随着社会经济的快速发展,交通运输量不断增长,交通管理面临越来越大的挑战。智能交通系统(Intelligent Transportation System,简称ITS)应运而生,它综合运用计算机、电子信息技术和自动控制技术,将驾驶员、交通管理者、车辆和道路有机结合,形成一个有序运行的整体系统。智能交通系统旨在有效利用交通基础设施,减少交通拥堵,降低环境污染,保障交通安全,提高运输效率。 本文重点研究了智能交通监控系统中运动目标的检测与跟踪算法。研究工作主要围绕以下几个方面展开: 通过时域检测法来监测监控系统中的车辆运动。本研究重点探讨了帧间差分法,这是一种基于时间连续帧图像差异来检测运动目标的方法。通过实验验证,该方法在运动目标检测方面表现出色。同时,本文还探索了边缘检测法作为帧间差分法的补充,增强运动目标检测的准确度。 在运动目标检测的基础上,本文详细研究了如何利用Mean shift算法对运动车辆进行跟踪。Mean shift是一种基于颜色直方图的跟踪算法,本文通过实验验证了Mean shift算法在处理多目标车辆跟踪时的有效性,展示了该算法在运动车辆跟踪任务中的良好表现。 在智能交通监控系统中,运动目标的准确检测与跟踪对于提升整个系统性能至关重要。帧间差分法、边缘检测法和Mean shift算法的应用研究为智能交通监控提供了新的思路和方法,有助于实时监控、交通流分析、异常事件检测等功能的实现。 智能交通系统仍处于发展阶段,其理论和技术仍在不断完善之中。因此,对于运动目标检测和跟踪的研究,不仅具有重要的理论意义,而且具有显著的实用价值。通过对智能交通监控系统中运动目标检测与跟踪算法的深入研究,可以进一步推动智能交通系统的发展,提高交通管理的智能化水平,为构建高效、安全、环保的现代交通体系提供技术支撑。



































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