文章目录
- 摘要
- Abstract
- 第1章 绪论
- 1.1 研究背景与意义
- 1.2 国内外研究现状
- 1.2.1 智能交通监控系统研究现状
- 1.2.2 光流法在交通检测中的应用现状
- 1.2.3 闯红灯检测技术研究现状
- 1.3 论文主要研究内容
- 1.4 论文结构安排
- 第2章 光流法理论基础
- 2.1 光流的基本概念
- 2.2 光流约束方程
- 2.3 Horn-Schunck全局光流算法
- 2.3.1 算法原理
- 2.3.2 能量函数与迭代求解
- 2.4 Lucas-Kanade局部光流算法
- 2.4.1 算法原理
- 2.4.2 金字塔分层实现
- 2.5 HS与LK算法对比分析
- 2.6 本章小结
- 第3章 系统总体设计
- 3.1 系统需求分析
- 3.1.1 功能需求
- 3.1.2 性能需求
- 3.2 系统总体架构
- 3.3 系统工作流程
- 3.4 开发环境与工具
- 3.5 本章小结
- 第4章 运动目标检测与光流计算
- 4.1 视频图像预处理
- 4.1.1 灰度化转换
- 4.1.2 图像滤波去噪
- 4.2 基于光流法的运动检测
- 4.2.1 HS光流场的计算
- 4.2.2 光流幅值阈值分割
- 4.2.3 运动区域提取
- 4.3 运动目标后处理
- 4.3.1 形态学滤波
- 4.3.2 连通域分析
- 4.4 算法MATLAB实现
- 4.5 本章小结
- 第5章 红绿灯状态识别
- 5.1 红绿灯识别概述
- 5.2 基于颜色空间的红灯检测
- 5.2.1 RGB颜色空间分析
- 5.2.2 HSV颜色空间转换
- 5.2.3 红灯区域阈值分割
- 5.3 红绿灯状态判定
- 5.3.1 红灯判别规则
- 5.3.2 绿灯判别规则
- 5.3.3 红灯判别规则
- 5.4 识别算法MATLAB实现
- 5.5 本章小结
- 第6章 闯红灯行为检测与目标分类
- 6.1 闯红灯检测整体策略
- 6.2 虚拟检测区域设置
- 6.3 车辆闯红灯检测
- 6.3.1 车辆运动特征分析
- 6.3.2 车辆判定规则
- 6.3.3 车辆计数与跟踪
- 6.4 行人闯红灯检测
- 6.4.1 行人运动特征分析
- 6.4.2 行人判定规则
- 6.4.3 行人与车辆分类方法
- 6.5 轨迹分析与违章记录
- 6.6 检测算法MATLAB实现
- 6.7 本章小结
- 第7章 系统仿真与实验结果分析
- 7.1 实验数据与仿真环境
- 7.2 光流计算效果分析
- 7.2.1 HS与LK算法对比实验
- 7.2.2 光流参数敏感性分析
- 7.3 运动目标检测结果分析
- 7.4 红绿灯识别结果分析
- 7.5 闯红灯检测结果分析
- 7.5.1 车辆闯红灯检测
- 7.5.2 行人闯红灯检测
- 7.6 系统性能评估
- 7.7 本章小结
- 第8章 总结与展望
- 8.1 论文工作总结
- 8.2 未来研究方向
- 参考文献
- 附录A 系统流程图
- 附录B 完整MATLAB源代码（主程序）
- 代码说明：
摘要
随着城市交通压力的日益增大，十字路口的交通违章行为已成为诱发交通事故、加剧道路拥堵的重要因素之一，其中车辆和行人闯红灯问题尤为突出。传统交通监控方式依赖地感线圈、雷达等接触式传感器，存在安装维护成本高、检测信息单一、难以同时兼顾机动车与行人等局限性。基于计算机视觉的智能交通监控技术以其非接触、信息丰富、可扩展性强等优势，逐渐成为智能交通系统（ITS）的核心组成部分。本文设计并实现了一套基于光流法的十字路口闯红灯车辆与行人检测识别系统。该系统以交通监控摄像头采集的视频图像为输入，采用基于亮度恒定假设的光流法提取运动目标的运动矢量场，分别对Horn-Schunck（HS）全局光流算法和Lucas-Kanade（LK）局部光流算法进行了理论与实验对比分析，选取HS算法作为运动检测的核心引擎。在此基础上，设计并实现了基于颜色阈值分割的红绿灯状态自动识别模块，提出了基于虚拟检测区域与轨迹判定的闯红灯行为判别方法，针对车辆和行人分别设计了尺寸筛选与面积过滤机制以实现目标分类识别。整个系统基于MATLAB R2022a平台开发，利用Computer Vision Toolbox和Image Processing Toolbox提供的丰富函数库完成算法实现与仿真验证。实验结果表明，系统能够准确检测交通视频中的运动车辆与行人，并有效判定其闯红灯行为，综合检测准确率达到90%以上，为十字路口交通违章自动监控提供了一种低成本、易部署的技术方案。
关键词：光流法；闯红灯检测；车辆检测；行人检测；交通监控；MATLAB
Abstract
With the increasing pressure of urban traf
