基于視頻的車輛跟蹤與交通事件檢測.pdf

1、為了解決地面交通快速發(fā)展所引發(fā)的各種問題，智能交通系統(tǒng)(ITS)的研究被提到了重要位置。車輛跟蹤與交通事件檢測系統(tǒng)作為ITS的重要組成部分，成為許多國家的研究熱點(diǎn)。本文針對ITS領(lǐng)域中的關(guān)鍵技術(shù)，研究了基于視頻的車輛跟蹤與交通事件檢測系統(tǒng)中的相關(guān)問題?！　”疚脑敿?xì)描述了基于車輛跟蹤結(jié)果的交通事件檢測方法，分析并研究了車輛逆行、超速、異常停車等交通事件，提出相應(yīng)的具體檢測方法并給出實(shí)驗(yàn)結(jié)果。論文還就交通事件檢測系統(tǒng)給出了系統(tǒng)設(shè)計(jì)，分析了

2、其中幾個(gè)值得注意的功能模塊，并給出了其框架結(jié)構(gòu)和實(shí)現(xiàn)?！　”疚姆治鍌€(gè)部分進(jìn)行論述：　　1)概述了交通事件檢測系統(tǒng)的應(yīng)用背景與相關(guān)技術(shù)。對交通事件檢測相關(guān)技術(shù)進(jìn)行描述和比較。　　2)在車輛檢測方法中，采用一種改進(jìn)的基于多樣性采樣機(jī)制的非參數(shù)估計(jì)背景模型。提取具有較高頻度和多樣性的灰度新樣本集，建立背景核密度估計(jì)模型，并利用背景幀差值檢測運(yùn)動(dòng)車輛。并對車輛檢測中陰影問題，車輛粘連、遮擋問題做出詳細(xì)分析與討論，并提出了初步的解決方法。通

3、過度量相除后圖像的平坦度來檢測車輛陰影，修正初步的車輛檢測結(jié)果。并對車輛外接矩形的求取給出具體的分裂合并規(guī)則?！　?)基于視頻的車輛的跟蹤算法?；谲囕v檢測結(jié)果，對一種基于區(qū)域匹配的跟蹤算法進(jìn)行研究并實(shí)現(xiàn)。并且提出了一種改進(jìn)了的活動(dòng)輪廓(Snake模型)的圖像序列中的車輛跟蹤算法。對于能量函數(shù)的選取，參數(shù)的確定等問題做出詳細(xì)的分析與討論，并且給出了初步實(shí)驗(yàn)結(jié)果。　　4)描述了基于車輛跟蹤結(jié)果的交通事件檢測方法。分析研究了車輛逆行、超