基于视频图像的交通事件自动检测算法综述
基于视频图像的肇事车辆车速鉴定
基于视频图像的肇事车辆车速鉴定随着科技的不断进步，视频图像分析技术在各个领域中的应用也越来越广泛。
其中，基于视频图像的肇事车辆车速鉴定成为了交通事故调查和法律审判中的重要手段。
本文将介绍基于视频图像的肇事车辆车速鉴定的原理、方法和应用。
一、原理介绍基于视频图像的肇事车辆车速鉴定是通过分析事故发生时的视频图像，利用图像中的物体运动特征和几何关系，推算出肇事车辆的车速。
其原理基于运动学和几何学的基础知识，通过分析视频中车辆的轨迹、运动方向和时间等参数，来推算车辆的实际速度。
二、方法细节基于视频图像的肇事车辆车速鉴定的方法主要可分为两类：单目视觉方法和双目视觉方法。
1. 单目视觉方法单目视觉方法是指通过单个摄像头获取的视频图像进行车速鉴定。
这种方法的优点是设备成本较低，适用范围广，但其精度相对较低。
常用的单目视觉方法包括光流法、稠密光流法和透视恒定法等。
- 光流法是通过分析图像上不同像素点的亮度变化来推算出物体的运动方向和速度。
该方法常用于追踪车辆的轨迹，但在复杂的交通环境中容易受到光线、阴影和背景杂波等因素的干扰。
- 稠密光流法是在光流法的基础上，通过密集采样来获取更多的光流信息，以提高车速鉴定的精度。
该方法在计算量上较大，但能够较好地应对光线和背景干扰等因素。
- 透视恒定法是通过建立拍摄位置与路面之间的投影关系，以及稳定的摄像机参数，来计算车辆的运动速度。
该方法需要准确的场景测量和摄像机标定，但其精度较高。
2. 双目视觉方法双目视觉方法是指通过两个摄像头获取的视频图像进行车速鉴定。
这种方法的优点是可以获得更多的视角和深度信息，能够提供更准确的车速估计。
常用的双目视觉方法包括立体匹配法、基于深度学习的方法和三维重建法等。
- 立体匹配法是通过分析两个视角下的图像特征，计算物体的深度和运动信息。
该方法需要进行复杂的图像匹配和深度计算，但能够较准确地估计车速。
- 基于深度学习的方法是利用深度学习算法提取图像特征，并通过训练模型来实现车速鉴定。
智能交通系统中基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法综述
智能交通系统中基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法综述一、概述随着科技的快速发展和城市化进程的推进，智能交通系统（ITS）已经成为现代交通领域的重要研究方向。
基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法是智能交通系统的重要组成部分，对于提高道路安全、优化交通流量、实现智能交通管理具有重要意义。
基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法主要利用计算机视觉和图像处理技术，对视频序列中的车辆进行自动检测、跟踪和识别。
这种方法可以实时获取道路交通信息，为交通管理和规划提供数据支持。
同时，通过车辆检测与跟踪，还可以实现车辆行为分析、交通事件检测等功能，为智能交通系统的进一步发展提供有力支持。
近年来，随着深度学习、机器学习等人工智能技术的快速发展，基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法也取得了显著的进步。
通过构建深度学习模型，可以实现对车辆目标的准确、快速检测，同时利用多目标跟踪算法，实现对多辆车辆的连续跟踪。
这些技术的发展为智能交通系统的车辆检测与跟踪提供了新的解决方案，也为未来的智能交通发展奠定了坚实的基础。
基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法仍然面临一些挑战，如复杂交通场景下的车辆遮挡、光照变化、动态背景干扰等问题。
未来研究需要不断探索新的算法和技术，提高车辆检测与跟踪的准确性和鲁棒性，以适应智能交通系统的发展需求。
本文将对基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法进行综述，介绍其基本原理、发展历程、现状以及未来的发展趋势。
通过总结现有方法的优点和不足，为未来的研究提供参考和借鉴。
同时，本文还将探讨当前面临的挑战和未来的研究方向，为智能交通系统的进一步发展提供有益的探索和启示。
1. 智能交通系统概述智能交通系统（Intelligent Traffic Systems，ITS）是信息技术、数据通信技术、传感器技术、电子控制技术以及计算机技术的综合应用，旨在构建一种大范围内、全方位发挥作用的实时、准确、高效的综合运输和管理系统。
基于视频车辆运动轨迹场的交通事件检测方法
基于视频车辆运动轨迹场的交通事件检测方法交通事件检测是指利用视频车辆运动轨迹场进行交通事故、交通拥堵等交通事件的实时监测和预警的方法。
基于视频车辆运动轨迹场的交通事件检测方法，主要通过分析视频中的车辆运动轨迹场，提取其中的特征信息，使用机器学习和计算机视觉的方法来检测交通事件。
本文将介绍交通事件检测的流程和主要方法，以及相关应用和未来发展方向。
交通事件检测的流程主要包括数据采集、特征提取和事件检测三个步骤。
首先，需要利用视频摄像头等设备对道路上的车辆进行采集，获取车辆的位置、速度、方向等信息，形成视频车辆运动轨迹场。
接下来，通过对视频车辆运动轨迹场进行处理和分析，提取其中的特征信息。
最后，利用机器学习和计算机视觉的方法，对提取的特征信息进行分类和判断，判断是否发生交通事件。
在特征提取方面，可以利用车辆的位置、速度、加速度等信息来构建特征向量。
例如，可以根据车辆在一段时间内的速度变化情况来判断是否发生交通拥堵。
此外，还可以利用车辆之间的相对位置关系来判断是否发生交通事故。
例如，如果车辆之间的距离大于一定阈值，则可能发生了事故。
在事件检测方面，可以使用机器学习方法来进行分类和判断。
可以收集一定数量的正常和异常的视频车辆运动轨迹场数据，并将其分为训练集和测试集。
然后，使用机器学习算法，如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等，对训练集进行训练，得到分类模型。
最后，使用分类模型对测试集进行测试，判断是否发生交通事件。
交通事件检测方法可以应用于交通管理、交通安全等领域。
例如，可以利用交通事件检测方法对交通拥堵进行实时监测和预警，帮助交通部门及时采取措施减缓交通拥堵。
此外，还可以利用交通事件检测方法在交通事故发生后及时发出预警，帮助救护车等应急车辆快速抵达事故现场。
未来，交通事件检测方法可以进一步发展和完善。
一方面，可以进一步改进特征提取方法，提高特征的准确性和效率。
另一方面，可以引入更先进的机器学习和计算机视觉的方法，提高交通事件检测的准确率和实时性。
基于视频分析技术的交通事件检测系统
基于视频分析技术的交通事件检测系统基于视频分析技术的交通事件检测系统随着城市化的不断发展，交通问题成为人们日常生活中不可忽视的一个方面。
交通事故的频发以及交通拥堵给人们的出行带来了困扰，因此研发一种基于视频分析技术的交通事件检测系统成为了一项迫切的需求。
本文将探讨这种基于视频分析技术的交通事件检测系统以及其在交通管理中的应用。
