(完整版)基于视觉的车道标志线检测和跟踪方法研究毕业论文

车道线检测评价指标iou（最新版）目录1.车道线检测的背景和重要性2.车道线检测评价指标的介绍3.IOU 的含义和计算方法4.车道线检测中常用的评价指标5.结论正文车道线检测是计算机视觉领域中一个重要的研究方向，其目的是从图像中准确地检测出车道线的位置，以便自动驾驶汽车或其他智能设备能够正确地识别和遵循车道线。

车道线检测的准确性对于自动驾驶系统的安全性和稳定性至关重要，因此，研究者们需要制定一系列评价指标来评估不同算法的性能。

本文将详细介绍车道线检测评价指标中的一种——IOU。

一、车道线检测的背景和重要性随着自动驾驶技术的快速发展，车道线检测已经成为了一个热门的研究课题。

准确地检测车道线可以帮助自动驾驶汽车更好地遵守交通规则，提高行驶的安全性和稳定性。

同时，车道线检测也是智能交通系统、无人驾驶汽车等应用领域的基础技术之一。

因此，研究车道线检测算法的性能和评价指标具有重要的实际意义。

二、车道线检测评价指标的介绍在车道线检测领域，有许多不同的评价指标可以用来评估算法的性能。

其中，最常用的评价指标包括准确率（Accuracy）、召回率（Recall）、精确度（Precision）和 F1 值（F1-score）等。

这些指标可以综合考虑算法的准确性和召回能力，帮助研究者们全面地评估不同算法的性能。

三、IOU 的含义和计算方法IOU（Intersection over Union）即交并比，是一种常用的评价指标，用于衡量两个目标（或区域）之间的重叠程度。

在车道线检测中，IOU 可以用来衡量预测车道线与真实车道线之间的相似度。

IOU 的计算方法如下：IOU = (预测车道线与真实车道线的交点数量) / (预测车道线与真实车道线的并集数量)四、车道线检测中常用的评价指标在车道线检测中，常用的评价指标除了 IOU 之外，还包括以下几种：1.准确率（Accuracy）：指预测正确的车道线数量与总车道线数量之比。

2.召回率（Recall）：指预测正确的车道线数量与真实车道线数量之比。

基于监控视频的车辆车标快速识别技术研究摘要：本文介绍了高速发展的信息化背景下，通过对道路及卡口所部署的视频监控采集的图形进行分析，快速的对车辆的车标进行快速的识别。

引言随着社会经济的发展,城市中的机动车数量不断增加,极大的增加了城市对于交通和治安的管理难度。

特别是伴随着机动车数量的不断增加，机动车辆盗抢及利用机动车犯罪等案件也显著的提升。

就上海而言，截止2012年底共拥有机动车数量为262.3万辆，2012年中被盗抢的机动车超过1万辆，涉及机动车的犯罪案件超过数万件。

这些案件不仅给被害人造成了巨大的经济损失，同时还严重破坏了社会的稳定。

目前，公安部门在接到报警后，会在各个布控网点利用人眼来查阅监控视频，按照车型、颜色、车牌进行识别，但由于不可能使停车检查车辆的比例过大，因此侦破率很低。

如果能够采用基于监控视频的车辆自动识别系统，将大大提高机动车辆的识别能力和实时性，可以极大的节省警力，提高案件的侦破率。

利用基于监控视频的智能识别技术监控系统可以将视频的数字信息进行快速提取，具有监控异常及时报警、人员成本低、可全天候工作等优点。

与传统监控系统相比，具有以下优点：(1)不需要依靠人员24小时一直紧盯屏幕，系统可以对异常情况进行真正的7×24全天候监控。

(2)可以对所有监控视频进行智能监控，有效的监控范围可以提高数十倍，大大提高了监控效率。

(3)侦测并记录出现在监控屏幕内的违规行为并自动预警，并可以自动锁定目标进行跟踪监控，形成视频跟踪和摄像机区域联防。

然而，在基于监控视频智能识别系统中对运动车辆的车辆类型精确识别技术主要有两个方面，一个是车牌识别，利用车牌定位技术和车牌字符识别技术对车牌进行识别；另一个是车型识别，按照车辆的大小、外形、颜色、车标进行识别和分类。

