基于視頻的車輛異常行為分析.pdf

1、隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展和人們生活水平的不斷提高，我國機動車的數(shù)量也在急速增多，機動車在給人們生活帶來便利的同時，其造成的道路交通問題也日趨嚴重。因此，對于道路交通的管理急需建立一個行之有效的智能交通管理系統(tǒng)。目前各個國家所提出并進行的智能交通系統(tǒng)的研究，其核心部分就是對車輛異常行為進行分析。本文以道路交通視頻為素材，然后對交通視頻的霧天圖像增強、車輛檢測和跟蹤以及車輛的異常行為分析進行研究。具體的研究內容如下：
　　（1）監(jiān)控視頻圖像

2、預處理，針對公路視頻受霧天影響較大，而霧天下的監(jiān)控視頻因環(huán)境光照不足導致圖像的色彩強度和對比度不能滿足實際應用需要。為了解決此問題，本文提出了一種基于 HSV色彩空間的霧天圖像增強方法。實驗結果表明，該方法相對于單一的圖像增強算法，其效果較好。
　　（2）運動目標檢測算法，本文采用一種自適應高斯混合模型的背景差分法對視頻圖像進行處理。首先通過自適應高斯模型方法構造背景模型，然后將得到的背景與當前視頻幀做差值運算，得到差值圖像；然后

3、對差值圖像進行二值化處理，得到需要檢測運動目標。
　　（3）運動目標的跟蹤，針對運動目標在交通視頻中可能會發(fā)生旋轉、尺度變換等問題，采用一種基于 Kalman濾波的特征匹配跟蹤方法。首先對檢測到的運動目標進行特征提取，然后利用預測目標的位置和匹配搜索策略來確定運動目標，并用一個矩形框標記出該運動目標。通過仿真實驗證明該方法可以有效的跟蹤到運動目標。
　?。?）車輛異常行為的分析，本文設計了一種基于改進的Hausdorff距離