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交通视频中车辆异常行为检测及应用研究
| 论文题名： | 交通视频中车辆异常行为检测及应用研究 |
| 关键词： | 交通视频;车辆异常行为检测;智能交通系统;边缘提取 |
| 摘要： | 随着社会经济快速发展，智能交通系统在人类经济、社会活动中的地位显著提升。车辆的异常行为检测算法作为智能交通系统的核心内容，对人们的日常生活，社会进步和经济的发展起着重要的作用。 本文对基于交通视频的车辆检测、车辆跟踪、轨迹模式学习及车辆行为的异常检测技术进行研究，并有针对性地提出了若干算法和技术方案。本文主要研究工作如下： (1)针对复杂交通场景下的运动车辆检测问题，利用自适应高斯混合模型对背景进行建模提取运动目标。在此基础上提出多结构多尺度的形态学算子，采用此算子对运动前景进行计算，获得完整的车辆边缘信息。保证了后续研究工作的可靠性。 (2)针对传统光流跟踪算法中时间开销大的问题，利用基于图像金字塔的L_K光流跟踪方法，将视频中运动目标不满足运动假设的可能性降到最小，从而实现对运动车辆的快速精准跟踪，并且将跟踪得到的轨迹进行预处理，为后期的轨迹模式学习奠定基础。 (3)针对目前运动行为模式识别研究依赖空间特征的单一性问题，提出了基于谱聚类的轨迹空间模式的学习方法；并且在轨迹的方向特征中，利用GMM模型获取轨迹集合的起讫点区域，实现轨迹方向模式的学习。 (4)提出基于归一化巴氏距离的车辆异常行为检测方法，并采用这种方法对车辆位置违章行为进行有效检测，在实时性方面有较好的表现。 文中对提出的方法进行实验论证，结果表明本文提出的技术方案是行之有效的。 |
| 作者： | 曹妍妍 |
| 专业： | 计算机应用技术 |
| 导师： | 崔志明 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 苏州大学 |
| 学位年度： | 2011 |
| 正文语种： | 中文 |
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