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基于视频的车辆轨迹聚类分析及异常检测
| 论文题名： | 基于视频的车辆轨迹聚类分析及异常检测 |
| 关键词： | 交通监测;车辆运行轨迹;视频检测;相似性;聚类分析;异常检测 |
| 摘要： | 车辆运行轨迹是车辆行为最直观的体现，通过分析车辆轨迹，一方面可以获取场景信息，另一方面可以检测车辆行为。本文通过对车辆运动轨迹的提取、聚类和异常检测，来实现对车辆行为的描述和分析。其中，本文重点对车辆轨迹的方向特征、轨迹相似性度量以及轨迹异常检测等方面进行了研究，提出了相关概念和算法，并通过基于真实数据的实验验证了算法的合理性和有效性。 本文主要做了以下几个方面的工作：首先，采用背景差分法和基于Kalman滤波的目标跟踪方法实现运动车辆视频检测与跟踪，提取车辆的运行轨迹，为后面的轨迹分析工作提供轨迹数据；然后，根据研究问题的需要，系统地分析了车辆轨迹的方向特征，提出了方向角、转向角、主方向等概念，在轨迹特征的基础上定义了中心-主方向距离和方向角距离两种相似性度量，并将其应用到轨迹聚类中，通过实验验证这两种相似度的有效性；接着，在聚类的基础上利用区间分段的方法，提取出每类轨迹的典型模式，并根据每类轨迹与典型轨迹模式的偏差建立统计模型，典型模式和偏差统计模型共同描述各类轨迹的分布状况；最后，根据待测轨迹与典型轨迹的偏差，提出了单点和多点轨迹异常检测的方法，单点检测考察单点的位置是否异常，多点检测综合考虑连续采样点的位置和方向两方面异常情况。 |
| 作者： | 余忠庆 |
| 专业： | 交通信息工程及控制 |
| 导师： | 侯忠生 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 北京交通大学 |
| 学位年度： | 2011 |
| 正文语种： | 中文 |
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