基于視頻技術(shù)的車輛違章行為檢測(cè).pdf

1、隨著世界各國(guó)車輛數(shù)量的急劇增加，交通狀況日益受到人們的重視。如何有效地進(jìn)行交通管理，越來(lái)越成為世界各國(guó)政府和有關(guān)部門所關(guān)注的焦點(diǎn)。針對(duì)此問(wèn)題，各種智能交通管理系統(tǒng)相繼產(chǎn)生或者已在研發(fā)之中，而對(duì)違章車輛進(jìn)行監(jiān)控則是其中一個(gè)極其重要的環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)上對(duì)交通違章車輛監(jiān)控主要是通過(guò)埋在地下的感應(yīng)線圈來(lái)實(shí)現(xiàn)，這種方法對(duì)路面破壞性大，施工和安裝都不方便，并且要經(jīng)常進(jìn)行維修和維護(hù)。隨著視頻技術(shù)的飛速發(fā)展和計(jì)算機(jī)速度的成倍提高，基于計(jì)算機(jī)視頻檢測(cè)技術(shù)的交通

2、監(jiān)控系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)已成為可能。計(jì)算機(jī)視頻檢測(cè)較其它交通檢測(cè)技術(shù)而言，主要特點(diǎn)是安裝調(diào)試方便，對(duì)路面不會(huì)產(chǎn)生損壞，維護(hù)簡(jiǎn)單，不會(huì)對(duì)路面交通狀況產(chǎn)生影響，并且可以得到很多交通信息。鑒于以上背景，本文對(duì)基于視頻的車輛違章行為檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行了研究，主要針對(duì)兩種違章行為的研究：車輛闖紅燈和車輛逆行。 本文在已有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)、跟蹤算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行了研究和改進(jìn)，并提出一種基于車輛運(yùn)動(dòng)軌跡分析的違章行為檢測(cè)算法。首先，在運(yùn)動(dòng)檢測(cè)方面，本文采用背景差分

3、法檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。背景建模與背景更新是背景差分法的基礎(chǔ)，本文在傳統(tǒng)均值濾波背景建模算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，從而可以提取出較為理想的背景模型，并分兩種情況選擇性的更新背景：輕微變化的背景更新和場(chǎng)景變化的背景更新。其次，本文采用Otsu閾值選取法將差分圖像二值化，并在后處理過(guò)程中提出一種鄰域統(tǒng)計(jì)法去除二值圖像中的噪聲。由于物體運(yùn)動(dòng)常伴有陰影，陰影的存在影響運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的正確性和準(zhǔn)確性，本文利用陰影區(qū)域與背景之間的紋理不變性對(duì)陰影進(jìn)行檢測(cè)與消除

4、，隨后通過(guò)檢測(cè)連通區(qū)域定位每一個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。由于交通場(chǎng)景的復(fù)雜性，檢測(cè)到的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)不僅包括車輛，還包括行人、自行車、摩托車等運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，因此，本文利用車輛與其他運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在形狀特征的差異將運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分類，提取運(yùn)動(dòng)車輛。最后，在運(yùn)動(dòng)車輛跟蹤方面，本文利用運(yùn)動(dòng)車輛的區(qū)域特征（直方圖，紋理，質(zhì)心）在不同幀中匹配，實(shí)現(xiàn)車輛的跟蹤，提取車輛運(yùn)動(dòng)軌跡。為了實(shí)現(xiàn)基于軌跡分析的車輛違章行為的檢測(cè)，本文利用三次樣條插值理論將軌跡點(diǎn)擬合，使得不均勻的軌跡點(diǎn)擬合成在