● 摘要
随着信息技术水平的进步和人民生活需求的提高，计算机技术将会把人们的生活带入“智慧城市”的新时代。在“智慧城市”的架构中，“智能交通系统”是解决人们日常出行与活动的关键技术，其中又以通过计算机视觉技术来解决目标的检测和结构分析为核心技术及重要手段。本文所研究的是在智能交通系统中，通过计算机视觉技术对目标，特别是车辆目标进行检测和结构分析的方法以及其应用系统。本文首先总体分析了目前基于计算机视觉的目标检测以及结构分析方法在国内外的研究现状，阐述这些方法的优缺点，并在此基础上提出一种改进方案，利用基于目标图像边缘特征的向量对目标进行建模，并设计一种应用该模型的目标检测算法。在该算法框架的基础上，本文设计了三种对其执行效率进行优化的策略，同时通过大量的实验数据的比较对这些策略的效率和准确性进行了分析。并在复杂场景中对所提出的模型和算法进行了验证。在这些结果的基础上，本文设计了一种在线-离线车辆目标结构分析系统，该系统可以将快速检测目标算法的实时性和精确检测目标算法的可靠性相结合，达到充分利用时间和计算资源对目标进行检测的目的。在该系统的实现中，本文使用了车辆三维模型的目标检测方法，其可以利用车辆三维模型的高灵活性以及具有结构信息的优势，对车辆目标分类器进行生成，并为车辆结构信息的检测提供良好的支持。实验结果表明，本文所设计的车辆目标检测方法具有较高可靠性，对目标的颜色变化和形状变化都具有较强的的鲁棒性。本文所实现的在线-离线车辆目标结构分析系统具有良好的性能和很强的扩展性，能够在未来的实际应用中为智能交通的发展提供一些启发。