一般作为对一辆机动车类型的精确实时识别技术，在车辆大小和外形的识别方面的技术研究比较成熟。

由于车辆车标在监控视频中较小，定位和识别的难度较大，所以在这方面的研究较少。

车道线检测常用方法车道线检测是计算机视觉中的重要应用，它通过图像处理的方法来识别道路上的车道线，为自动驾驶车辆、智能交通系统等提供必要的信息。

目前，车道线检测的方法包括基于图像处理的方法和基于深度学习的方法两种。

一、基于图像处理的方法1. Canny边缘检测算法Canny算法是较为常见的边缘检测算法，可以有效检测图像中的边界，常用于车道线检测中。

该算法通过对图像灰度值的变化进行分析，提取边缘信息。

步骤包括高斯模糊、求梯度、非极大值抑制和阈值处理等。

2. 霍夫变换霍夫变换是一种常用的直线检测算法，可以检测图像中的直线。

车道线通常采用直线来描述，因此可以采用霍夫变换来检测车道线。

步骤包括边缘检测、霍夫变换和直线提取等。

3. 基于颜色分割的方法车道线通常呈现一定的颜色特征，可以采用颜色分割来检测车道线。

常用的颜色分割方法包括RGB颜色空间、HSV颜色空间等。

步骤包括颜色空间转换、颜色阈值处理和形态学操作等。

二、基于深度学习的方法深度学习在车道线检测中也得到了应用，特别是卷积神经网络（CNN）模型。

该模型可以通过大量训练数据来学习车道线的特征信息，从而实现车道线检测。

常用的CNN模型包括Faster R-CNN、Yolo等。

总体来说，车道线检测方法有不同的优缺点和适用场景。

基于图像处理的方法简单易懂，但在车道线复杂或噪声较多时效果有限；基于深度学习的方法可以取得更好的效果，但需要大量训练数据和计算资源支持。

未来，随着计算机视觉和深度学习技术的不断发展，车道线检测方法也将不断提升。

《交通场景下的车辆行人多目标检测与跟踪算法研究》篇一一、引言在现代化交通系统中，对于车辆行人多目标检测与跟踪的准确性以及效率，正变得愈发重要。

对于实现自动驾驶、交通流量分析以及事故预防等应用，多目标检测与跟踪技术发挥着至关重要的作用。

本文将深入探讨交通场景下的车辆行人多目标检测与跟踪算法的研究现状、方法和应用。

二、多目标检测与跟踪的背景和意义在复杂的交通场景中，对车辆和行人多目标进行检测和跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向。

这种技术能够实时获取交通场景中的动态信息，为自动驾驶、智能交通系统等提供关键数据支持。

同时，通过多目标检测与跟踪技术，我们可以更好地理解交通流动态，预测可能的交通状况，以实现事故预防和交通优化。

三、多目标检测与跟踪算法研究现状目前，多目标检测与跟踪算法主要包括基于深度学习和传统计算机视觉的方法。

其中，基于深度学习的方法在处理复杂交通场景时表现出色。

例如，卷积神经网络（CNN）在特征提取和目标识别方面具有强大的能力，而循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等在序列数据处理中具有优势，可实现目标的持续跟踪。

