【摘 要】
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进入21世纪以来,我国城市化发展不断加快,城市公路交通系统的压力不断加大,交通拥堵、事故等日益频繁,逐渐成为经济和社会发展中的全球性问题。交通事件自动检测系统(Automat
【出 处】
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中国科学院研究生院 中国科学院大学
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进入21世纪以来,我国城市化发展不断加快,城市公路交通系统的压力不断加大,交通拥堵、事故等日益频繁,逐渐成为经济和社会发展中的全球性问题。交通事件自动检测系统(Automatic Incident Detection Systems,AIDS)正是解决该问题的主要途径之一。本文以动态Pan-Tilt-Zoom(PTZ)摄像机为监控设备,基于图像处理技术对常见交通异常事件-拥堵事件的检测方法进行了研究和探讨。主要工作包括三部分内容:PTZ摄像机监控场景拼接、运动目标检测和基于交通参数的交通拥堵事件检测与分析。
在PTZ摄像机监控场景的多帧图像拼接中,采用SURF特征点匹配方法估计透视变换模型参数,并引入Levenberg-Marquard(LM)算法进行参数优化,得到了快速精确的全景拼接效果。
在运动目标检测中,本文提出了一种全景图像快速检测的方法,基于由粗到细的定位思想,首先用直方图统计的方法初步得到相关区域,再利用特征点匹配得到精确位置,从而将前景象素与背景分离开,最后经过一系列形态学处理提取出准确的运动目标,达到了实时检测的效果。
在交通拥堵事件检测与分析中,本文基于检测的方法提取道路车辆的交通参数,并对交通拥堵重新定义,将交通状态分为畅通、轻微拥堵和严重拥堵三类。算法首先提取图像中的路面作为感兴趣区域,然后通过实时检测路面车辆,统计车辆的排队长度和空间占有率两个交通参数,实时报告道路拥堵状况。实验结果表明该算法能够成功地识别出各种交通拥堵事件。
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