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基于视频的车辆碰撞检测方法研究
| 论文题名： | 基于视频的车辆碰撞检测方法研究 |
| 关键词： | 智能交通;图像处理;车辆碰撞;相干运动场;指数平滑;视频检测 |
| 摘要： | 车辆碰撞引发的交通事故使人们的生命财产安全受到严重威胁，损害极大，已受到人们的广泛关注。许多研究小组尝试通过基于目标跟踪的方法来研究车辆碰撞事故的自动检测，但存在着目标检测不准，跟踪效果不好和碰撞判别正确率不高等问题。针对这些问题，本文研究了基于相干运动场的车辆碰撞检测方法，并通过指数平滑算法改进了该技术的不足之处，主要工作如下： 首先，介绍了论文的研究背景及研究意义，介绍了视频车辆碰撞事故检测技术的国内外研究现状。 然后，讨论了目标运动信息提取算法。论文介绍了提取视频中运动信息的常见算法，通过分析不同算法的适用情况和优缺点，选取基于多项式的密集光流算法来提取视频帧每个像素的运动信息。通过算法编程，获得了图像序列每个像素的运动速度、方向等信息。 其次，讨论了基于相干运动场的模型的车辆碰撞事故检测算法。本文先介绍了车辆碰撞事故检测的常见算法，通过分析流体动力学中流场中两个或多个物体的相互作用特性，建立了基于相干运动场的车辆相互作用模型。实验结果表明，算法能够判断图像帧中的车辆是否是正常行驶状态，能对图像帧中的车辆碰撞现象进行识别和定位，能够判断视频中车辆碰撞事故的开始时间。然后分析了车辆碰撞后车辆可能运动停止而不能够得到精确相干运动场的原因，通过指数平滑法改进了基于相干运动场的车辆相互作用模型，使用碰撞帧的异常程度值预测未来图像序列的异常程度值。实验结果表明，即使图像帧中车辆因碰撞停止运动后不能建立有效的相干运动场，改进后的算法依旧能够准确判断图像帧中是否存在事故车辆。 最后，实验验证了在正常交通和异常交通情况下本文算法的有效性，证明了本文算法能够判断出视频中车辆是否发生碰撞。通过在8段现实交通监控视频下对本文算法和其他现有算法对比分析，证明了本文算法能够以较高的准确率对视频中的车辆碰撞现象进行识别和定位。 |
| 作者： | 刘松 |
| 专业： | 信息与通信工程 |
| 导师： | 刘丹平 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 重庆大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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