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基于视频技术的车辆违章行为检测
| 论文题名： | 基于视频技术的车辆违章行为检测 |
| 关键词： | 智能交通;视频检测;背景差分;轨迹点拟合;车辆违章 |
| 摘要： | 随着世界各国车辆数量的急剧增加，交通状况日益受到人们的重视。如何有效地进行交通管理，越来越成为世界各国政府和有关部门所关注的焦点。针对此问题，各种智能交通管理系统相继产生或者已在研发之中，而对违章车辆进行监控则是其中一个极其重要的环节。传统上对交通违章车辆监控主要是通过埋在地下的感应线圈来实现，这种方法对路面破坏性大，施工和安装都不方便，并且要经常进行维修和维护。随着视频技术的飞速发展和计算机速度的成倍提高，基于计算机视频检测技术的交通监控系统的实现已成为可能。计算机视频检测较其它交通检测技术而言，主要特点是安装调试方便，对路面不会产生损坏，维护简单，不会对路面交通状况产生影响，并且可以得到很多交通信息。鉴于以上背景，本文对基于视频的车辆违章行为检测技术进行了研究，主要针对两种违章行为的研究：车辆闯红灯和车辆逆行。 本文在已有运动目标检测、跟踪算法的基础上进行了研究和改进，并提出一种基于车辆运动轨迹分析的违章行为检测算法。首先，在运动检测方面，本文采用背景差分法检测运动目标。背景建模与背景更新是背景差分法的基础，本文在传统均值滤波背景建模算法的基础上进行了改进，从而可以提取出较为理想的背景模型，并分两种情况选择性的更新背景：轻微变化的背景更新和场景变化的背景更新。其次，本文采用Otsu阈值选取法将差分图像二值化，并在后处理过程中提出一种邻域统计法去除二值图像中的噪声。由于物体运动常伴有阴影，阴影的存在影响运动目标检测的正确性和准确性，本文利用阴影区域与背景之间的纹理不变性对阴影进行检测与消除，随后通过检测连通区域定位每一个运动目标。由于交通场景的复杂性，检测到的运动目标不仅包括车辆，还包括行人、自行车、摩托车等运动目标，因此，本文利用车辆与其他运动目标在形状特征的差异将运动目标分类，提取运动车辆。最后，在运动车辆跟踪方面，本文利用运动车辆的区域特征（直方图，纹理，质心）在不同帧中匹配，实现车辆的跟踪，提取车辆运动轨迹。为了实现基于轨迹分析的车辆违章行为的检测，本文利用三次样条插值理论将轨迹点拟合，使得不均匀的轨迹点拟合成在某一坐标取值连续的轨迹点，为进一步违章行为检测的有效进行提供良好的技术支持。 |
| 作者： | 骆迪 |
| 专业： | 计算机应用技术 |
| 导师： | 黄襄念 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 西华大学 |
| 学位年度： | 2009 |
| 正文语种： | 中文 |
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