基于視頻圖像序列的拋灑物檢測(cè)大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)

1、1基于視頻圖像序列的拋灑物檢測(cè)基于視頻圖像序列的拋灑物檢測(cè)31.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀目前，我國(guó)大部分的公路監(jiān)控控制中心應(yīng)用的視頻圖像檢測(cè)系統(tǒng)均依賴于人工對(duì)事件進(jìn)行檢測(cè)，其功能更接近于一套“監(jiān)視”系統(tǒng)而非自動(dòng)“檢測(cè)”系統(tǒng)[3]。但是由于人員和技術(shù)上的問題，其方法操作起來具有局限性及效率低等問題，無法滿足路面安全檢測(cè)對(duì)實(shí)時(shí)性的要求，不過人工檢測(cè)確實(shí)可以作為綜合事件檢測(cè)手段。西方的一些發(fā)達(dá)國(guó)家已經(jīng)研發(fā)并實(shí)施了一些基于視頻圖像檢測(cè)的算法，緩解了愈加

2、嚴(yán)重的由拋灑物引發(fā)的交通安全隱患，如加利福尼亞算法、貝葉斯算法、基于視頻圖像序列的拋灑物檢測(cè)低通濾波算法、交通流模型算法、視頻檢測(cè)算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等?，F(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)表明，這些算法可以有效的檢測(cè)產(chǎn)生的拋灑物，及時(shí)的避免二次交通事故，減少人工檢測(cè)需要投入的資源，并提高檢測(cè)的效率，對(duì)拋灑物的檢測(cè)有重要的意義。就拋灑物事件而言，目前有許多算法來檢測(cè)拋灑物事件的發(fā)生。ElenaStringa、CarloS.Regazzoni等人研制了一個(gè)系統(tǒng)，該

3、系統(tǒng)可以檢測(cè)在一段時(shí)間內(nèi)場(chǎng)景的永久改變，并可以識(shí)別這種改變是由拋灑物引起的還是其他原因引起的[4]。這些系統(tǒng)關(guān)注基于內(nèi)容檢索的能力，諸如顏色、紋理、語義學(xué)等，以便提取感興趣區(qū)域內(nèi)導(dǎo)致報(bào)警的原因的信息。這個(gè)系統(tǒng)可以自動(dòng)檢測(cè)出觸發(fā)報(bào)警的遺留物體的序列。M.Spengler，B.schiele等人綜合了跟蹤和監(jiān)視系統(tǒng)以檢測(cè)拋灑物事件的發(fā)生，包括兩個(gè)級(jí)聯(lián)的模塊：貝葉斯多目標(biāo)跟蹤模塊和目標(biāo)檢測(cè)監(jiān)視模塊。M.D.Beynon，D.J.VanHook

4、等人提出一個(gè)多攝像機(jī)視頻監(jiān)視系統(tǒng)來自動(dòng)檢測(cè)拋灑物事件。每個(gè)拋灑物的擁有者都會(huì)被檢測(cè)和跟蹤，采用距離和時(shí)間參數(shù)，多攝像機(jī)用于重疊區(qū)域監(jiān)視以適應(yīng)多種不同的情況。上述這些拋灑物檢測(cè)方法多用于室內(nèi)有人遺留或者偷竊物體的場(chǎng)景，用于拋灑物交通事件的檢測(cè)的并不多。國(guó)內(nèi)人工檢測(cè)技術(shù)的應(yīng)用，除了電話報(bào)警之外，一些公路還布設(shè)了一定數(shù)量的視頻遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)，也有很多公路配備了交通巡邏車和事件檢測(cè)車(ProbeVehicle)。國(guó)內(nèi)首次接觸交通事件視頻檢測(cè)器是在

5、二十一世紀(jì)初，當(dāng)時(shí)的事件視頻檢測(cè)器的空白是由國(guó)外產(chǎn)品所填補(bǔ)的。應(yīng)國(guó)內(nèi)道路發(fā)展所需，國(guó)外大多是將用于交通數(shù)據(jù)采集的視頻檢測(cè)器根據(jù)中國(guó)特殊的交通狀況進(jìn)行改進(jìn)，使其具備基本交通事件檢測(cè)功能，但由于圖像質(zhì)量、軟件更新、產(chǎn)品維護(hù)等諸多方面嚴(yán)重受滯，從而導(dǎo)致視頻檢測(cè)器自身有無法彌補(bǔ)的諸多缺陷。如滬寧高速采用的是比利時(shí)Traficon公司的核心技術(shù)。而這些視頻檢測(cè)器多采用視頻虛擬線圈技術(shù)，即通過在視頻圖像的車道上設(shè)置虛擬檢測(cè)器，當(dāng)車輛通過虛擬檢測(cè)器時(shí)