基于視頻處理的城市道路交通擁堵判別技術研究.pdf

1、交通擁堵判別技術是及時掌握城市道路交通擁堵狀況的重要方式之一。視頻檢測技術由于具有處理信息量大、無需破壞地面、安裝維護方便等優(yōu)點，因此，在道路交通擁堵判別方面具有較好的應用前景?，F(xiàn)有交通視頻檢測技術一般側重于道路交通事件檢測或交通參數(shù)提取，已取得了良好的進展，但尚未用于城市道路交通擁堵的實時判別。因此，充分發(fā)揮視頻檢測技術的優(yōu)勢，研究從整體上實時地判別城市道路交通擁堵狀況的方法，對于提高交通視頻檢測技術的實用性具有重要意義。
　　

2、 論文在深入分析基于視頻處理的城市道路交通擁堵判別的問題和難點后，重點研究基于視頻的交通特征參數(shù)獲取和交通擁堵判別算法兩部分內容。
　　 在基于視頻的交通特征參數(shù)獲取方面，針對城市道路的復雜情況，選取了基于非參數(shù)核密度的背景建模方法并提出了基于概率比較的目標去噪方法實現(xiàn)車輛目標的提取，然后通過卡爾曼濾波跟蹤與虛擬檢測線法獲取交通特征參數(shù)。與傳統(tǒng)的背景建模方法相比，基于非參數(shù)核密度的背景建模方法具有更好的建模效果，更適應復雜場景

3、的建模。提出的基于概率比較的目標去噪方法能有效去除路邊抖動樹葉造成的干擾，較好地實現(xiàn)了車輛目標的檢測提取，進而提高了車輛識別的精度。
　　 在交通擁堵判別算法方面，改進了傳統(tǒng)的基于模糊綜合判別的交通擁堵判別模型。本文在分析交通特征參數(shù)變化特征的基礎上，提出先根據(jù)速度進行道路交通擁堵預判別，建立不同預判別等級下的參數(shù)權重值集合，然后結合預判別結果、實際判別結果和歷史數(shù)據(jù)獲得最終的交通擁堵判別結果。由于本文考慮了交通特征參數(shù)在不同的

4、交通狀態(tài)下具有不同的重要性，因此，本文方法能更好地擬合城市道路交通擁堵判別情況。
　　 最后，結合提出的基于視頻的交通特征參數(shù)提取和交通擁堵判別算法，建立了基于視頻處理的城市道路交通擁堵判別實驗系統(tǒng)，并利用重慶市的城市道路視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)，在VC環(huán)境下進行了驗證實驗。結果表明，給出的方法能較準確地提取交通特征參數(shù)，改進的擁堵判別模型比直接用模糊綜合判別算法二級跳變率更低，能實時、高效地實現(xiàn)城市道路交通擁堵判別，具有較好的準確性及可行