一、交通事件检测系统的概述交通事件检测系统是一种利用现代计算机视觉技术，结合实时视频监控，对交通场景中的各种事件进行自动识别和检测的系统。
通过对交通场景图像或视频的分析处理，可以实现智能交通管理，提高交通安全性以及交通效率。
传统的交通事件检测方法主要依赖于人工监控和大量的人力物力。
这种方式不仅费时费力，而且容易出现人为失误。
而基于视频分析的交通事件检测系统可以消除人为因素的干扰，减少人力物力投入，提高检测的准确性。
二、交通事件检测系统的主要技术和功能1. 图像处理技术：交通事件检测系统首先需要对采集到的视频或图像进行图像处理。
通过图像增强、去噪、分割等技术，提高图像质量，便于后续处理。
2. 物体检测与跟踪：交通事件检测系统需要通过物体检测与跟踪算法来提取交通场景中的目标物体，如车辆、行人等。
通过对目标物体的跟踪，可以实现对其行为的分析，进而识别交通违法行为或交通事件。
3. 事件识别与分类：交通事件检测系统需要通过机器学习等技术来对采集到的视频或图像进行事件识别与分类。
根据交通规则和预设的事件模型，可以识别出危险驾驶、逆行、越线等各类交通违法行为。
4. 实时警报与数据分析：交通事件检测系统可以通过实时警报功能及时通知相关部门和人员发现交通违法行为或交通事故，采取相应的措施和救援行动。
同时，系统还可以对采集到的数据进行统计分析，为交通管理部门提供参考意见和决策依据。
三、基于视频分析技术的交通事件检测系统的应用基于视频分析技术的交通事件检测系统在交通管理中具有广泛的应用前景。
1. 提升交通安全性：交通事件检测系统可以实时监测并识别交通违法行为，如闯红灯、逆行等，及时进行预警和处罚，从而提高交通安全性，减少交通事故的发生。
基于视频图像处理的平面交叉口交通冲突自动检测技术研究
基于视频图像处理的平面交叉口交通冲突自动检测技术研
究
随着城市交通的不断发展，交叉口的交通冲突问题日益突出。
为了提高交通安全性和交叉口的通行效率，研究人员提出了基于视频图像处理的平面交叉口交通冲突自动检测技术。
首先，该技术利用视频图像处理技术从交叉口的监控摄像头中获取交通流量信息。
通过图像分割和目标检测算法，可以准确地识别出交叉口中的车辆和行人等目标。
同时，通过车辆的运动轨迹和速度信息，可以进一步分析交叉口的交通流量情况。
其次，该技术利用计算机视觉算法检测交叉口的交通冲突情况。
通过对交通流量的时空分析，可以判断是否存在车辆之间的冲突行为。
例如，当两辆车在同一时间和同一位置交叉时，就可能发生交通冲突。
通过检测车辆之间的相对速度和距离，可以进一步判断交通冲突的严重程度。
最后，该技术可以实时监测交叉口的交通冲突情况，并及时报警。
通过与交通信号灯的协调，可以减少交通冲突的发生，并提高交叉口的通行效率。
此外，该技术还可以对交叉口的交通冲突行为进行统计和分析，为城市交通管理提供科学依据。
基于视频图像处理的平面交叉口交通冲突自动检测技术具有以下优点：首先，可以实现对交叉口的全天候监测，无需人工干预。
其次，准确度高，能够快速识别和分析交通冲突行为。
最重
要的是，该技术可以为交通管理部门提供及时的交通冲突信息，有助于及时采取相应的交通管理措施。
总之，基于视频图像处理的平面交叉口交通冲突自动检测技术为提高交通安全性和交叉口的通行效率提供了新的解决方案。
随着计算机视觉技术的不断发展，相信这一技术将在未来得到更广泛的应用，并为城市交通管理带来更多的便利和效益。
基于视频图像的交通事件自动检测算法综述
２ １ 年 ４月 ０１
计 算 机 应 用 研 究
Ａ ｐ ｉ ａｉｎ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｏ ｕ ｅ ｓ ｐ ｌ ｔｏ ｓ ａ ｃ ｆＣ ｍｐ ｔ ｒ ｃ
Ｖ０ ． ． １２８ Ｎｏ ４
Ａｐ ． ２ １ ｔ ０１
基 于视 频 图像 的交通 事件 自动检 测 算法综 述
Ｓ ｒ ｅ ｆｖ ｄ ｏ ｂ ｓ ｄ ｉ ｇ ｒ ｆ ｃ ａ ｔ ｍａ ｉ ｎ ｉ ｅ ｔｄ ｔｃ ｉ ｎ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｕ ｖ ｙ ｏ ｉ ｅ — ａ ｅ ｍａ ｅ ｔａ ｕ ｏ ｔ ｉ ｃｄ ｎ ｅｅ ｔｏ ｌ ｏ ｉｈ ｉ ｃ
ＸＵ ｎ ．Ｗ Ｕ ｅ ｇ ｄ ｎ ．ＣＨＥＮ Ｄｏ ｇ ｙ ｅ Ｙａ ｇ Ｃｈ ｎ — ｏ ｇ ｎ —ｕ
行描 述 。 目标 检测和跟 踪得 到的是底层信 息 ， 实现 交通 事件的 自动检 测需对跟踪 结果进行更 深层 次的理 解和 而
识 别。然后 重点介绍 了运动理 解和行为识 别 中的 ＨＭＭ（ 隐马 尔可 夫模 型 ） 法和 Ｓ Ｆ 方 Ｏ Ｍ（自组织特 征 映射神 经
网络 ） 法。最后从 运动分割 和特征提 取方 面分析 了技 术难 点及 解决 方案 ， 可能的研 究方向进行一定 的预 测。 方 对
ｂｅ ｖｏ ｅ ｏ ｎｔｏ ｈａ ｉｒｒ ｃ ｇ ｉｉｎ． Ｆ ｎ ｌｙ，ａ ａｙ ｅ ｅ ｈｎｃ ｌｄ ｆｉｕ ｅ ｎ ｈ ｉ ｓｉ ｅ ｓ ｌ ｉｎ ｆｏ ｍｏｉ ｎ ｓ ｇ ｎａｉｎ ａ ｄ ｆ ａｕ ｅ ｉ ａｌ ｎ ｌｚ ｄ ｔ ｃ ｉａ ｉｆｃ ｈｉｓａ ｄ ｔｅｒｐｏ ｓｂｌ ｏｕｔ ｒ ｍ ｔｏ ｅ ｍｅ ｔｔｏ ｎ ｅ ｔ ｒ ｏ
ｅ ｔ ｃｉｎ ａｐ ｃ，ａ ｅｌａ ｏｅａｔ ｇｔｅｐ ｓｉｌ ｅｅｒｈ ｄｒｃｉｎ ｘｒ ｔ ｓｅ ｔ ｓｗ ｌ ｓｆｒｃ ｓｉ ｈ ｏ；ｂｅｒｓａｃ ｉ ｔ ． ａ ｏ ｎ ｅ ｏ
基于图像处理的智能交通视频事件检测与识别技术
基于图像处理的智能交通视频事件检测与识别技术智能交通视频事件检测与识别技术是一种基于图像处理的先进技术，它的出现为交通管理和汽车安全带来了革命性的改变。
通过利用计算机视觉和机器学习的方法，可以实现对道路交通视频中的各种事件进行准确检测和快速识别，为交通部门和驾驶员提供及时有效的交通信息。
一、背景介绍随着城市化的进程和汽车普及率的不断提高，交通管理和车辆安全凸显出重要性。
然而，传统的交通监控方法存在着效率低下、资源浪费和难以应对复杂交通场景的问题。
因此，基于图像处理的智能交通视频事件检测与识别技术应运而生。
二、智能交通视频事件检测与识别技术的原理与流程智能交通视频事件检测与识别技术主要基于图像处理和机器学习的方法实现。
其基本原理是通过处理和分析交通视频图像，提取出有用的特征信息，然后利用分类器对这些特征进行识别和分类。
下面是一般的技术流程：1. 视频采集与预处理：通过摄像头或其他设备采集道路交通视频，并对视频进行预处理，包括图像去噪、图像增强等操作，以提高后续处理的效果。
2. 特征提取与选择：在预处理后的视频图像中，使用计算机视觉方法提取特征，常见的特征包括颜色、纹理、形状、运动等。
然后，通过特征选择算法选择最具代表性的特征进行后续处理。
3. 事件检测与定位：根据交通管理的需求，设定目标事件，并对特征进行分类和检测。
例如，可以使用机器学习算法训练分类器，对交通事故、拥堵、违规行为等事件进行检测和定位。
4. 事件识别与分类：基于训练好的分类器，将检测到的事件进行识别和分类。
例如，可以将交通事故分为碰撞、侧翻等不同类型，方便交通部门采取针对性的措施。
5. 结果输出与反馈：将识别和分类的结果输出给交通管理者和驾驶员，以便进行即时的交通调度和安全驾驶提示。
