基于雷达与视频联合的交通车流检测方法研究

发布时间：2024-03-19 05:44

　　车流量和交叉口队列长度是交通系统中的重要参数。毫米波雷达以其全天候工作、高精度测速测距、环境适应性强的优点在安防监控和交通监控中发挥着重要作用。在图像处理和机器学习火热的当下,视频在交通应用中的重要性也是不言而喻。毫米波雷达不如摄像机获取的信息丰富,但是视频缺少深度信息且会受到光照变化等环境影响。本文围绕毫米波雷达与视频在车流量和交叉口队列长队检测中的应用问题,进行了如下的研究工作:(1)毫米波雷达多目标检测与跟踪:阐述了毫米波雷达进行多目标检测的原理,介绍了线性卡尔曼滤波(Linear Kalman Filter,LKF)和扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF),并进行了仿真。通过仿真数据和实测数据验证了研究过程中发现的同时对观测噪声和过程噪声进行自适应卡尔曼滤波,会导致滤波发散的问题。设计了自适应线性卡尔曼滤波器(Adaptive Linear Kalman Filter,ALKF),并应用于DSP硬件系统中。应用滤波速度对解检测速度模糊的方法进行了改进。在实时交通场景下对提出的基于雷达获取交叉口队列长度的方法进行了测试,可以满足交通雷达实际应用需求...

【文章页数】：93 页

【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 国内外发展现状
    1.3 课题研究意义
    1.4 本文结构安排
第2章 毫米波雷达多目标检测跟踪
    2.1 毫米波雷达传感器原理
        2.1.1 目标距离和速度估计
        2.1.2 恒虚警率检测
        2.1.3 目标到达角估计
        2.1.4 点迹凝聚
    2.2 卡尔曼滤波理论
        2.2.1 线性卡尔曼滤波
        2.2.2 扩展卡尔曼滤波
        2.2.3 噪声统计估计器
        2.2.4 自适应线性卡尔曼滤波
    2.3 解检测速度模糊
    2.4 雷达获取交叉口队列
    2.5 本章小结
第3章 交通视频图像处理
    3.1 视频车辆检测与流量统计
        3.1.1 运动车辆检测
        3.1.2 车流量检测统计方法
    3.2 视频获取交叉口停车队列
        3.2.1 边缘检测
        3.2.2 交叉口队列检测方法
    3.3 本章小结
第4章 雷达与视频联合交通流检测
    4.1 传感器标定
        4.1.1 坐标系转换
        4.1.2 雷达与摄像机标定
        4.1.3 在线实时标定系统
    4.2 雷达与视频联合交叉口队列检测
    4.3 雷达与视频联合车流量检测
    4.4 本章小结
第5章 总结与展望
    5.1 论文工作总结
    5.2 不足与展望
参考文献
致谢
硕士期间参与的科研项目和发表的论文



本文编号：3932418