【摘 要】
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随着我国经济持续高速发展,机动车保有量不断增加。交通拥堵、交通安全等交通问题日益凸显。视频交通事件检测是智能交通的重要组成部分。由于城市交叉口区域的交通状况非常
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随着我国经济持续高速发展,机动车保有量不断增加。交通拥堵、交通安全等交通问题日益凸显。视频交通事件检测是智能交通的重要组成部分。由于城市交叉口区域的交通状况非常复杂,增加了基于视频的交通事件自动检测的难度。本文针对交叉口区域车辆遮挡情况下的多运动车辆跟踪展开研究。论文的主要工作包括：(1)讨论了主要目标检测方法在交叉口区域应用时的优缺点,采用背景差分法进行运动车辆的检测。分析了典型背景建模方法的优缺点,给出一种有效处理鬼影问题的结合VIBE(Visual Background extractor)和帧差法的背景建模方法。该方法能够实现快速、准确的背景建模。(2)基于车辆宽高比,对检测到的运动目标分类,以排除行人的干扰。针对交叉口区域运动车辆较多、车辆间相互遮挡严重的问题,给出一种基于Kalman滤波和SURF (Speed-up robust features)算法相结合的运动目标跟踪方法。该方法在无遮挡时采用Kalman滤波与运动车辆形心位置特征相结合的方法进行运动目标跟踪,并对运动车辆进行遮挡预测。当预测到遮挡车辆时,对遮挡区域采用SURF算法进行特征匹配,实现了遮挡车辆的持续跟踪。(3)对被分类为车辆的运动目标提取其交通参数,实现了逆行事件、违停事件、道路阻塞事件的检测。
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