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《苏州科技大学》 2017年
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基于视频检测的车辆变道轨迹识别方法研究

史颖  
【摘要】:道路交通事故已经成为一个社会公共安全问题,车辆违法变道作为引发交通事故的重要原因之一,越来越受到政府和社会各界的关注。高速公路机动车流量大,且行车速度较高,此时随意变更车道往往会造成极大交通安全隐患,引发交通事故。因此如何有效地检测和识别车辆违法变道轨迹,预防和减少交通事故造成的损失,已成为当今交通管理部门亟待解决的一项紧迫的任务。现阶段我国的车辆违法变道行为识别大都是通过交警现场观测或者对监控视频进行人工判读,这种方法既耗时又耗力并且检测精度较低。针对这些问题,本文提出的基于视频检测的车辆变道轨迹识别方法,可实现无监督状态下车辆随意变更车道行为的识别,该识别模型无需人工判读可直接通过视频检测对车辆变道行为进行判断。为打击不按规定车道行驶、随意变更车道以及高速公路占用应急车道等违法行为提供证据支持。本文主要针对高速公路车辆变道轨迹进行研究,以视频处理技术为核心,利用运动目标检测、车辆识别与跟踪等方法提取视频中运动车辆,获得其运动轨迹并分析运动特征,提出一种基于视频检测的车辆变道轨迹识别方法。主要工作如下:(1)对视频图像预处理的相关算法进行研究,对图像灰度变换、平滑滤波、图像增强以及图像二值化等预处理技术及其相关算法进行比较分析,并通过实验验证,确定本文算法,为后续检测奠定基础。(2)采用背景减差法对运动车辆进行检测,针对高速公路车流量大的特点,选取高斯混合背景建模算法进行背景提取,建立边缘检测算子对图像进行运算以获取运动目标的边缘轮廓以及质心,然后采用暗影提取技术去除图像中的阴影。采用一种改进的稀疏子空间聚类算法对运动目标进行分类,实验证明,该算法能够准确地对场景中的目标进行分类。(3)采用Hough变换检测车道线,目标车辆的跟踪使用改进的形心跟踪算法和模板匹配算法。对运动车辆的轨迹进行提取,并计算已有车辆轨迹与车道线的距离,对车辆变道进行定义,通过车辆轨迹与车道线的距离的方差判断车辆轨迹是否发生违法变道。实验证明,该方法能有效地检测车辆变道轨迹,而且检测的精度和效率较高。
【学位授予单位】:苏州科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:U495

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