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基于视频的车辆跟踪与交通事件检测

王宁  
【摘要】:为了解决地面交通快速发展所引发的各种问题,智能交通系统(ITS:Intelligent Transportation System)的研究被提到了重要位置。车辆跟踪与交通事件检测系统作为ITS 的重要组成部分,成为许多国家的研究热点。本文针对ITS 领域中的关键技术,研究了基于视频的车辆跟踪与交通事件检测系统中的相关问题。 本文详细描述了基于车辆跟踪结果的交通事件检测方法,分析并研究了车辆逆行、超速、异常停车等交通事件,提出相应的具体检测方法并给出实验结果。论文还就交通事件检测系统给出了系统设计,分析了其中几个值得注意的功能模块,并给出了其框架结构和实现。 本文分五个部分进行论述: 1)概述了交通事件检测系统的应用背景与相关技术。对交通事件检测相关技术进行描述和比较。 2) 在车辆检测方法中,采用一种改进的基于多样性采样机制的非参数估计背景模型。提取具有较高频度和多样性的灰度新样本集,建立背景核密度估计模型,并利用背景帧差值检测运动车辆。并对车辆检测中阴影问题,车辆粘连、遮挡问题做出详细分析与讨论,并提出了初步的解决方法。通过度量相除后图像的平坦度来检测车辆阴影,修正初步的车辆检测结果。并对车辆外接矩形的求取给出具体的分裂合并规则。 3) 基于视频的车辆的跟踪算法。基于车辆检测结果,对一种基于区域匹


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