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道路交通安全状态评估是道路交通安全研究中的重要内容，是提高城市交通安全水平的有效途径。随着城市道路交通路网建设的现代化，交通视频监控系统正在飞速发展，视频监控信息以几何级数速度增长。如何利用这些海量的交通视频信息，为城市交通管理者提供有效的道路交通安全状态信息，具有很高的研究价值。本文以智能交通监控系统为研究背景，以交通视频监控信息中包含的大量道路交通信息为基础。因此如何从视频信息中得到影响城市道路交通安全状态的影响因素，建立交通安全状态评估模型和评估方法是目前研究的热点。 基于视频信息的城市道路交通安全状态评估将城市路网交通分为路段交通和交叉口交通两部分。因为城市道路交通网就是由一个个交叉口通过路段相互连接而组成的，所以城市道路交通安全状态的评估可分为路段交通安全状态评估和平面交叉口安全状态评估。区分路段和交叉口安全状态的影响因素区别，分别建立相应的评估方法与模型。本文围绕上述问题的解决展开研究。主要工作如下： 1.提出了一种改进的目标检测算法。利用背景差分法实现对视频运动目标的检测，将当前帧图像与背景参数进行相减，利用阈值法对差分图像进行处理，从而分割出运动目标。并且在运算过程中实时更新背景模型信息，当背景发生突变时利用帧差法优化了模型的更新算法。 2.提出了基于视频信息的帧间差的车速检测方法和基于视频信息的目标轨迹跟踪的逆行和基于目标轨迹跟踪的变道的交通事件检测方法。 3.分析了车速离散度与路段交通安全状态之间的联系，提出了基于路段车速离散度的路段交通安全状态评估方法。 4.提出基于进入交叉口车速、交叉口综合违章率、交叉口路面平整度三个评估指标的平面交叉口安全状态评估模型，并通过云模型确定评估等级的隶属度的综合评估方法。