交通事 件检测系统.pptxVIP

;一、交通事件概念、研究意义;二、交通事件检测的方法;系统构架;;交通事件自动检测方法：;三、交通事件检测算法;四、间接方法—文献阅读;（五）交通事件检测常用指标;分析 目前由于环形线圈检测器的普遍存在，使得间接事件检测法一直都在自动事件检测算法中占有主导地位。但该方法无法对车辆跟踪、分类，安装时需要对道路进行挖掘，费用高昂，会造成交通中断，并且检测误报率高、检测时间长。 基于视频的检测系统除能够获得更多的交通流信息之外，还能识别车辆类型和车辆运行轨迹，可以监视远距离大范围场景，且平均检测时间远小于基于地感线圈的 AID 系统。;五、直接方法 —视频图像处理的交通事件检测;事件检测工作流程： 快速有效的视频图像目标分割及跟踪是解决交通参数与事件检测问题的关键。 ;预处理 即初始化系统的参数设置，如 路面参数：道路的通行方向和摄像机视场的监控范围。 事件阈值参数 车道线：标识出道路车道线位置，为系统确定事故位置和变道事件等检测提供数据。 检测区域参数：设置系统的检测范围，去除不必要区域的计算。 ; 车辆检测流程 运动目标检测（帧差法、光流法、背景减除） 背景重建（背景提取、背景更新） 车辆目标分割（阈值分割法） 滤波和形态学处理（将车辆之外的噪声去除，得到更为精确地车辆模型） 连通区域标识（对图像中不同目标物体进行标识，得到外接矩形） ;车辆跟踪算法 基于特征的跟踪（跟踪目标的局部特征，而非整个车辆目标） 基于3D（模型）的跟踪（将几何形状的三维模型投影成图像，再根据图像中的目标位置的变化来实现跟踪） 基于动态轮廓的跟踪（将相邻图像间进行轮廓匹配，跟踪并实时修改轮廓特征） 基于区域的跟踪（跟踪运动目标构成的连通区域中共有特征信息）;基于kalman的（区域）车辆跟踪流程 目标区域特征提取:通过目标物体的外接矩形运动区域进行标定，并提取每个运动区域的中心位置和区域大小 卡尔曼预测模型:利用Kalman滤波器实现目标的运动预测，预测其在下一帧中可能出???的位置。 目标的匹配有哪些信誉好的足球投注网站:在预测的范围内进行目标的匹配有哪些信誉好的足球投注网站。 模型更新:更新卡尔曼滤波器。 ;交通事件检测： 如果高速公路上发生车辆碰撞事件，对于碰撞的两个车辆目标必定存在一段时间，在这段时间内两个车辆目标会相互接触，在图像上表现为两个车辆目标矩形框出现重叠区域，然后利用两个车辆目标质心的相对距离来判断车辆的碰撞事件，若两个车辆目标质心的距离D小于一定的阈值TH则判定道路上发生了碰撞事件。 一旦发生交通拥堵的情况，车辆的行驶速度将降低甚至停止，而车道的占有率将提高。从视频图像序列上表示为，被跟踪的运动目标矩形区域与检测区域的比例将越来越大，当超过预设的阈值时判定发生了交通拥堵现象。 ;交通事件检测系统