同时，还可以将结果用于数据分析和决策支持。
三、智能交通视频事件检测与识别技术的应用领域智能交通视频事件检测与识别技术具有广泛的应用领域，包括但不限于以下几个方面：1. 交通监控与管控：通过对道路交通视频进行实时监控和事件检测，可以及时发现并处理交通事故、拥堵等交通事件，提高交通效率和减少交通事故。
基于视频的车辆检测技术综述
基于视频的车辆检测技术综述学院：信息科学与工程学院专业：测控技术与仪器0902班学号：090401065姓名：孙娟摘要基于视频的车辆检测器近年来在智能交通系统(ITS)中得到了越来越广泛的应用。
本文分别讨论了常用基于视频的车辆检测算法，同时分析比较了各种方法的优缺点。
车辆跟踪的基本类型。
最后，说明了这一领域仍然存在的问题和对可能的研究方向进行了一定的预测。
关键字：视频；车辆检测；车辆跟踪引言城市智能交通已逐步得到社会各界的广泛关注，如何通过智能交通系统建设来缓解日益严重的交通问题已成为交通领域的研究热点。
车流量检测系统是智能交通(ITS)的基础部分，在城市道路建设、国道高速公路建设、隧道桥梁建设以及交通流的基础理论研究中占有很重要的地位。
近年来，逐渐发展起来了以空气管道检测技术、磁感应检测技术、波频检测技术和视频检测技术等[1~2]为代表的多种交通检测技术[3]。
常用的基于视频图像的车辆检测算法有：光流检测法、背景差法、相邻帧差法、边缘检测法[4]等。
智能交通系统（Intelligent Transport Systems,ITS)是将先进的信息技术、数据通信传输技术、电子传感技术、电子控制技术及计算机处理技术等运用于整个交通管理而建立的一种大范围、全方位发挥作用的，实时、准确、效的综合交通运输管理系统[5~6] 。
国际上一些发达国家[7~8] 从上世纪60年代起，就开始了有关智能交通系统的研究，美国是目前智能交通系统发展最为先进的国家。
2001年4月，美国召开了一次由智能交通系统行业260名专家参与的全国高层讨论会，并且制订了二十一世纪前10年智能交通系统的发展总体规划。
在此阶段，各国通过立法或其他形式，逐渐明确了发展ITS战略规划、发展目标、具体推进模式及投融资渠道等。
美、日等发达国家在推动ITS研发和试点应用的同时，从拓展产业经济视角，不断促进ITS产业形成，注重国际层面竞争，大规模应用研发成果。
基于视频流分析的交通违法行为检测技术研究
基于视频流分析的交通违法行为检测技术研究随着城市化的发展，交通问题越来越凸显。
疏导交通、规范车辆行驶秩序，不仅是整个社会治理的任务，也是每个人都应承担的责任。
但传统的交通管理模式面临巨大挑战。
特别是在人力有限、车辆复杂多变的城市交通中，传统的人工交通监管方式已经无法满足现代化交通管理的需求。
近年来，现代化交通管理逐渐借助于人工智能技术，其中基于视频分析的交通违法行为检测成为应用最为广泛的技术之一。
这种技术通过分析监控摄像头所拍摄到的视频，可以自动识别交通违法行为，如闯红灯、超速行驶、违停等，从而提高交通管理的效率和精度。
一、基本原理其实，视频分析技术不是一种新兴技术，而是立足于计算机视觉领域发展起来的。
通过计算机视觉的算法，可以将视频中的信息自动地提取并分析，从而实现车辆检测、行为分析等诸多技术。
以交通监管为例，交通摄像头一般是由车牌识别摄像头和违法停车摄像头两类组成。
而交通违法行为检测主要通过对违停、闯红灯、机占非（非机动车在机动车道行驶）等违法行为的监测，通过高清摄像头+智能算法+云平台等技术，实现交通违法行为的智能识别、记录和报警。
基于视频流分析的交通违法行为检测，首先通过视频源与云端系统实现了视频流的传输，然后通过计算机视觉算法和深度学习技术，来分析车辆的行驶轨迹、颜色、车牌、车型等信息，最终通过人工智能算法来判断车辆是否有违法行为。
而在判断违法行为的方式上，通常分为靠基于模板匹配的算法和基于机器学习的算法。
二、算法优缺点基于模板匹配的算法是应用最为广泛的算法之一，其基本原理是将多个摄像头采集的图片进行处理，得到各种车辆违法的关键特征。
因为模板匹配算法本身比较简单，因此需要的算力相对较小，速度也会比基于机器学习的算法要快。
但是其最大的弊端就是不能适应各种环境下的变化，例如光线、增加噪声等影响，同时对新的违法行为或车辆型号的识别也会有一定局限。
而基于机器学习的算法，更多应用于车牌识别、车型识别、人脸识别、图像物体检测及交通物体跟踪等场景，较大程度减小了环境变化等影响。
智能交通系统中基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法综述_王圣男
收稿日期:2004-09-12;修返日期:2004-11-12基金项目:浙江省自然科学基金青年人才基金(RC01057);浙江省自然科学基金(601017);宁波市重点博士基金(2003A61001,2004A610001);人事部留学回国人员科研启动基金项目智能交通系统中基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法综述*王圣男1,郁 梅1,2,蒋刚毅1,2(1.宁波大学信息与工程学院,浙江宁波315211;2.北京大学视觉与听觉信息处理国家重点实验室,北京100871)摘 要:与传统的车辆检测器相比,基于视频图像处理与视觉技术的车辆检测器具有处理速度快、安装维护便捷且费用较低、可监视范围广、可获取更多种类的交通参数等诸多优点,因而近年来在智能交通系统(I TS )中得到了越来越广泛的应用。
针对摄像头拍摄得到的交通序列图像,人们提出了很多视频图像处理和分析技术,其中最基本的研究领域就是交通场景中车辆对象的检测与跟踪。
介绍了近年来提出的一些主要的车辆检测与跟踪技术,并根据核心处理方法(基于特征、区域或模型等)及处理域(空域、时域)的不同对这些技术进行了分类,同时分析比较了各种方法的优缺点。
最后,说明了这一领域仍然存在的问题和对可能的研究方向进行了一定的预测。
关键词:智能交通系统;交通监视系统;车辆检测;车辆跟踪中图法分类号:T N919.81 文献标识码:A 文章编号:1001-3695(2005)09-0009-06Revie w on V eh icl e De t ection and Tracki ng Techniques Based onV i deo Processi ng in Inte lli gen t T ransportati on Syst e m sW ANG Sheng -nan 1,YU M e i 1,2,JI ANG G ang -y i 1,2(1.Colle ge of Infor ma ti on S cie nce ＆Eng i neeri ng ,N i ngbo Un i versit y ,N i ngbo Zh eji ang 315211,Ch i na ;2.S t a t e Key Labor a t or y of Mac h inePerce p ti on ,P eki ng Un i versit y ,Beiji ng 100871,Ch i na )Abstract :Co m pared w ith trad itional traffic detect ors ,t