毕业论文 ｜ 基于光流的十字路口闯红灯车辆与行人检测识别系统【附完整matlab代码】

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；MATLABAbstractWith the increasing pressure of urban traf