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交通事件检测在现代交通管理中具有重要作用。本文对基于视频图像分析的交通事件检测技术中的背景更新、交通参数提取以及交通事件检测算法进行了研究。论文的主要工作和成果主要有以下三个方面：
1．研究了基于kalman滤波的渐消记忆递归背景更新，提出了一种彩色空间背景更新算法，并进行了实验验证；结果表明本文方法提取的彩色背景与灰度背景相比，能提高运动目标检测的准确性。
2．研究了交通流量、密度、车速等交通流参数的检测，提出了一种车辆速度检测算法，利用建立映射关系来减少摄像机透视成像的影响，把不同位置的车辆运动矢量统一成一个标准，再由标准矢量换算成车辆速度，实现车速的检测，实验结果表明该算法有较好的测量精度。
3．研究了车辆逆行、变道、U形转及行人等典型交通事件检测，基于车辆运动矢量方向与轨迹时间顺序检测车辆逆行；基于车辆跟踪轨迹与车道线比较检测车辆变道。提出了一种车辆U形转检测方法，将车辆跟踪轨迹拟合成二次曲线，根据二次曲线方程检测车辆U形转。论文还对行人检测与跟踪进行了研究，采用梯度直方图特征将行人从运动目标中分离，基于kalman滤波进行行人跟踪。实验验证了本文提出方法的有效性。