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基于视频的交通事件检测算法研究
| 论文题名： | 基于视频的交通事件检测算法研究 |
| 关键词： | 交通事件检测;背景建模;目标跟踪;卡尔曼滤波;模式识别 |
| 摘要： | 随着社会经济的快速发展，智能交通系统越来越引起人们的重视。交通事件自动检测作为智能交通系统的重要组成部分，对避免二次事故的发生起了重要的作用，是目前国内外研究的一个热点，有着广阔的应用前景。 交通事件检测方法目前有很多。视频检测技术由于具有安装方便、覆盖范围大、直观性好等特点，已经成为当前交通事件检测领域的一个研究热点。本文从视频交通事件检测流程入手，重点对目标检测、目标跟踪、目标运动模式识别和交通事件检测算法进行研究。 首先，运动目标检测方面，提出了基于背景重建的车辆检测算法。该方法包括背景的提取及更新、阈值分割和连通区域标识。这一系列算法能很好地把目标车辆完整地提取出来。 其次，通过基于卡尔曼滤波的多特征匹配跟踪算法实现目标跟踪。通过卡尔曼滤波预测算法，对下一时刻目标的特征值进行预测，然后对目标进行搜索匹配，建立目标在连续帧中的对应关系。 再次，通过分析目标的每一种运动模式，建立了运动模式的数学模型，通过不同模式数学模型的差异，提出了目标运动模式识别模型。通过分析交通事件中停驶目标与其前方目标运动模式的关系，提出了交通事件检测模型。 最后，总结了本文的主要研究内容和创新之处，并对该课题的后续工作进行了展望。 |
| 作者： | 邵士雨 |
| 专业： | 控制科学与工程 |
| 导师： | 朱文兴 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 山东大学 |
| 学位年度： | 2013 |
| 正文语种： | 中文 |
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