【摘 要】
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随着交通视频监控的广泛使用,基于计算机视觉的车辆检测、车辆跟踪、车辆定位、轨迹分析等技术成为研究热点。这些技术在交通领域具有广泛的应用前景,如交通流参数提取、车辆轨迹预测、交叉口安全风险评估等。车辆检测是从交通视频中提取交通参数的基本手段,其中的技术难点是降低交通视频中遮挡对车辆检测准确率的影响。为此,引入卡尔曼滤波先验信息开展了车辆融合检测与跟踪。针对大范围交通场景,采用分布式视频网络,利用一致
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随着交通视频监控的广泛使用,基于计算机视觉的车辆检测、车辆跟踪、车辆定位、轨迹分析等技术成为研究热点。这些技术在交通领域具有广泛的应用前景,如交通流参数提取、车辆轨迹预测、交叉口安全风险评估等。车辆检测是从交通视频中提取交通参数的基本手段,其中的技术难点是降低交通视频中遮挡对车辆检测准确率的影响。为此,引入卡尔曼滤波先验信息开展了车辆融合检测与跟踪。针对大范围交通场景,采用分布式视频网络,利用一致性信息融合算法降低单台摄像机的检测误差,从而提取出更准确的车辆轨迹。针对车辆轨迹预测在交通的应用,改进常规隐马尔科夫模型,使其适用于轨迹预测。本文主要工作和创新点如下。1)融合卡尔曼滤波先验信息的遮挡情况下的车辆跟踪。利用卡尔曼滤波先验信息和新的车辆区域描述方法,对图像的车辆区域进行精确的形态学操作,减少了遮挡情况的发生。同时,将遮挡问题划分为车辆间的遮挡和车辆与路边障碍物的遮挡,引入卡尔曼滤波先验信息,分别针对两种遮挡问题,进行分割和合并操作,提高了车辆检测的准确率。2)基于信息加权一致性的车辆精确定位。在分布式视频网络中,采用信息加权一致性算法,解决了单台摄像机检测误差大的问题。算法经过若干次迭代后,使得分布式状态估计结果趋近于集中式状态估计结果,提高了检测精度。同时,该算法不依赖于信息处理中心,将计算需求分散到每个传感器,提高了系统的稳定性,降低了视频网络架设成本。3)融合改进的隐马尔科夫模型和卡尔曼滤波器的车辆轨迹预测。改进了隐马尔科夫模型的结构,并推导出相应的学习算法和预测算法,使其更适用于轨迹预测。利用卡尔曼滤波器进行短期轨迹预测,利用改进的隐马尔科夫模型进行长期轨迹预测,并将两者融合,使得预测算法在短期和长期的轨迹预测中都能表现良好。
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