072*
理 20
3.4.3 连通区域检测 22
3.5 实验结果分析 24
3.6 本章小结 26
第四章 总结与展望 28
4.1 总结 28
4.2 展望 28
致 谢 30
参考文献 31
第一章 绪论
1.1 课题的背景和意义
随着道路交通事业日新月异的发展以及人们对日常出行要求的不断提高，遂心舒适、便捷安全的出行体验成为一种普遍的追求。但是，由于城市人口密度大、城市交通功能分布不合理等因素，城市道路交通拥堵现象愈发严重，给城市居民的生活和工作带来了极大的不便。
近年来，为了克服交通拥堵现象，各地区不断拓宽道路面积，有效地缓解了交通压力。可是，随着各地机动车总量的不断增加，道路交通还是涌现出许许多多的问题：一方面，交通拥挤现象不断由城市向周围地区扩散；另一方面，不适宜的城市道路面积规划，不但耗费了建设成本，还浪费了城市资源。这些问题表明，传统的交通技术和手段已不能适应时代发展的需求，因此，推进交通信息检测和分析的科学化、信息化发展，对于交通事业发展有着深远的意义。
为了弥补传统交通技术的不足，智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）应运而生，它将信息技术、控制技术以及计算机技术等有效地集成运用于整个交通运输管理体系，是一种实时、准确、高效的综合运输和管理系统。该系统通过科学的交通信息检测和分析手段，能够有效地缓解交通阻塞、减少交通事故、降低能源消耗和减轻环境污染，在我国得到越来越多的应用。
视频车辆的检测是计算机视觉技术在智能交通领域的一个重要应用，和传统的车辆检测方法相比，它采用摄像机作为检测装置，不仅降低了经济成本，还提高了检测的便捷性和灵活性，能够更快更全面地收集交通数据，有利于实时控制和引导交通，减少交通拥堵。与此同时，它也可以加强交通监测，督促民众遵守交通规则。
多年来，研究者从不同的角度出发，提出了许多有效的视频车辆检测方法，如帧间差分法、光流法、背景差分法等都是比较常用的视频目标检测方法。其中，光流法是一种综合了数字图像处理和机器视觉技术的视频图像目标检测方法，在视频运动分析中起到了举足轻重的作用。光流法检测不仅适用于静止背景，还适用于运动背景，可以在不预知环境条件的情况下检测运动目标，具有性价比高、信息直观、实时性好等优点。因此，以光流法理论为基础的视频车辆检测的研究成果可以很好地服务于交通管理部门，帮助相关工作人员做出合理的交通判断和预测，从而改善事故频发、交通拥堵的现状。
采用光流算法检测车辆目标的前提条件是计算并得到相邻视频图像间的光流信息。但是，现有的很多光流计算方法还不够简便，且检测效果易受到光源、遮挡和噪声等因素的影响。因此，深入研究光流算法以及它在视频车辆检测中的具体应用，具有重要的理论意义和工程应用价值。
1.2 国内外研究现状和存在的问题
光流反应了图像信息的变化，是一个视觉和心理学的综合概念。20世纪50年代，Gibson与Wallach等从光流角度出发开展心理学实验，提出了SFM（Structure From Motion）假设[1]，试图从图像信息中得到实际场景信息，但并未取得成功。直到1981年，Horn和Schunck、Lucas和Kanade在光流基本方程的基础上附加约束条件，才得到两种基于不同条件的光流有效计算方法[2]，为光流法的深入研究奠定了基础。
光流有效方法的提出掀起了研究的热潮，很多学者从不同的算法需求和研究角度开展理实验探究。这里，我们可以把光流研究方法按如下几种情况进行的分类：
（1）针对计算的不适定问题展开研究，提出合理的附加条件，如Tfretika和Nagel的基于二阶微分算子的附加约束的概念；
（2）针对光流计算的高时间成本问题进行分析，研究高效的计算方法，如Braillon把经典针孔模型和光流法相结合，探究障碍物体的检测方法；
（3）针对光流场计算基本等式的不连续性提出改进方案，如日本学者Mukauwa在基本等式上引入一个修正因子的方法；
（4）针对难以求解的直线和曲线的光流场展开探究，如Allmen借助轮廓线及其投影之间对应移动关系求解光流的方法。
目 录
第一章 绪论 1
1.1 课题的背景和意义 1
1.2 国内外研究现状和存在的问题 2
1.3 本文的主要研究内容和结构安排 3
第二章 光流法的理论基础 4
2.1 引言 4
2.2 光流检测算法理论研究 4
2.2.1 光流与光流场 4
2.2.2 灰度守恒的假设 5
2.2.3 用光流法检测运动物体的基本原理 6
2.3 光流基本算法研究 7
2.3.1 HornSchunck 算法 7
2.3.2 LucasKanade 算法 9
2.4 本章小结 11
第三章 基于光流法的视频车辆检测算法 12
3.1 引言 12
3.2 Matlab软件介绍 12
