基于視頻圖像序列的拋灑物檢測大學本科畢業(yè)設計

1、1基于視頻圖像序列的拋灑物檢測基于視頻圖像序列的拋灑物檢測31.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀目前，我國大部分的公路監(jiān)控控制中心應用的視頻圖像檢測系統(tǒng)均依賴于人工對事件進行檢測，其功能更接近于一套“監(jiān)視”系統(tǒng)而非自動“檢測”系統(tǒng)[3]。但是由于人員和技術上的問題，其方法操作起來具有局限性及效率低等問題，無法滿足路面安全檢測對實時性的要求，不過人工檢測確實可以作為綜合事件檢測手段。西方的一些發(fā)達國家已經(jīng)研發(fā)并實施了一些基于視頻圖像檢測的算法，緩解了愈加

2、嚴重的由拋灑物引發(fā)的交通安全隱患，如加利福尼亞算法、貝葉斯算法、基于視頻圖像序列的拋灑物檢測低通濾波算法、交通流模型算法、視頻檢測算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法等。現(xiàn)場實驗表明，這些算法可以有效的檢測產(chǎn)生的拋灑物，及時的避免二次交通事故，減少人工檢測需要投入的資源，并提高檢測的效率，對拋灑物的檢測有重要的意義。就拋灑物事件而言，目前有許多算法來檢測拋灑物事件的發(fā)生。ElenaStringa、CarloS.Regazzoni等人研制了一個系統(tǒng)，該

3、系統(tǒng)可以檢測在一段時間內(nèi)場景的永久改變，并可以識別這種改變是由拋灑物引起的還是其他原因引起的[4]。這些系統(tǒng)關注基于內(nèi)容檢索的能力，諸如顏色、紋理、語義學等，以便提取感興趣區(qū)域內(nèi)導致報警的原因的信息。這個系統(tǒng)可以自動檢測出觸發(fā)報警的遺留物體的序列。M.Spengler，B.schiele等人綜合了跟蹤和監(jiān)視系統(tǒng)以檢測拋灑物事件的發(fā)生，包括兩個級聯(lián)的模塊：貝葉斯多目標跟蹤模塊和目標檢測監(jiān)視模塊。M.D.Beynon，D.J.VanHook

4、等人提出一個多攝像機視頻監(jiān)視系統(tǒng)來自動檢測拋灑物事件。每個拋灑物的擁有者都會被檢測和跟蹤，采用距離和時間參數(shù)，多攝像機用于重疊區(qū)域監(jiān)視以適應多種不同的情況。上述這些拋灑物檢測方法多用于室內(nèi)有人遺留或者偷竊物體的場景，用于拋灑物交通事件的檢測的并不多。國內(nèi)人工檢測技術的應用，除了電話報警之外，一些公路還布設了一定數(shù)量的視頻遠程監(jiān)控系統(tǒng)，也有很多公路配備了交通巡邏車和事件檢測車(ProbeVehicle)。國內(nèi)首次接觸交通事件視頻檢測器是在

5、二十一世紀初，當時的事件視頻檢測器的空白是由國外產(chǎn)品所填補的。應國內(nèi)道路發(fā)展所需，國外大多是將用于交通數(shù)據(jù)采集的視頻檢測器根據(jù)中國特殊的交通狀況進行改進，使其具備基本交通事件檢測功能，但由于圖像質量、軟件更新、產(chǎn)品維護等諸多方面嚴重受滯，從而導致視頻檢測器自身有無法彌補的諸多缺陷。如滬寧高速采用的是比利時Traficon公司的核心技術。而這些視頻檢測器多采用視頻虛擬線圈技術，即通過在視頻圖像的車道上設置虛擬檢測器，當車輛通過虛擬檢測器時