交叉口區(qū)域多運(yùn)動(dòng)車輛跟蹤與交通事件檢測(cè).pdf

1、隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)持續(xù)高速發(fā)展，機(jī)動(dòng)車保有量不斷增加。交通擁堵、交通安全等交通問題日益凸顯。視頻交通事件檢測(cè)是智能交通的重要組成部分。由于城市交叉口區(qū)域的交通狀況非常復(fù)雜，增加了基于視頻的交通事件自動(dòng)檢測(cè)的難度。
　　本文針對(duì)交叉口區(qū)域車輛遮擋情況下的多運(yùn)動(dòng)車輛跟蹤展開研究。論文的主要工作包括:
　　(1)討論了主要目標(biāo)檢測(cè)方法在交叉口區(qū)域應(yīng)用時(shí)的優(yōu)缺點(diǎn)，采用背景差分法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)車輛的檢測(cè)。分析了典型背景建模方法的優(yōu)缺點(diǎn)，給出一種有

2、效處理鬼影問題的結(jié)合VIBE(Visual Background extractor)和幀差法的背景建模方法。該方法能夠?qū)崿F(xiàn)快速、準(zhǔn)確的背景建模。
　　(2)基于車輛寬高比，對(duì)檢測(cè)到的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分類，以排除行人的干擾。針對(duì)交叉口區(qū)域運(yùn)動(dòng)車輛較多、車輛間相互遮擋嚴(yán)重的問題，給出一種基于Kalman濾波和SURF(Speed-up robust features)算法相結(jié)合的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方法。該方法在無遮擋時(shí)采用Kalman濾波與運(yùn)動(dòng)車