智能交通中闖紅燈車輛視頻檢測算法的研究.pdf

1、伴隨著世界各國車輛數(shù)量的急劇增加，交通狀況日益受到人們的重視。如何有效地進行交通管理，越來越成為世界各國政府和有關(guān)部門所關(guān)注的焦點。針對此問題，各種智能交通管理系統(tǒng)相繼產(chǎn)生或者已在研發(fā)之中，而對違規(guī)車輛進行監(jiān)控則是其中一個極其重要的環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)上對交通違章車輛監(jiān)控主要是通過埋在地下的感應(yīng)器或車軸傳感器來實現(xiàn)，這些方法對路面有損壞，施工和安裝都不方便，并且要經(jīng)常進行維修和維護。隨著視頻技術(shù)的飛速發(fā)展和計算機運算速度的成倍提高，基于計算機視頻

2、檢測技術(shù)的交通監(jiān)控系統(tǒng)的實現(xiàn)已成為可能。計算機視頻檢測較其它交通檢測技術(shù)而言，主要特點是安裝調(diào)試方便，對路面不會產(chǎn)生損壞，維護也很簡單，不會對路面交通狀況產(chǎn)生影響，并且給出的信息多。 鑒于以上背景，本文對闖紅燈車輛視頻檢測算法進行了研究與探討。首先采用了基于道路方向的搜索匹配法對車輛進行越線檢測，在系統(tǒng)實際運行中能根據(jù)目標運動方向自動排除許多人為和自然因素的干擾，確保了圖像匹配的快速性和準確性。如果判定車輛越線，則對車輛進行跟蹤

3、檢測以確定車輛是否闖紅燈違規(guī)。本文的核心任務(wù)是對被監(jiān)控目標——車輛的捕捉及其跟蹤。 對于車輛的跟蹤檢測技術(shù)，本文采用了一種以固定單攝像頭對越線車輛進行實時跟蹤的方法。為了取得更好的圖像分割效果本文采用了三幀差法，對分割后的目標采用Otsu算法進行二值化以及形態(tài)學等操作，以得到完整的分割目標。然后記錄多個目標的特征，利用提出的代價函數(shù)搜索最佳匹配目標，對目標的特征實時更新，使正確的軌跡得以延續(xù)，實現(xiàn)了對被跟蹤目標正確的統(tǒng)計和處理，