he video s ensor has lots of advantages such as fast res ponse ,easy in -stallati on and m aintenance ,t he abilit y t om onit orw i de areas and obtainm ore k i nds of traffic para m et ers ,and as a result ,it hasbeen w idel y used in Intelligent Traffic Syste m (I TS )in recent years .Up t o no w ,a nu m ber of vi deo p rocessi ng and anal yzi ng m ethods have been p roposed for vehicle detecti on and tracking .In this paper ,vehicle detection and track i ng techn i ques are introduced and cat egorized based on t heir key processing t echn i ques (feature ,area orm odel )and processi ng do m ain (spatial or te m poral ),t he advantages and disadvantage of each m ethod are also analyzed .Add itionall y ,t he prob l em s t hat still exist and t he trend of the research in t h is field in t he f u t ure are indicated .Key word :Intelligen t Trans port ation Syst em s (I TS );TrafficM on itoring Syst em s ;Vehicl e Det ection ;V ehicl e Tracki ng1 引言智能交通系统(ITS )是将先进的信息技术、数据通信传输技术、电子传感技术、电子控制技术及计算机处理技术等有效地集成运用于整个交通管理而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的、实时、准确、高效的综合交通运输管理系统[1]。
基于视频图像处理的交通违法识别与监测系统设计及实现
基于视频图像处理的交通违法识别与监测系统设计及实现随着城市的不断发展，交通流量不断增加，交通安全问题也变得越来越突出。
尤其是一些交通违法行为，经常会导致交通事故的发生，严重危害了公共安全。
因此，交通违法识别与监测系统的研究和开发，成为了当前急需解决的问题。
本文将从交通违法识别与监测系统的需求出发，介绍基于视频图像处理的交通违法识别与监测系统的设计和实现方案。
一、需求分析1.交通违法行为种类繁多交通违法行为种类繁多，如闯红灯、逆向行驶、不按规定车道行驶、超速行驶、酒后驾驶等。
因此，交通违法识别与监测系统需要能够准确识别并分类不同种类的违法行为。
2.交通场景复杂多变交通场景的复杂程度直接影响交通违法识别与监测系统的效果。
在城市道路中，车辆数量众多、速度快，道路宽窄、光线明暗、天气状况等因素对视频图像的质量产生了较大影响。
交通违法识别与监测系统需要能够针对不同的场景进行适应性调整，保证正确识别违法行为。
3.系统实时性要求高交通违法行为的发生瞬息万变，对交通违法识别与监测系统的实时性提出了很高的要求。
系统需要能够实时采集现场交通视频数据，并进行快速处理和分析，及时发出警报。
二、系统设计方案1.系统总体框架基于视频图像处理的交通违法识别与监测系统，主要分为三个部分：视频采集、图像处理、结果输出。
系统的视频采集部分，采用高清摄像头对交通场景进行全方位的拍摄，获取高质量的视频数据。
系统的图像处理部分，采用先进的图像处理技术，对视频数据进行分析和处理，识别出现场交通违法行为。
系统的结果输出部分，将违法行为的相关信息展示在监测界面上，并将警报信息推送到终端设备上，实现快速处置。
2.违法行为识别算法基于视频图像处理的交通违法识别算法，主要包括两个部分：目标检测和行为判定。
目标检测，采用卷积神经网络（CNN）模型，对视频数据中的车辆、行人等目标进行检测，进而确定违法行为发生的位置。
行为判定，采用计算机视觉技术，对违法行为进行分类。
基于视频监控的交通事件检测与识别
基于视频监控的交通事件检测与识别随着城市化进程的加速，交通问题已经成为了许多城市面临的重要挑战之一。
交通事故、交通堵塞等问题不仅给人们的生活带来了不便，还对城市的发展和经济带来了负面影响。
因此，如何有效地监控和管理交通事件成为了当今社会亟待解决的问题之一。
近年来，随着技术的不断进步，基于视频监控的交通事件检测与识别成为了一种有效的手段。
通过在交通路口、高速公路等重要区域安装视频监控设备，可以实时监测交通情况，并对交通事件进行检测与识别。
这种方法不仅可以提高交通管理的效率，还可以减少交通事故的发生。
在交通事件检测与识别中，最常见的问题之一是交通事故的检测与识别。
通过视频监控设备，可以实时监测交通路口的情况，当发生交通事故时，系统能够自动识别并报警。
这种方法不仅可以及时处理交通事故，还可以减少交通事故的发生率。
此外，交通堵塞的检测与识别也是交通管理中的重要问题。
通过分析视频监控数据，可以识别出交通堵塞的情况，并及时采取措施进行疏导，从而减少交通堵塞的时间和影响范围。
为了实现交通事件的检测与识别，需要借助计算机视觉和机器学习等技术。
首先，需要对视频监控数据进行处理和分析。
通过图像处理算法，可以提取出交通事件发生时的关键信息，如车辆的位置、速度、行驶方向等。
然后，通过机器学习算法，可以对这些信息进行分类和识别，从而判断是否发生了交通事件。
通过不断的训练和优化，系统的识别准确率可以不断提高。
除了交通事件的检测与识别，基于视频监控的交通管理还可以实现其他功能。
例如，可以通过识别车辆的车牌号码，对违法行为进行监测和处罚。
此外，还可以通过分析交通数据，预测交通拥堵的发生概率，从而提前采取措施进行疏导。
这些功能的实现，可以大大提高交通管理的效率和准确性。
然而，基于视频监控的交通事件检测与识别也面临一些挑战和问题。
首先，视频监控设备的安装和维护成本较高，需要投入大量的人力和物力资源。
其次，视频监控数据的处理和分析也需要大量的计算资源和算法支持。
智能交通系统中的交通事件自动检测与处理技术解析(一)
智能交通系统中的交通事件自动检测与处理技术解析引言智能交通系统的快速发展已经深刻改变了我们的出行方式和城市交通管理方式。
其中，交通事件自动检测与处理技术成为了智能交通系统中的核心组成部分。
本文将深入探讨交通事件自动检测与处理技术的原理、应用和挑战，并展望未来可能的发展方向。
一、交通事件的自动检测与分类技术1. 视频图像处理技术基于视频图像处理技术的交通事件自动检测系统可以利用交通摄像头捕获的实时视频图像，通过图像处理算法提取图像中的交通事件信息。