3.2.1 Matlab概述 12
3.2.2 Matlab图像处理工具箱简介 13
3.2.3 基于系统对象的图像处理 15
3.3 基于Matlab的视频车辆检测 16
3.3.1 视频文件的读取 16
3.3.2 车辆检测的流程 17
3.4 基于光流法的视频车辆检测 18
3.4.1 光流阈值分割 18
3.4.2 形态学处 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: *351916072*
理 20
3.4.3 连通区域检测 22
3.5 实验结果分析 24
3.6 本章小结 26
第四章 总结与展望 28
4.1 总结 28
4.2 展望 28
致 谢 30
参考文献 31
第一章 绪论
1.1 课题的背景和意义
随着道路交通事业日新月异的发展以及人们对日常出行要求的不断提高，遂心舒适、便捷安全的出行体验成为一种普遍的追求。但是，由于城市人口密度大、城市交通功能分布不合理等因素，城市道路交通拥堵现象愈发严重，给城市居民的生活和工作带来了极大的不便。
近年来，为了克服交通拥堵现象，各地区不断拓宽道路面积，有效地缓解了交通压力。可是，随着各地机动车总量的不断增加，道路交通还是涌现出许许多多的问题：一方面，交通拥挤现象不断由城市向周围地区扩散；另一方面，不适宜的城市道路面积规划，不但耗费了建设成本，还浪费了城市资源。这些问题表明，传统的交通技术和手段已不能适应时代发展的需求，因此，推进交通信息检测和分析的科学化、信息化发展，对于交通事业发展有着深远的意义。
为了弥补传统交通技术的不足，智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）应运而生，它将信息技术、控制技术以及计算机技术等有效地集成运用于整个交通运输管理体系，是一种实时、准确、高效的综合运输和管理系统。该系统通过科学的交通信息检测和分析手段，能够有效地缓解交通阻塞、减少交通事故、降低能源消耗和减轻环境污染，在我国得到越来越多的应用。
视频车辆的检测是计算机视觉技术在智能交通领域的一个重要应用，和传统的车辆检测方法相比，它采用摄像机作为检测装置，不仅降低了经济成本，还提高了检测的便捷性和灵活性，能够更快更全面地收集交通数据，有利于实时控制和引导交通，减少交通拥堵。与此同时，它也可以加强交通监测，督促民众遵守交通规则。
多年来，研究者从不同的角度出发，提出了许多有效的视频车辆检测方法，如帧间差分法、光流法、背景差分法等都是比较常用的视频目标检测方法。其中，光流法是一种综合了数字图像处理和机器视觉技术的视频图像目标检测方法，在视频运动分析中起到了举足轻重的作用。光流法检测不仅适用于静止背景，还适用于运动背景，可以在不预知环境条件的情况下检测运动目标，具有性价比高、信息直观、实时性好等优点。因此，以光流法理论为基础的视频车辆检测的研究成果可以很好地服务于交通管理部门，帮助相关工作人员做出合理的交通判断和预测，从而改善事故频发、交通拥堵的现状。
采用光流算法检测车辆目标的前提条件是计算并得到相邻视频图像间的光流信息。但是，现有的很多光流计算方法还不够简便，且检测效果易受到光源、遮挡和噪声等因素的影响。因此，深入研究光流算法以及它在视频车辆检测中的具体应用，具有重要的理论意义和工程应用价值。
1.2 国内外研究现状和存在的问题
光流反应了图像信息的变化，是一个视觉和心理学的综合概念。20世纪50年代，Gibson与Wallach等从光流角度出发开展心理学实验，提出了SFM（Structure From Motion）假设[1]，试图从图像信息中得到实际场景信息，但并未取得成功。直到1981年，Horn和Schunck、Lucas和Kanade在光流基本方程的基础上附加约束条件，才得到两种基于不同条件的光流有效计算方法[2]，为光流法的深入研究奠定了基础。
光流有效方法的提出掀起了研究的热潮，很多学者从不同的算法需求和研究角度开展理实验探究。这里，我们可以把光流研究方法按如下几种情况进行的分类：
（1）针对计算的不适定问题展开研究，提出合理的附加条件，如Tfretika和Nagel的基于二阶微分算子的附加约束的概念；
（2）针对光流计算的高时间成本问题进行分析，研究高效的计算方法，如Braillon把经典针孔模型和光流法相结合，探究障碍物体的检测方法；
（3）针对光流场计算基本等式的不连续性提出改进方案，如日本学者Mukauwa在基本等式上引入一个修正因子的方法；
（4）针对难以求解的直线和曲线的光流场展开探究，如Allmen借助轮廓线及其投影之间对应移动关系求解光流的方法。
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