基于視頻的車(chē)輛碰撞檢測(cè)方法研究.pdf

1、車(chē)輛碰撞引發(fā)的交通事故使人們的生命財(cái)產(chǎn)安全受到嚴(yán)重威脅，損害極大，已受到人們的廣泛關(guān)注。許多研究小組嘗試通過(guò)基于目標(biāo)跟蹤的方法來(lái)研究車(chē)輛碰撞事故的自動(dòng)檢測(cè)，但存在著目標(biāo)檢測(cè)不準(zhǔn)，跟蹤效果不好和碰撞判別正確率不高等問(wèn)題。針對(duì)這些問(wèn)題，本文研究了基于相干運(yùn)動(dòng)場(chǎng)的車(chē)輛碰撞檢測(cè)方法，并通過(guò)指數(shù)平滑算法改進(jìn)了該技術(shù)的不足之處，主要工作如下：
　　首先，介紹了論文的研究背景及研究意義，介紹了視頻車(chē)輛碰撞事故檢測(cè)技術(shù)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀。
　

2、　然后，討論了目標(biāo)運(yùn)動(dòng)信息提取算法。論文介紹了提取視頻中運(yùn)動(dòng)信息的常見(jiàn)算法，通過(guò)分析不同算法的適用情況和優(yōu)缺點(diǎn)，選取基于多項(xiàng)式的密集光流算法來(lái)提取視頻幀每個(gè)像素的運(yùn)動(dòng)信息。通過(guò)算法編程，獲得了圖像序列每個(gè)像素的運(yùn)動(dòng)速度、方向等信息。
　　其次，討論了基于相干運(yùn)動(dòng)場(chǎng)的模型的車(chē)輛碰撞事故檢測(cè)算法。本文先介紹了車(chē)輛碰撞事故檢測(cè)的常見(jiàn)算法，通過(guò)分析流體動(dòng)力學(xué)中流場(chǎng)中兩個(gè)或多個(gè)物體的相互作用特性，建立了基于相干運(yùn)動(dòng)場(chǎng)的車(chē)輛相互作用模型。實(shí)驗(yàn)

3、結(jié)果表明，算法能夠判斷圖像幀中的車(chē)輛是否是正常行駛狀態(tài)，能對(duì)圖像幀中的車(chē)輛碰撞現(xiàn)象進(jìn)行識(shí)別和定位，能夠判斷視頻中車(chē)輛碰撞事故的開(kāi)始時(shí)間。然后分析了車(chē)輛碰撞后車(chē)輛可能運(yùn)動(dòng)停止而不能夠得到精確相干運(yùn)動(dòng)場(chǎng)的原因，通過(guò)指數(shù)平滑法改進(jìn)了基于相干運(yùn)動(dòng)場(chǎng)的車(chē)輛相互作用模型，使用碰撞幀的異常程度值預(yù)測(cè)未來(lái)圖像序列的異常程度值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，即使圖像幀中車(chē)輛因碰撞停止運(yùn)動(dòng)后不能建立有效的相干運(yùn)動(dòng)場(chǎng)，改進(jìn)后的算法依舊能夠準(zhǔn)確判斷圖像幀中是否存在事故車(chē)輛。<