这些算法包括背景建模、目标检测和跟踪等。
例如，背景建模算法可以通过分析连续帧图像的像素值变化来检测交通事件，如交通堵塞或车祸。
目标检测和跟踪算法则可以识别和跟踪交通参与者，如汽车、行人和自行车，从而帮助判断交通事件的类型和严重程度。
2. 传感器技术除了视频图像处理技术，传感器技术也被广泛应用于交通事件的自动检测与分类。
例如，交通感知传感器可以通过测量交通流量、车速和车道占用情况等参数，来判断交通事件的发生。
这些传感器包括车辆探测器、压力传感器和电子眼等。
通过将这些传感器与智能交通系统相连接，交通事件可以实时地被捕捉并进行处理。
二、交通事件自动检测与处理的应用1. 交通管理交通事件自动检测与处理技术的应用最为直接的领域就是交通管理。
通过实时监测交通事件，交通管理部门可以及时采取措施来缓解拥堵、规划道路改造和优化交通信号等。
例如，当检测到交通堵塞事件时，交通管理部门可以调整交通信号配时方案，引导交通流量流动。
2. 驾驶辅助交通事件自动检测与处理技术还可以用于驾驶辅助系统中。
例如，当系统检测到目标车辆存在危险驾驶行为时，可以通过警示声音或振动等方式提醒驾驶员。
这种技术不仅可以提高行车安全性，还可以降低事故风险。
三、挑战和未来发展1. 数据隐私与安全尽管交通事件自动检测与处理技术带来了诸多好处，但与之相应的数据隐私与安全问题也日益凸显。
例如，交通摄像头捕获的视频图像可能会暴露个人隐私信息。
智能交通系统中基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法综述
智能交通系统中基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法综述智能交通系统中基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法综述近年来，智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）在城市交通管理和交通安全方面扮演着越来越重要的角色。
而基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法作为其中的关键技术，能够实时、准确地获取道路上车辆的信息，为智能交通系统的开发和优化提供了强大的支持。
车辆检测与跟踪是智能交通系统的基础之一。
传统的方法主要依赖于传感器、地磁或线圈等设备进行车辆检测，但这些方法存在一些问题，如成本高、维护困难等。
相比之下，基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法凭借其便捷、高效的特点，正在逐渐被广泛应用于智能交通系统中。
车辆检测与跟踪方法的研究主要包括两个方面，即车辆检测和车辆跟踪。
车辆检测是指通过处理视频图像，从中提取出图像中的车辆目标。
而车辆跟踪则是指在车辆检测的基础上，利用车辆在视频序列中的运动信息，将其在连续帧中进行定位和追踪。
下面将分别对这两个方面的方法进行综述。
车辆检测是基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法的第一步，其目的是准确地识别图像中的车辆目标。
目前，常用的车辆检测方法包括背景减除法、形态学处理法和机器学习法等。
背景减除法是最简单的一种方法，其基本思想是将当前帧图像与背景帧进行比较，通过检测两者之间的差异来判断是否存在车辆目标。
形态学处理法则是利用形态学滤波和图像形态学操作来进行车辆检测，通过提取图像中的车辆前景区域来达到目标。
而机器学习法则是一种基于训练样本的方法，通过在大量标注车辆目标的图像上进行训练，建立车辆目标的分类器，从而实现车辆检测。
车辆跟踪是基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法的第二步，其目的是在车辆检测的基础上，实时地跟踪车辆目标的运动轨迹。
车辆跟踪方法主要包括基于特征点的方法、基于轮廓的方法和基于深度学习的方法等。
基于特征点的方法是通过提取图像中的特征点，并通过特征点之间的变化来实现车辆的跟踪。
基于视频感知的公路交通事件检测技术
基于视频感知的公路交通事件检测技术基于视频感知的公路交通事件检测技术随着交通拥堵和交通事故的增加，公路交通事件的检测和处理成为当今社会中重要的课题之一。
传统的交通事件检测主要依赖于交通警察和监控摄像头的人工监测，但这种方法效率较低且成本较高。
而基于视频感知的公路交通事件检测技术则通过分析交通摄像头所拍摄的视频图像，实现对交通事件的自动感知和识别，为交通管理部门提供重要的信息和决策支持。
首先，基于视频感知的公路交通事件检测技术主要依赖于计算机视觉和图像处理的算法。
通过对交通摄像头所拍摄的视频图像进行处理和分析，可以实现交通流量、车辆速度、车辆类型等信息的提取。
例如，通过对车辆的轨迹进行分析，可以推测出交通事故的可能发生地点；通过对车辆行驶速度的分析，可以识别出超速行驶的车辆；通过识别车辆的类型和颜色，可以检测出非法停车、逆行、违章变道等交通违法行为。
其次，基于视频感知的公路交通事件检测技术可以实时监测和响应交通事故。
一旦发生交通事故，系统可以立即通过监控摄像头感知到，并自动生成警报信息，以便相关部门能够及时派遣救援队伍和处理人员。
此外，该技术还能够实时跟踪交通拥堵情况，并提供实时的交通流量信息，为交通管理部门调度交通流量、优化交通路线提供参考依据。
再次，基于视频感知的公路交通事件检测技术可以有效地提高交通管理的效率和准确性。
相比于传统的人工监测方法，该技术具有自动化、高效率的特点，能够在短时间内分析大量的视频数据，并提取出重要的交通事件信息。
同时，系统还可以通过数据挖掘和大数据分析等方法对交通事件数据进行整理和分析，发现交通事件的规律和趋势，为交通管理部门提供科学的决策支持。
最后，基于视频感知的公路交通事件检测技术在实际应用中还存在一些挑战。
首先，交通摄像头的数量和位置需要合理规划，以保证视频感知系统的覆盖范围和准确性。
其次，对于复杂的交通场景和异常情况，算法需要进一步提高精度和鲁棒性。
此外，隐私问题也需要得到充分考虑，确保个人信息的安全和隐私保护。
基于视频图像处理的交通事故识别与预警技术研究
基于视频图像处理的交通事故识别与预警技术研究随着城市化进程的加速，交通拥堵和交通事故频繁发生成为了城市面临的难题之一。
在这样的大背景下，如何运用新兴的技术手段解决这些问题成为了一个亟待研究和解决的问题。
近年来，基于视频图像处理的交通事故识别与预警技术研究逐渐成为一个新的研究热点。
本文将围绕这一主题展开探讨。
一、基于视频图像处理技术简介基于视频图像处理技术是通过采集视频图像并进行处理，从而获取目标信息的一种技术手段。
它可以应用于工业、交通、安防等多个方面。
其中，交通领域是应用比较广泛的一个领域。
通过交通视频图像的智能化处理，可以有效地监管和管理交通情况，提升交通安全和交通效率。
二、交通事故识别技术交通事故的发生往往导致交通拥堵、人员伤亡和车辆损失等后果。
因此，识别交通事故并及时采取应对措施是十分必要的。
基于视频图像处理的交通事故识别技术，是近年来得到广泛关注的一个技术方向。
该技术通过采集和处理交通视频图像信息，实时监测交通状况并自动识别交通事故。
