高速公路交通異常事件檢測算法研究.pdf

1、近年來，隨著計算機存儲和運算能力的不斷提高，人工智能、模式識別技術的迅猛發(fā)展，基于視頻的交通事件檢測技術成為智能交通領域研究的熱點問題。交通事件自動檢測系統(tǒng)是交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)智能化和自動化的關鍵，為快速處理交通事件、減少交通延誤、避免二次交通事故的發(fā)生提供條件，為高速公路運營管理提供了新的突破口。但如何高效、準確、快速地實現(xiàn)交通事件自動檢測，仍是當前智能交通領域面對的一大難題。
　　本文從實際應用出發(fā)，以高速公路視頻序列為研究對象

2、，從運動目標檢測、跟蹤和異常行為描述等幾個關鍵技術著手進行研究，設計了高速公路逆行、停車、變道異常事件自動檢測算法。本文對上述三種異常事件的研究主要包括以下幾個方面的內容:
　　在運動目標檢測方面，采用均值法建立背景模型，以背景差法提取運動目標前景;針對存在陰影的運動目標前景，提出了一種基于邊緣和HSV顏色空間相結合的方法去除陰影，并結合形態(tài)學處理方法提取出完整的運動目標前景，為有效的運動目標跟蹤提供了基礎。
　　在運動目標

3、跟蹤方面，以車輛的質心和面積為基本特征對車輛進行跟蹤，結合Kalman濾波算法尋求運動目標特征的最優(yōu)估計，利用歐式距離計算運動目標的位置距離和面積大小差異尋找最佳匹配完成運動目標的跟蹤;針對車輛間遮擋會使跟蹤目標丟失的現(xiàn)象，本文提出了面積篩選的方法用不同的方式對車輛進行跟蹤，最終獲得車輛的運動軌跡，為異常事件的判斷提供了依據(jù)。
　　在異常事件檢測方面，通過分析車輛的運動軌跡可以直觀的了解車輛的運動方向，將車輛的運動方向與道路規(guī)定的