交通事件檢測(cè)算法研究及其DSP實(shí)現(xiàn).pdf

1、近年來，隨著國民經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，汽車的使用量節(jié)節(jié)攀升，交通違章和事故也隨之大幅增加，對(duì)于違章停車、車輛逆行和交通事故等交通事件的人工監(jiān)控已不能滿足需求。在這種背景之下，基于機(jī)器視覺的交通事件自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生，并且已成為交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)智能化和自動(dòng)化的關(guān)鍵。交通事件自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)的開發(fā)和應(yīng)用可以實(shí)現(xiàn)高效、準(zhǔn)確、快速的交通事件自動(dòng)檢測(cè)，為事件快速處理、減少交通延誤及避免二次事故發(fā)生提供便利條件。
　　通過閱讀大量的國內(nèi)外參考文獻(xiàn)

2、，對(duì)國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀有了基本的掌握之后，本文總結(jié)了基于視頻信息判斷典型交通事件的流程，設(shè)計(jì)了一種針對(duì)實(shí)時(shí)圖像的運(yùn)動(dòng)車輛分割、定位及跟蹤算法，根據(jù)跟蹤結(jié)果對(duì)車輛的違章停車、逆行和交通事故停車等交通事件進(jìn)行檢測(cè)，并在DSP應(yīng)用板中編程實(shí)現(xiàn)。本文完成的主要工作如下：
　　在算法研究方面，首先分別利用基于高斯混合模型的背景差法和將背景差與幀間差相結(jié)合的算法對(duì)目標(biāo)進(jìn)行前景分割及目標(biāo)定位，在將兩種方法處理結(jié)果進(jìn)行對(duì)比后，確定選用背景差與幀間差

3、相結(jié)合算法在DSP上實(shí)現(xiàn);其次，利用圖像腐蝕、膨脹和連通域算法濾除干擾區(qū)域并求取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的最小外接矩形;再次，利用卡爾曼濾波算法對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，并提取車輛運(yùn)動(dòng)軌跡;最后，給出了基于車輛跟蹤軌跡的交通事件檢測(cè)方法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)違章停車、逆行和交通事故停車等交通事件的檢測(cè)。
　　在硬件實(shí)現(xiàn)方面，首先分析了系統(tǒng)硬件需求，選取ICETEK-DM6437-B評(píng)估板作為硬件實(shí)現(xiàn)平臺(tái)，選取CCD攝像頭作為視頻采集工具;其次，通過自動(dòng)提取車道線確