例如，在交通路口设置交通事故识别系统，当出现交通事故时，系统会立刻识别，然后推送给交通管理部门或者交警队伍，以便及时处理。
三、交通事故预警技术交通事故预警技术是在交通事故尚未发生的情况下，根据交通路况和行驶情况进行预测并发出预警信息的一种技术。
该技术能够以较高的准确度预测可能发生的交通事故情况，并及时敦促司机驾驶行车安全。
基于视频图像处理的交通事故预警技术主要分为以下两种：1.基于图像处理技术该技术利用摄像头摄取的图像信息进行分析处理，测量车辆行驶的速度和方向等参数，根据拥堵、红绿灯等因素，预测车辆即将到达某个路段时的行驶状态，从而发出预警信息。
2.基于传感器技术该技术通过在交通信号灯和道路上设置传感器，采集车辆的行驶状态和速度等信息，当车辆行驶异常时，发出预警信息。
例如，在交通高峰期，车辆速度过快时，系统会发出警报提示驾驶员减速慢行。
四、应用前景和展望基于视频图像处理的交通事故识别和预警技术为交通安全管理提供了有力的技术手段，具有广阔的应用前景。
基于视频图像的交通事件处理检测研究
。
本 文 首 先 介 绍 了 基 于 视频 图像 的 交 通 之 后 对视 频 图像检 测 算 法 进行 深 入 讨
在 目标 图像 的 提 取 过 程 中 最重 要 的 目 的是将 目标 图 像 从视
频 截 图 中提 取 出 来
。
,
这是对违规车辆进行 跟 踪 和识 别 的基 础
:
、 。
。
目
标 图像 的主要 提 取 方 法有 帧差法 光 流 法 和 背景差法
。
如雾霆 冰雪 天 气 交 通 事故发 生的可 能性 就 会更 高
,
所 以为 了 提
、
驶 曲线 这样 才能 计算 出车辆 的平 均速度 和行 驶 的加 速度 作 为后 续 违法违规 实践判 定 的依据 视 频的 目标跟 踪 主要可 分 为 3 类 即 基 于 3 D 跟 踪 法 基 于 区 域跟踪 法 和基 于 轮 廓跟 踪 法 基 于 3 D 跟 踪 法是 根 据 车辆 的 3 D 模 型 进行 相 应 图像 处 理 该 方 法 适 用 于 复杂 的交 通 情况 下 对 目标 进行 跟 踪 的情况 优点在 于
的 视频 图像 利 用 数 字 图像 处 理 技 术 并 加 入 相 应 的 图像 算 法 加 以 处理 从 而 得 到 处理 结 果
, , 。
3 1 基 于视 频 的 目标 图 像提 取
.
事 件 处 理 流 程 和 系统 结 构 论 和 研 究 本 文 的 研 究 为 交 通 事 件 处 理 中视频 图像 处 理技 术 的 应 用 打 下 了 理 论基 础 : 关 键 词 交 通 事 件 处 理 ; 视频 图像技 术 ; 视频 图像算 法
3 2 基 于视 频 的 目标跟 踪
, ,
基于视频图像的交通事件自动检测算法综述倡-计算机应用研究
收稿日期：２０１０唱１０唱１４；修回日期：２０１０唱１１唱２９ 基金项目：国家自然科学基金资助项目（６０８７４１０３）；辽宁省教育厅资助项目（Ｌ２０１０２０２） 作者简介：徐杨（１９８１唱），女，辽宁鞍山人，博士研究生，主要研究方向为图像处理、模式识别（ｘｕｙａｎｇ＿１９８１＠ｙａｈｏｏ．ｃｎ）；吴成东（１９６０唱），男，沈阳人，教授，博导，主要研究方向为图像智能处理、多源信息融合、无线传感器网络、建筑智能化技术、机器人控制等；陈东岳（１９８０唱），男，沈阳人，副教授，博士，主要研究方向为生物视觉系统模型研究、基于视频信息的智能交通系统、视频信息的快速模式识别方法等．基于视频图像的交通事件自动检测算法综述倡徐 杨１，２，吴成东１，陈东岳１（１．东北大学信息科学与工程学院，沈阳１１０００４；２．辽宁科技大学软件学院，辽宁鞍山１１４０５１）摘 要：首先分析了交通事件自动检测的研究现状，对其中涉及的目标检测、目标跟踪以及行为识别与理解进行描述。
目标检测和跟踪得到的是底层信息，而实现交通事件的自动检测需对跟踪结果进行更深层次的理解和识别。
然后重点介绍了运动理解和行为识别中的ＨＭＭ（隐马尔可夫模型）方法和ＳＯＦＭ（自组织特征映射神经网络）方法。
最后从运动分割和特征提取方面分析了技术难点及解决方案，对可能的研究方向进行一定的预测。
关键词：事件检测；目标检测；目标跟踪；行为识别中图分类号：ＴＰ３９１畅４１ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００１唱３６９５（２０１１）０４唱１２０６唱０５ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１唱３６９５．２０１１．０４．００２Ｓｕｒｖｅｙｏｆｖｉｄｅｏ唱ｂａｓｅｄｉｍａｇｅｔｒａｆｆｉｃａｕｔｏｍａｔｉｃｉｎｃｉｄｅｎｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍＸＵＹａｎｇ１，２，ＷＵＣｈｅｎｇ唱ｄｏｎｇ１，ＣＨＥＮＤｏｎｇ唱ｙｕｅ１（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮｏｒｔｈｅａｓｔｅｒｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈｅｎｙａｎｇ１１０００４，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＳｏｆｔｗａｒｅ，ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉ唱ｅｎｃｅ＆ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＬｉａｏｎｉｎｇ，ＡｎｓｈａｎＬｉａｏｎｉｎｇ１１４０５１，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒａｎａｌｙｚｅｄｒｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｇｒｅｓｓｏｆｔｒａｆｆｉｃａｕｔｏｍａｔｉｃｉｎｃｉｄｅｎｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ａｎｄｄｅｐｉｃｔｉｎｇｏｂｊｅｃｔｄｅｔｅｃ唱ｔｉｏｎ，ｏｂｊｅｃｔｔｒａｃｋｉｎｇａｎｄｂｅｈａｖｉｏｒｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｎｄｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ．