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基于车辆检测与跟踪的交通事件检测方法研究
| 论文题名： | 基于车辆检测与跟踪的交通事件检测方法研究 |
| 关键词： | 交通事件;车辆检测;车辆跟踪;信息提取 |
| 摘要： | 建立智能交通系统是未来城市的主要发展趋势，而交叉路口的交通事件检测作为其中的重点和难点，成为了众多学者的研究方向。因此，论文重点针对交叉路口的车辆检测、车辆跟踪以及交通事件检测这三个方面提出了相应的技术方法。 首先，从城市交叉路口的监控视频中提取运动目标前景，然后在前景中进行车辆检测，接着对检测到的车辆进行跟踪，最后根据车辆轨迹，事先获取的信号灯信息和车道信息，对车辆违章进行检测并计算交通参数。 论文的主要工作和成果如下: 1.车辆检测是后续车辆跟踪以及违章检测的基础。为解决车辆间遮挡以及光照变化等因素对检测带来的影响，提出一种新的前景检测算法，该算法融合帧差法对运动敏感性以及ViBe算法对前景提取精确性的特点，准确提取出前景目标。在前景提取的基础之上，对运动区域进行快速车牌检测，并根据车牌位置来定位车辆，完成对车辆检测。 2.车辆跟踪是整个流程的核心。根据交叉路口环境复杂、车辆遮挡严重等特点，提出一种基于压缩感知的车辆跟踪算法，该算法能有效应对车辆大小变化并自适应更新模型。同时根据快速车辆间遮挡判定算法，在车辆发生严重遮挡时，使用ORB特征点匹配算法辅助跟踪，防止车辆跟踪丢失问题。 3.交通事件检测包括车辆违章检测以及路口平均车速等交通参数信息。首先为交叉路口车道线等标定数据建立数学模，并对前述车辆跟踪算法的结果进行参数化，接着根据各类型违章判定公式计算车辆的违章情况，最后计算路口交通参数。 |
| 作者： | 高炎 |
| 专业： | 计算机科学与技术 |
| 导师： | 高飞 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 浙江工业大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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