摘 要

随着社会经济的高速发展，道路交通与运输的发展也越来越快，给人们的生活质量带来很大提高的同时，汽车的数量也在急速增加，导致道路交通状况不断恶化，道路阻塞和交通事故的现象也在频繁发生，仅仅依靠人力已经无法高效地解决问题了，因此需要借助各种机器软件来辅助并逐渐代替人力来改善现状，基于图像处理的车辆检测技术便是其中一种，准确的车辆跟踪定位和数据计算结果能使得交通管理系统变的更加高效。

本课题将对基于卡尔曼滤波的车辆检测技术进行分析，通过摄像机采集交通视频图像，使用相关软件将其按预定的帧速分解成一张一张的帧图片，接着对图像进行灰度化，噪声处理和形态学操作等预处理，然后利用Matlab软件及相关的程序对于处理后的图像进行处理分析，得到车辆的检测结果。

基于图像处理的车辆检测技术在汽车越来越多的现代社会中不仅能够预防和减少交通事故的发生以及人员伤亡和财产损失，还能提高突发交通事故的处理能力，实现准确快速的交通指挥，因为此技术具有使用简便和信息量大等优点，越来越多的被使用，具有广泛的应用前景。

关键词：图像处理；汽车检测；汽车跟踪；卡尔曼滤波

Research on vehicle detection technology based on image processing

ABSTRACT

With the rapid development of social economy, the development of road traffic and transportation is becoming more and more fast, bring to people's quality of life greatly improved at the same time, a rapid increase in the number of car, leading to road traffic condition worsening, the phenomenon of road congestion and traffic accidents are also frequent, just rely on the human has been unable to effectively solve the problem, so need to use all kinds of machine software to assist and gradually replace manpower to improve the situation, vehicle detection based on image processing technology is one of the, accurate tracking vehicles and data calculation results to make traffic management systems have become more efficient.

This topic will be the technology of vehicle detection based on Kalman filtering is analyzed, through camera to collect traffic video images, use the software to a predetermined frame rate is decomposed into a piece of a picture frame, then to grayscale image, noise processing and morphological operations such as pretreatment, then using Matlab software and related programs for processing after the image processing analysis, get the vehicle test results.

Vehicle detection based on image processing technology in the car more and more modern society not only can prevent and reduce traffic accidents and casualties and property losses, it can improve the processing capacity of sudden accidents, achieve accurate fast traffic command, because the technology has the advantages of easy use and large amount of information, more and more used, has wide application prospect.

Key Words: picture processing; car inspection; car tracking; Kalman filter

目 录

1 绪论 1

1.1 研究背景 1

1.2 国内外研究现状 1

1.3 研究内容 3

1.4 章节安排 3

2 汽车检测跟踪技术的研究 5

2.1 基于图像处理的车辆检测分析 5

2.2 视频图像处理 5

2.2.1 图像灰度化处理 5

2.2.2 噪声处理 5

2.2.3 形态学腐蚀操作 6

2.2.4 图像分割技术 6

2.3 交通视频中的运动车辆检测 6

2.3.1 基于帧差法的车辆检测 7

2.3.2 基于光流法的车辆检测 8

2.3.3 基于背景差法的车辆检测 8

2.4 检测出的运动车辆跟踪 8

2.4.1 基于区域的车辆跟踪 8

2.4.2 基于动态轮廓的车辆跟踪 9

2.4.3 基于特征的车辆跟踪 9

2.4.4 基于模型的车辆跟踪 9

2.5 车辆检测跟踪算法的流程 9

2.6 本章小结 12

3 运动车辆的检测 13

4 运动车辆的跟踪 16

4.1 基于卡尔曼滤波的运动车辆跟踪 16

4.1.1 卡尔曼滤波的基本内容 16

4.1.2 卡尔曼滤波器的建模 17

4.2 运动车辆的卡尔曼滤波的跟踪算法流程 18

5 实验与结果分析 21

结论 23

致谢 24

参考文献 25

1 绪论

1.1 研究背景

随着经济的快速发展，我国的交通运输条件也得到的巨大的改善，因此汽车的数量也在逐年增加，紧接着随之而来的便是越来越多的交通问题，如何解决这些交通问题一直都是新世纪的重点关注待解决的问题，人力的作用毕竟有着很大的限制，也因此转而使用机器视觉来逐渐代替人力，机器视觉监测监控汽车有着持续性和准确性等优点，不仅可以时刻监控各道路的交通情况并在需要的时候进行准确快速的交通调度来解决交通拥挤问题，还可以定位某车道上需要的特定的车辆，对其的行踪进行预测和跟踪，这项能力在追捕肇事车辆的情况下有着很好的表现。