Ｏｂｔａｉｎｅｄｌｏｗｌｅｖｅｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｒｏｍｏｂｊｅｃｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｔｒａｃｋｉｎｇ，ｔｒａｆｆｉｃａｕｔｏｍａｔｉｃｉｎｃｉｄｅｎｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｎｅｅｄｅｄｄｅｅｐｌｅｖｅｌｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇａｎｄｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｆｏｒｔｒａｃｋｉｎｇｒｅｓｕｌｔ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄＨＭＭ（ｈｉｄｄｅｎＭａｒｋｏｖｍｏｄｅｌ）ａｎｄＳＯＦＭ（ｓｅｌｆ唱ｏｒｇａｎｉｚｅｄｆｅａｔｕｒｅｍａｐｓ）ｉｍｐｏｒｔａｎｔｌｙｉｎｍｏｔｉｏｎｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇａｎｄｂｅｈａｖｉｏｒｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ａｎａｌｙｚｅｄｔｅｃｈｎｉｃａｌｄｉｆｆｉｃｕｌｔｉｅｓａｎｄｔｈｅｉｒｐｏｓｓｉｂｌｅｓｏｌｕｔｉｏｎｆｒｏｍｍｏｔｉｏｎｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎａｎｄｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎａｓｐｅｃｔ，ａｓｗｅｌｌａｓｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｔｈｅｐｏｓｓｉｂｌｅｒｅｓｅａｒｃｈｄｉｒｅｃｔｉｏｎ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｎｃｉｄｅｎｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ｏｂｊｅｃｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ｏｂｊｅｃｔｔｒａｃｋｉｎｇ；ｂｅｈａｖｉｏｒｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ０ 引言随着经济的发展及汽车拥有量的增加，城市交通拥堵严重、事故频发、环境恶化。
交通事件检测技术综述
交通事件检测技术综述-标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII交通事件检测技术综述李红梅1，2（1、昆明理工大学信息工程与自动化学院云南省昆明市 650500；（2、云南省矿物管道输送工程技术研究中心云南省昆明市 650500）摘要：首先分析了交通事件自动检测的研究现状，对两种主要的检测方法进行了描述。
通过对交通参数的分析来判断是否发生事件的“间接方法”，这类方法在过去的十几年里研究和使用的较多。
随着图像处理技术和计算机视觉技术的快速发展，人们逐渐采用通过对视频图像的智能分析来检测事件的发生以及发生了何种事件，该方法检测速度快、时间短，涉及到模式识别、图像处理、计算机视觉和人工智能等，将是未来交通事件自动检测（AID）的前沿方向。
论文的最后分析了交通事件检测可能的研究方向、存在的问题及展望。
关键字：交通事件检测、SVM、视频检测、AID、二次事故中图分类号: 文献标识码: 文章编号：0引言近年来，随着国家高速公路网的飞速发展，给人们带来舒适、快捷服务的同时，也带来了频发的交通事件。
国内的许多城市道路网络及交通需求不断扩大，载重量和行驶速度也不断提高，尤其是大中城市的车流量与日俱增，带来了越来越多的交通事故和道路拥堵，各类交通事件和二次事故明显增多，给人们的出行买下了安全隐患。
为了可以迅速检测和处理道路上发生的交通事件，减少由于交通事件所带来的人员伤亡、财产损失等影响，避免二次事件的发生，节约能源，减少污染，准确快速的对交通事件进行检测显得尤为重要。
20世纪80年代末期，以高新技术为基础的智能交通系统(Intelligent Transport System，ITS)概念和技术被提出，并在短短的时间内得到了了迅速的发展[1]。
交通事件作为其重要组成部分，是指非周期性发生且使某段道路通行能力下降的事件。
如交通事故、故障停车、货物散落、道路维修、车辆逆行、车道变换、超速、慢速、停止、交通阻塞等[6]。
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检测逆行、 违章停车、 拥堵、 遗撒、 行人闯入等事件， 可应用于 各 路口和路段特别是封闭路段的交通事件检测， 实时提供道路部 分交通流信息， 为交通控制、 管理及研究提供可靠的依据。
。
2
目标跟踪
车辆跟踪是实现交 通 事 件 视频检测 的 前 提。 在 对 传 感 器
［14 ］
。
基于区域的跟踪( regionbased tracking) 基于区域的跟踪
［15 ， 16 ］
1
目标检测
运动目标检测是从 序 列 图像 中 检测 出 前 景 目 标， 如 车 辆、
是将运动 目 标 看 做 由 不 同 的 小区 域
块组成， 可以利用高斯分 布 建立 目 标 和 场 景 的 模 型， 属于目标 的像素被规划于不同的部分， 通过跟踪各个小区域块来完成整 个目标的跟踪。该方法 思 路 简 单， 计算 量不 大， 但 只 适 用于 交 通量小、 背景变化简单的场合; 对于交通量大、 背景变化复杂的 情况， 车辆之间的遮挡和 影 子 问 题 难 以 解决， 可以 考虑 利 用 彩 色信息以及阴影区域缺乏纹理的性质加以解决， 合适的背景模 是 检测 相邻 图像 之 间 变 化 的 最 简 单 方法， 它直 型也不易建立。 2. 2 基于活动轮廓的跟踪( active contour modelbased ) 基于活动轮廓的跟踪
［1 ］
。
基于视觉的检测器因为容易安装、 能够提供丰富的交通信 息、 检测范围大、 费用低 而 成 为一 种 有 效 的 监控 手 段 并 得 到 广 泛使用。本文基于视频 的 交 通 事 件 检测 是从包 含 车 辆 的 交 通 视频图像序列中检测、 跟踪车辆并对其进行理解和描述。从技 术角度而言， 车辆运动分析 的 研究 内 容 相 当 丰富， 涉 及模 式 识 图像处理、 计算机视觉、 人工智能等学科知识。本文的目 标 别、 是利用公路上已有视频监控系统提供的图像信息， 通过图像处 理 和分析， 完 成 交 通 事 件的 快速 检测， 实 现 交 通 事 故、 车辆停 止、 慢 行、 车 道 变 换、 车 流 拥挤 等 交 通 事 件 识别 的 功 能， 并能在 交通异常时自动报警和作出相应处理。 基于视频的交通事件 自动 检测 的关 键技 术 是 实 现 交 通 事 件行为的模式识别。该 研究 是 计算机 视觉 和人 工 智 能 的国 际
收稿日期: 2010-10-14 ; 修回日期: 2010-11-29
。Ikeda［5］ 基于 图像 处 理 技 术提
［6 ］
出了异常事件自动检测系统， 能够检测停驶车辆、 慢行车辆、 丢 弃物体、 连续变 换 车 道 车 辆 四 类 事 件。 Ki 等 人 提出在交叉
基金项目: 国家自然科学基金资助项目( 60874103 ) ; 辽宁省教育厅资助项目( L2010202 )