四、车辆行人多目标检测算法研究车辆行人多目标检测是利用图像处理技术从交通场景中提取出车辆和行人等目标信息的过程。

常见的检测算法包括基于区域的方法、基于特征的方法以及基于深度学习的方法。

其中，基于深度学习的目标检测算法如Faster R-CNN、YOLO等在准确性和实时性方面表现出色。

这些算法能够自动学习目标的特征表示，从而实现对复杂交通场景中车辆和行人的准确检测。

五、车辆行人多目标跟踪算法研究多目标跟踪是在检测到目标的基础上，通过关联分析等方法实现对多个目标的持续跟踪。

常见的多目标跟踪算法包括基于滤波的方法、基于匹配的方法以及基于深度学习的方法。

其中，基于深度学习的方法通过学习目标的时空特征，实现更准确的跟踪。

同时，利用神经网络模型如Siamese网络等可以实现高效的在线学习和跟踪。

基于深度学习的交通标志检测与识别系统设计与优化交通标志在道路行驶中起着至关重要的作用，它们告诉驾驶员何时减速、变道或者通过某个位置。

然而，由于种种原因，交通标志有时会被遮挡、模糊或者受到其他干扰，这给驾驶带来了安全隐患。

为了提高交通标志的检测和识别准确性，我们可以利用深度学习的方法设计和优化交通标志检测与识别系统。

首先，我们需要收集大量的带有交通标志的图像样本，并对这些样本进行标注。

然后，我们可以利用深度学习中的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNs）来训练一个交通标志检测模型。

CNNs 是一类专门用来处理图像数据的深度学习模型，它们通过从图像中学习特征来实现目标检测和分类。

在训练过程中，我们可以使用一种叫做"候选框"（Region Proposal）的方法，来提取可能包含交通标志的图像区域。

候选框生成算法可以根据图像的纹理、颜色等特征来估计交通标志的位置和大小。

然后，我们将这些候选框送入CNN模型中进行分类，判断其是否包含交通标志。

通过反复迭代，优化模型参数，我们可以逐渐提高交通标志检测的准确性。

另外，为了进一步提高模型的性能，我们可以使用一种叫做"数据增强"（Data Augmentation）的技术。

数据增强可以通过在原始图像上进行平移、旋转、缩放等变换来生成更多的训练样本，从而使模型更具鲁棒性。

此外，我们还可以使用一种叫做"迁移学习"（Transfer Learning）的方法，借用已经在其他相关任务上训练好的模型来加快训练速度和提升模型性能。

一旦完成了交通标志的检测，我们就需要进行识别，即将检测到的交通标志与标准的交通标志进行匹配。

此时，我们可以使用深度学习中的另一个技术——卷积神经网络（CNN）来进行交通标志的分类和识别。

通过将标注好的交通标志样本送入CNN模型进行训练，我们可以使模型学习到交通标志的特征，从而实现对交通标志的准确分类和识别。

道路交通标线质量要求和检测方法道路交通标线是指在道路上划设的各种标线，包括中心线、车道线、停车线、禁停线等，它们对于交通安全和交通秩序起着至关重要的作用。

因此，道路交通标线的质量要求和检测方法显得尤为重要。

首先，道路交通标线的质量要求是非常严格的。

标线应该具有良好的附着力和耐久性，能够在各种气候条件下保持清晰可见。

此外，标线的颜色应该鲜艳明亮，不易褪色，以便驾驶员能够清晰地看到并做出相应的驾驶决策。

标线的宽度和长度也有严格的规定，以确保车辆能够按照规定的车道行驶，避免交通事故的发生。

其次，对道路交通标线的质量进行检测是必不可少的。

常见的标线质量检测方法包括目视检查、摩擦系数测试和颜色亮度测试等。

目视检查是最基本的方法，通过肉眼观察标线是否清晰、颜色是否良好来判断其质量。

摩擦系数测试则是通过测量标线表面的摩擦系数来评估其附着力，以确保标线在潮湿或者雨天也能够保持良好的防滑性能。

颜色亮度测试则是通过光学仪器来测量标线的颜色亮度，以确保标线在不同光照条件下都能够清晰可见。

除了以上方法，还可以利用无人机等高科技手段对道路交通标线进行全方位的检测和监测。

通过高清摄像头和人工智能技术，可以实现对大面积道路标线的快速检测和分析，大大提高了检测效率和准确性。

总的来说，道路交通标线的质量要求和检测方法是非常重要的，它们直接关系到交通安全和交通秩序。

只有确保标线质量达标，才能有效地提高道路交通的安全性和畅通性。

因此，我们应该加强对标线质量的管理和监督，采用科学有效的检测方法，确保道路交通标线始终保持良好的状态。

基于OpenCV的车辆检测论文摘要智能交通系统(ITS)是目前世界交通运输领域正在研究和广泛关注的课题。

近年来，智能交通系统的应用给交通运输业带来了巨大的经济效益，对于道路设计、流量监控和高速公路管理起到了越来越重要的作用。

论文所研究的视频车辆检测技术在ITS中占有很重要的地位，与传统的车辆检测方法相比，视频车辆检测技术不仅具有安装维护便捷且费用较低、可监视范围广等诸多优点，同时可对道路现场图像进行智能化分析和处理。

