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基于视频的车辆跟踪与交通事件检测
| 论文题名： | 基于视频的车辆跟踪与交通事件检测 |
| 关键词： | 车辆跟踪;交通事件检测;背景模型;Snake模型;视频 |
| 摘要： | 为了解决地面交通快速发展所引发的各种问题，智能交通系统(ITS)的研究被提到了重要位置。车辆跟踪与交通事件检测系统作为ITS的重要组成部分，成为许多国家的研究热点。本文针对ITS领域中的关键技术，研究了基于视频的车辆跟踪与交通事件检测系统中的相关问题。 本文详细描述了基于车辆跟踪结果的交通事件检测方法，分析并研究了车辆逆行、超速、异常停车等交通事件，提出相应的具体检测方法并给出实验结果。论文还就交通事件检测系统给出了系统设计，分析了其中几个值得注意的功能模块，并给出了其框架结构和实现。 本文分五个部分进行论述： 1)概述了交通事件检测系统的应用背景与相关技术。对交通事件检测相关技术进行描述和比较。 2)在车辆检测方法中，采用一种改进的基于多样性采样机制的非参数估计背景模型。提取具有较高频度和多样性的灰度新样本集，建立背景核密度估计模型，并利用背景帧差值检测运动车辆。并对车辆检测中阴影问题，车辆粘连、遮挡问题做出详细分析与讨论，并提出了初步的解决方法。通过度量相除后图像的平坦度来检测车辆阴影，修正初步的车辆检测结果。并对车辆外接矩形的求取给出具体的分裂合并规则。 3)基于视频的车辆的跟踪算法。基于车辆检测结果，对一种基于区域匹配的跟踪算法进行研究并实现。并且提出了一种改进了的活动轮廓(Snake模型)的图像序列中的车辆跟踪算法。对于能量函数的选取，参数的确定等问题做出详细的分析与讨论，并且给出了初步实验结果。 4)描述了基于车辆跟踪结果的交通事件检测方法。分析研究了车辆逆行、超速、异常停车等交通事件，提出相应的具体检测方法并给出实验结果。对于车辆速度的检测，分析讨论了实际应用中摄像机标定的推导公式以及产生误差的原因。 5)车辆跟踪与交通事件检测系统的设计，分析了其中几个值得注意的功能模块，并给出了系统的框架结构和实现。 |
| 作者： | 王宁 |
| 专业： | 计算机应用技术 |
| 导师： | 游志胜 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 四川大学 |
| 学位年度： | 2005 |
| 正文语种： | 中文 |
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