拍摄到的图像序列进行目标提取的基础上， 计算出目标在每帧 图像上的二维位置坐标， 并将不同帧中同一运动目标的所有坐 标按时间先后串联起来， 得 到 各 个 运 动 目 标 完 整 的 运 动 轨 迹。 Kalman 滤 波、 车辆跟踪主要方法包括模 板 匹配、 粒 子 滤 波。 车 基于视频的交通事件自动检测算法是对 视频图像 进 行 逐 帧处理， 包括运动目标的检测与跟踪、 提取运动信息， 最后对车 辆的运行状态和特征进行分析， 得出结论。 辆跟踪算法被分为四类: 基于区域的跟踪、 基于轮廓的跟踪、 基 于模型的跟踪和基于特征的跟踪 2. 1
［7 ］
化 。一 般 情 况 下 ， 可以 认 为 光 流 与 运 动 场 没 有 太 大 区 别， 因此 可以根据图像运动来估计有关景物三维结构的丰富信息， 能够 检测独立运动的对象， 无 须 知 道 场 景 的 任 何 信 息， 适 用于 静 止 和运动背景情况。然而大多数的光流计算方法相当复杂， 且抗 噪性能较差， 如果没有特别的硬件装置则不能应用于全帧视频 流的实时处理。 1. 4 边缘检测 车辆目标最基本的 特 征 之 一 是边缘。 基 于 车 辆边缘 的 边 缘检测法通常效率较高， 甚至可以检测出静止车辆。当图像亮 度发生变化时表现也较为稳健， 因为边缘信息即使是在各种昏 暗的光照环境下仍较 为 明 显。 用于 检测 车 辆边缘 的 方法 有 多 Laplacian 算 子、 Kirsch 算 子 等。 另外， 种， 如梯度 算 子、 形态边 缘检测法由于其优良性能， 也常常被采用
第 28 卷第 4 期 2011 年 4 月
计 算 机 应 用 研 究 Application Research of Computers
Vol． 28 No． 4 Apr． 2011
基于视频图像的交通事 件 自动检测 算 法 综 述
徐
摘
1， 2 1 1 杨 ，吴成东 ，陈东岳
*
( 1． 东北大学 信息科学与工程学院，沈阳 110004 ; 2． 辽宁科技大学 软件学院，辽宁 鞍山 114051 ) 要: 首先分析了交通事件自动检测的研究现状， 对其中 涉及 的目标 检测、 目标 跟踪以及 行 为 识别与理 解 进
前 沿 研 究 方 向 ，涉 及 计 算 机 视 觉 低 级 到 高 级 的 一 系 列 问
0
引言
随着经济的发 展 及 汽 车 拥 有 量 的 增 加， 城 市 交 通 拥堵 严
题
［2 ， 3 ］
。研究内容可以粗略地分 为: a) 车 辆 的 检测 和 跟踪。 车
辆的跟踪结果将直接影响后 续 处 理的 鲁棒 性。 b ) 行 为 识别 和 理解。它是运用高层知识对运动跟踪的结果进行分析和比较， 来获取对运动物体行为的识别。 事件检测系统自 20 世纪 60 年代发展起来以后， 形成了多 种检测 技 术， 如 图 1 所 示。 自动 事 件 检 测 ( automatic incident detection， AID) 技术或算法的核心是 根 据 实 时 采集 的 交 通 流 数 据信息， 由算法自动判断 是 否 有 交 通 事 件发 生， 并估计事件对 交通流的影响。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。 但是该方法无法对车辆 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。 使用视频方法进行 交 通 事 件 检测 属 于 直接检测 方法。 由 于其检测速度快且检测信息丰富， 在国内外正逐渐成为研究热 点。自 20 世纪 90 年代中期以来， 美、 英、 日等国开始 研究 基 于 图像处理的快速自动事件检测系统， 模拟人工判别交通异常的 方法来实现事件的快速检测
［4 ］
重、 事故频发、 环境 恶 化。 目 前， 我国事故发生率居全世界之 首， 近几年每年公路交通 死亡 人 数 一 直 在 十 万 人 左右， 每年因 交通事故造成的损失达数百亿元。为了预防和减少交通事故， 及时有效地进行事故救援和处理， 有效减少由于交通事故产生 的交通延误及避免二次 事 故 的发 生， 就 必 须 准 确、 快速 地 对 交 通异常和交通事件进行检测
Abstract: Firstly，this paper analyzed research progress of traffic automatic incident detection，and depicting object detection，object tracking and behavior recognition and understanding． Obtained low level information from object detection and tracking，traffic automatic incident detection needed deep level understanding and recognition for tracking result． Secondly， introduced HMM( hidden Markov model ) and SOFM ( selforganized feature maps ) importantly in motion understanding and behavior recognition． Finally，analyzed technical difficulties and their possible solution from motion segmentation and feature extraction aspect，as well as forecasting the possible research direction． Key words: incident detection; object detection; object tracking; behavior recognition
［17 ］
行人等， 以确 定 目 标 的 位 置、 颜 色、 灰 度 等 特 征 信 息， 它是 目 标 跟踪、 行为理解的基础。 通 常 有 帧 差 法、 背 景 减 法、 光 流法、 边 特征匹配等方法。 缘检测、 1. 1 帧差法 帧差 法
［8 ］
接比较了视频序列中连续 的 两 帧 或 三 帧 图像 中 对 应 像 素 点在 灰度值上的差异， 通过设 定 阈 值 来 提 取 视频 帧 中的 运 动 区 域。 此方法优点是算法实现简单， 复杂度低， 可实现实时监控; 缺点 是对场景光线的变化一 般 不 太 敏感， 结 果 精 度 不 高， 难以获得 9］提 出 了 一 种 自 适 应 背 景 减 除 目标区域的 精 确 描 述。 文 献［ 与三帧差分相结合的混合算法， 能够快速有效地从背景中检测 出运动车辆。 1. 2 背景差分法 背景差分法
作者简介: 徐杨( 1981-) ， 女， 辽宁鞍山人， 博士研究生， 主要研究方向为图像处理、 模式 识别 ( xuyang_1981@ yahoo． cn ) ; 吴 成 东 ( 1960-) ， 男， 沈 阳人， 教授， 博导， 主要研究方向为图像智能处理、 多源信息融合、 无线传感器网络、 建筑智能化技术、 机器人控制等; 陈东岳 ( 1980-) ， 男， 沈阳人， 副 教授， 博士， 主要研究方向为生物视觉系统模型研究、 基于视频信息的智能交通系统、 视频信息的快速模式识别方法等．