本文利用OpenCV中对运动物体检测的数据结构、函数库，建立了一个视频车辆分析系统，用于道路上车辆的检测。

检测过程是首先对视频图像进行预处理，比如二值化、去噪等;然后进行背景的提取及更新，由于背景差分法是通过当前帧和背景帧相减来提取运动目标，所以实时的背景更新尤为重要，本文采用多帧求平均的方法来更新背景，避免了光照条件和气候环境等带来的不利影响;最后利用背景差分法检测出运动车辆。

经过实验验证，该方法可以较准确地检测出车辆目标，检测的成功率可达到90%以上。

关键字: 视频处理车辆检测 OpenCVABSTRACTIntelligent Transportation Systems (ITS) is the subject of study and attention in the world's transportation sector.In recent years, the application of intelligent transportation systems has brought enormous economic benefits to the transportation industry,and it has played an increasingly important role in the road located design, traffic monitoring and highway management.The video vehicle detection technologyin this thesis study plays an important role in pared with the traditional method of vehicle detection, video vehicle detection technology has easy installation and maintenance,low cost, wide range that can be monitored and many other advantages , while it can do intelligently analysis and processing to the image of the road scene.This thesis sets up a video vehicle analysis system for detecting vehicles on the road by the moving object detection data structure and function library in OpenCV. Detection processes include:First,video image pre-processes,such as binary,removing noise;Next,background extraction and update, as background subtraction is based on that subtract the current frame from background frame to extract moving target,real-time background update is particularly important, we use multi-frame averaging method to update the background,which avoids the the adverse impact of light conditions and climatic and environmental;Finally, the detection of moving vehicles by background subtraction.Experimental results show that this method can accurately detect the vehicle target, the success rate of detecting is up to 90%.Key words: Video Processing Vehicle Detection OpenCV目录第一章绪论....................................................................................1 1.1 课题背景和研究意义.....................................................................1 1.2 国内外研究现状 (1)1.3 OpenCV概述...........................................................................2 1.4 本文研究内容..............................................................................4 1.5 本文章节概括 (5)1.6 本章小结…………………………………………………………………………5 第二章基于视频的车辆检测技术概述...................................................6 2.1 引言..........................................................................................6 2.2 视频车辆检测技术实例发展历程......................................................6 2.3 视频车辆检测技术未来趋势............................................................7 2.4 本章小结....................................................................................7 第三章车辆检测算法设计..................................................................9 3.1 引言..........................................................................................9 3.2 车辆检测算法流程图.....................................................................9 3.3 图像预处理 (10)3.3.1 设定感兴趣区域 (10)3.3.2 高斯低通滤波处理 (10)3.3.3 二值化阈值分割...............................................................10 3.4 背景初始化与更新.....................................................................11 3.5 提取前景运动目标 (11)3.6 本章小结.................................................................................12 第四章实验结果与分析..................................................................13 4.1 引言.......................................................................................13 4.2 实验配置.................................................................................13 4.3 实验结果与分析........................................................................13 4.4 本章小结.................................................................................16 第五章总结与展望........................................................................17 5.1 本文总结.................................................................................17 5.2 工作展望 (17)谢辞 (19)参考文献 (20)附录 (21)大连交通大学2015届本科生毕业论文第一章绪论1.1 课题背景和研究意义随着当今经济的高速发展，机动车的保有量迅速增加，导致交通状况的不断恶化。

基于计算机视觉的车辆识别跟踪技术随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉技术在各个领域的应用越来越广泛，其中基于计算机视觉的车辆识别跟踪技术在交通管理、公安监控等方面发挥了重要的作用。

