道路交通異常事件檢測及關(guān)鍵幀提取算法研究.pdf

1、在智慧交通建設過程中，道路交通異常事件的有效檢測和關(guān)鍵幀的有效提取已成為道路監(jiān)控中需要攻克的重、難點。目前，交通異常檢測中模式識別、統(tǒng)計理論、人工智能、小波、動態(tài)交通模型等方法與關(guān)鍵幀提取中基于聚類、運動分析、基于內(nèi)容、鏡頭邊界的方法，都需要經(jīng)過復雜的數(shù)學建模再分析。本文針對道路交通監(jiān)控視頻特點，研究無需建模的道路交通異常事件和關(guān)鍵幀提取算法。研究內(nèi)容包含:
　　(1)針對高速路上停車異常事件，研究基于相關(guān)性和k-mediods聚

2、類分析算法結(jié)合的道路交通異常事件檢測，算法首先將道路監(jiān)控視頻中將視頻信息處理為可分析的圖像信息，然后對一段時間內(nèi)的平均圖像幀通過相關(guān)性算法與預先設定的閾值比較，識別存在停車行為的時間段，再針對這段時間的圖像幀序列使用k-mediods算法分析最具代表的圖像幀。實驗表明此算法能有效檢測高速路上停車異常事件。
　　(2)研究基于不同圖像幀之間相關(guān)性的道路交通監(jiān)控視頻關(guān)鍵幀提取算法，首先將視頻流信息轉(zhuǎn)化為可用于分析的圖像幀基本信息，再利

3、用不同圖像幀之間相關(guān)性R(k,l)與當前關(guān)鍵幀自相關(guān)性R(k)的判別函數(shù)g(Fk,Fl)判斷其是否為關(guān)鍵幀。為減少幀冗余度，結(jié)合滑動窗口機制對算法進行改進。實驗表明此算法能提取出有效的、與視覺觀察一致的關(guān)鍵幀，通過引入滑動窗口機制減少關(guān)鍵幀冗余。
　　(3)結(jié)合相關(guān)系數(shù)理論，研究道路交通中關(guān)鍵幀的提取算法，先獲取可用于算法分析的圖像幀信息，再利用當前幀fl和當前關(guān)鍵幀的相關(guān)系數(shù)r(k,l)與關(guān)鍵幀相關(guān)系數(shù)r(k)的判別函數(shù)f(Fk

4、,Fl)判斷其是否為關(guān)鍵幀，同時結(jié)合滑動窗口機制進行了改進。實驗表明其能提取符合視覺特性的關(guān)鍵幀，在利用滑動窗口改變后減少了關(guān)鍵幀冗余度。
　　(4)針對相關(guān)系數(shù)的關(guān)鍵幀提取算法，提出基于歐式距離的不同視頻幀間差異性的關(guān)鍵幀有效性評價方法，利用兩個關(guān)鍵幀之間的相似性（歐式距離）表示兩幀圖像之間差異，評價選取的關(guān)鍵幀是否為最佳關(guān)鍵幀。實驗表明其評價本文提出的關(guān)鍵幀算法和視覺觀察最佳關(guān)鍵幀結(jié)果一致。
　　本文創(chuàng)新點: