視頻交通事件自動檢測技術(shù)研究.pdf

1、隨著城市化的進(jìn)展,汽車的普及,交通擁擠加劇,交通事故頻發(fā),公路交通的安全問題變得日益突出。為了解決地面交通快速發(fā)展所引發(fā)的各種問題,交通事件自動檢測技術(shù)成為國內(nèi)外的研究熱點。 本文分析并研究了車速、車流量等交通參數(shù)的檢測以及車輛逆行、車輛變線和車輛落物等交通事件的檢測,提出相應(yīng)的具體檢測方法并給出實驗結(jié)果。學(xué)位論文的主要工作和成果可以概括為以下四個方面： 背景初始化和自適應(yīng)更新算法研究。首先研究了幾種常見的背景初始化方法

2、和加權(quán)平均背景更新方法,在此基礎(chǔ)上提出了一種基于RGB彩色空間的彩色背景更新方法,實驗證明彩色背景更新方法能使后續(xù)的車輛檢測更加準(zhǔn)確。 車輛檢測與跟蹤算法研究。本文研究了幾種常見的車輛檢測方法,提出了一種基于YUV彩色空間的運動車輛陰影檢測方法,提高了車輛檢測準(zhǔn)確率。最后分析和討論了一種基于運動矢量估計的車輛跟蹤方法。 交通參數(shù)檢測算法研究。在車輛檢測和跟蹤的基礎(chǔ)上,研究了基于視頻的車速和車流量檢測算法,采用不同算法對同

3、一種交通參數(shù)實施檢測,并通過對比實驗,說明了各種算法的優(yōu)缺點。 交通事件檢測算法研究。本文將虛擬線圈技術(shù)和車輛跟蹤技術(shù)用于事件檢測,研究了車輛違章逆行、車輛壓線、車輛變道以及車輛落物這四種比較常見的交通事件檢測算法。在車輛逆行檢測算法研究中,通過實驗,比較分析了不同算法的優(yōu)缺點和適應(yīng)性；在車輛變線檢測算法研究中,提出了基于車道線檢測的車輛變道檢測算法；在車輛落物檢測算法研究中,提出了基于背景更新和運動檢測的算法,通過實驗證明了算