一、技术原理计算机视觉技术是指通过计算机对图像、视频进行处理与分析，从而实现对图像、视频中的物体识别、跟踪以及目标检测等任务。

而基于计算机视觉的车辆识别跟踪技术则是通过对视频中的车辆进行特征提取、车辆识别和跟踪，最终得到车辆的位置、速度等信息。

车辆识别跟踪技术主要包括以下步骤：1. 图像采集：通过摄像机、监控设备等采集视频图像。

2. 车辆检测：利用目标检测算法，对视频中的车辆目标进行检测、定位。

3. 特征提取：对检测到的车辆目标进行特征提取，如车辆颜色、型号、车牌号码等。

4. 车辆识别：将提取到的车辆特征与预先建立的车辆数据库进行匹配，从而实现对车辆的识别。

5. 车辆跟踪：利用目标跟踪算法，对车辆目标进行连续跟踪、定位，并实时更新车辆信息。

二、应用场景1. 交通管理基于计算机视觉的车辆识别跟踪技术可以用于城市交通管理。

通过对城市主干道和交叉口等区域安装摄像机设备，实时监测车辆的流动情况，并根据车辆的信息进行智能调度、限行、安全预警等措施，提高城市交通的效率和安全性。

2. 公安监控基于计算机视觉的车辆识别跟踪技术可以用于公安监控领域，通过对路面行驶车辆进行实时监测和记录，从而实现对涉案车辆的追踪、抓捕和犯罪侦查等工作，提高公安执法水平和效率，维护社会治安稳定。

3. 物流管理基于计算机视觉的车辆识别跟踪技术可以用于物流领域。

通过对车辆的识别和跟踪，实时监测货物的交接和物流运输，从而提高物流运输的效率和安全性，降低物流成本。

4. 智能停车基于计算机视觉的车辆识别跟踪技术可以应用于智能停车场。

通过对车辆的识别和跟踪，实现车辆进出自动识别及指引，提高停车场的管理效率和用户体验。

三、技术优势1. 高度自动化：基于计算机视觉的车辆识别跟踪技术是一种高度自动化的技术，可以不需要人工干预，实现车辆的自动识别和跟踪。

| 工程管理 | Engineering Management ·130·2019年第15期基于可量测实景影像的道路交通标志标线数据采集和管理方法研究孙 龙，李建晔，赵晓东（大连市城乡规划测绘地理信息事务服务中心，辽宁 大连 116001）摘 要：随着城市的发展变化，道路交通的建设维护工作量逐渐增多，需要统筹规划，合理制定工期及预算。

为了科学地管理标志标线、交通信号灯、监控摄像头等资源，需要精细化的标志标线及设施现状空间数据作为基础。

采用车载可量测实景影像系统，通过数据采集和编辑，可获取城市道路的实景影像和标志标线等交通要素的空间位置及属性，建设城市道路交通标志标线数据库。

通过建立标志标线管理系统，可实现各类道路交通要素的量测、查询、统计、分析等。

文章对此展开分析。

关键词：可量测实景影像；道路交通；标志；标线中图分类号：P234.1 文献标志码：A 文章编号：2096-2789（2019）15-0130-02作者简介：孙龙（1980—），男，高级工程师，研究方向：地理信息系统开发与应用。

标志标线是城市道路交通必不可少的重要附属设施，该类设施的建设和维护工作量大、成本高昂。

选择适当的技术方法采集标志标线及设施数据，建立专题数据库，并建设应用管理系统，可为道路规划管理部门统筹安排、合理制定工期、控制预算提供科学的技术支持。

关于标志标线数据的采集获取方法，已有一些领域的深入研究：蓝朝桢提出了一种基于影像的道路标线自动识别方法；邢延超提出了一种基于计算机视觉的车道标线自动检测方法；蒋刚毅利用数学形态学，提取交通标志形态骨架，并利用匹配算法识别交通标志；胡冀等提出了一种基于麦克斯韦颜色三角为模型的图像分割方法；P.Paclik 采用交通标志图像颜色空恻变换对交通标志图像进行分割，并采用空间不变矩作为图像特征，运用Laplace Kernel 分类器识别交通标志；顾霄琳研究了基于全景环视的道路交通标线检测与识别方法，提出了结合模板匹配和支持向量机的分类方法；王金等提出了基于地面三维激光扫描技术的道路标线自动识别方法，通过点云数据的预处理和灰度值限定提取道路标线数据。