基于視頻的交通事件檢測算法研究.pdf

1、隨著社會經(jīng)濟的快速發(fā)展，智能交通系統(tǒng)越來越引起人們的重視。交通事件自動檢測作為智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，對避免二次事故的發(fā)生起了重要的作用，是目前國內(nèi)外研究的一個熱點，有著廣闊的應(yīng)用前景。
　　 交通事件檢測方法目前有很多。視頻檢測技術(shù)由于具有安裝方便、覆蓋范圍大、直觀性好等特點，已經(jīng)成為當(dāng)前交通事件檢測領(lǐng)域的一個研究熱點。本文從視頻交通事件檢測流程入手，重點對目標(biāo)檢測、目標(biāo)跟蹤、目標(biāo)運動模式識別和交通事件檢測算法進行研究。<

2、br>　　 首先，運動目標(biāo)檢測方面，提出了基于背景重建的車輛檢測算法。該方法包括背景的提取及更新、閾值分割和連通區(qū)域標(biāo)識。這一系列算法能很好地把目標(biāo)車輛完整地提取出來。
　　 其次，通過基于卡爾曼濾波的多特征匹配跟蹤算法實現(xiàn)目標(biāo)跟蹤。通過卡爾曼濾波預(yù)測算法，對下一時刻目標(biāo)的特征值進行預(yù)測，然后對目標(biāo)進行搜索匹配，建立目標(biāo)在連續(xù)幀中的對應(yīng)關(guān)系。
　　 再次，通過分析目標(biāo)的每一種運動模式，建立了運動模式的數(shù)學(xué)模型，通過不同