基于視頻圖像的交通事件自動識別算法研究.pdf

1、為實現全天候、智能化、實時自動地檢測發(fā)現并及時處置交通事件,確保道路交通正常,本論文主要研究了利用高速公路上監(jiān)控攝像機采集的視頻圖像,基于圖像處理技術實現自動識別交通事件,并設計了交通事件前景目標的檢測和交通事件識別軟件系統。
　　 具體在以下幾個方面進行了研究工作:
　　 1.對高速公路上各種交通事件進行了分類,并著重針對交通事件中的交通事故的分類做了詳細闡述。本論文檢測識別的對象是高速公路交通事故中的車輛間事故、車輛

2、單獨事故和車輛與固定物碰撞,并由上述交通事故引發(fā)的車輛慢行、異常行駛等交通事件。
　　 2.根據高速公路場景特點和車輛前景目標檢測要求,首先運用背景差分方法進行車輛前景提取;其次采用合適空間尺寸的空間域非線性平滑濾波器進行濾波處理,對噪聲干擾的抑制能力較強,能起到較好作用;最后,針對背景差分灰度化圖像的特點,運用矩陣直方圖、最大類間方差準則,并結合解析函數擬合法確定的灰度閾值對高速公路場景下前景目標的二值分割提取有較好的效果。<

3、br>　　 3.提出利用二值圖像標定連通區(qū)域的屬性,對交通事件的前景目標進行特征提取。高速公路上行駛的車輛主要分為轎車、客車和貨車三大類,本論文進一步對三類車輛進行了車輛尺寸細分,利用劃定檢測區(qū)域內車輛的面積閾值和車輛寬長比閾值對交通事件進行判定識別。
　　 4.利用設定間隔兩幀圖像各自對應連通區(qū)域質心的坐標差值和時間差,設計了高速公路行駛車輛視頻圖像測速的模型和方案,可以較準確的進行行駛車輛的速度檢測以識別車輛異常慢行或交通