基于背景差分法的交通事件智能检测系统
大华道路交通事件及违章检测系统应用方案
大华违章停车检测系统解决方案浙江大华技术股份有限公司2014年3月目录目录2一、概述 (3)二、系统功能 (4)2.1技术原理 (4)2.2系统功能 (4)三、系统设计 (9)3.1系统架构 (9)3.2系统组成 (10)3.2.1 前端采集 (10)3.2.2 网络传输 (10)3.3.3 中心管理 (11)3.3系统功能与性能 (12)3.3.1 交通事件检测功能：服务器+枪机 (12)3.3.2 违章停车检测功能：服务器+球机 (13)3.3.3 车牌检测功能功能：服务器+枪机 (15)3.3.4 软件平台功能 (16)四、设备介绍 (18)DH-IVS-T7004智能视频分析服务器-交通事件检测 (18)DH-IVS-T7004-R智能视频分析服务器-车牌识别 (21)DH-IVS-T7004-P智能视频分析服务器-违章抓拍 (24)一、概述近年来，随着社会经济的不断发展，人们的生活发生了天翻地覆的变化，车辆的普及程度也越来越高。
随之而来的就是各类违章、异常事件的大量增加。
违章停车、逆行、倒车、拥堵、堵车等道路上经常出现的现象，严重影响道路交通的正常运转。
同时高速公路的排队、超速、行人上高速、跟车过近等都给高速公路带来安全隐患。
虽然目前已有道路监控系统建设，但是目前的监控系统靠人为监视无法达到主动报警、及时处理的目的。
在此情况下，如何利用先进的科技手段来抑制交通事故、打击预防涉车案件、震慑犯罪份子、进而提高整个城市交通综合管理水平成为了当前摆在公安交通部门面前的一道大难题。
多年来，以机动车图片抓拍、车辆号牌识别、车辆速度检测、布控比对报警、查报站出警拦截为主要目的的卡口系统在城市治安及交通管理过程中发挥了重要的作用。
而与此同时，我们也清晰的认识到传统卡口系统自身建设模式的局限性，极大的限制了系统的功能扩展及性能提高。
以“标清摄像机+工控机”为主的单点式卡口建设模式，已经不能满足当前用户对卡口系统的要求。
基于背景差分法的公共场所物品遗留状况检测
关键词：监控视频；物品遗留；背景差分法；高斯混合模型 中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1003-9767（2018）12-054-03
Detecting the Preservation of Goods in Public Places Based on Background Difference Method
信息与电脑 China Computer&Communication
算法语言
（2）
其中，ωi,t 表示 t 时刻混合高斯模型中第 i 个高斯分布模 型的权值，μi,t 和∑i,t 分别表示 t 时刻模型中第 i 个高斯分布的 均值向量和协方差矩阵。
本实验使用高斯混合模型的背景建模和更新过程可概括 如下。
（1）初始化。对第一帧图像时每个像素点对应的第一 个高斯分布进行初始化，均值赋为像素值，权值赋为 1，方 差可根据实际情况进行设定，在实验中可设为 256。再取下 一帧图像，对每个像素点，如果新一帧的像素值能与当前的 高斯分布相匹配，则更新当前的高斯分布，否则，以新一帧 的像素值为均值，并设置较小的权值 ω0，较大的方差 σ02， 建立一个新的高斯分布，然后进行权值归一化处理，继续取 下一帧图像，如此反复，直到建立的高斯分布模型的个数达 到 K 为止（K 通常取 3 ～ 5）。
智能交通交通事件检测系统方案
浙江大华交通事件检测系统方案ﻬ目录浙江大华交通事件检测系统方案ﻩ错误!未定义书签。
第一章.ﻩ方案需求分析 .............................................................................. 错误!未定义书签。
1.1ﻩ概况ﻩ错误!未定义书签。
浙江大华技术股份有限公司 解决方案部第二章.ﻩ方案特点ﻩ错误!未定义书签。
方案简介ﻩ错误!未定义书签。
方案功能特性ﻩ错误!未定义书签。
检测指标ﻩ错误!未定义书签。
第三章.ﻩ方案架构ﻩ错误!未定义书签。
方案拓扑.............................................................................................. 错误!未定义书签。
3.1．１中心检测方式-方案拓扑.............................................. 错误!未定义书签。
3．1.2前端检测方式-方案拓扑............................................... 错误!未定义书签。
第四章.交通事件检测系统-管理平台介绍ﻩ错误!未定义书签。
管理平台介绍...................................................................................... 错误!未定义书签。
方案总体优势ﻩ错误!未定义书签。
第五章.推荐设备ﻩ错误!未定义书签。
事件检测智能盒-DH－IＶS－T3０01................................................ 错误!未定义书签。
事件检测服务器-DＨ-IＶＳ-T7000ﻩ错误!未定义书签。
交通事件检测平台-DSS-T81３０...................................................... 错误!未定义书签。
基于速度分类算法的交通事件视频检测系统设计
114交通信息与安全2013年2期第31卷总175期基于速度分类算法的交通事件视频检测系统设计*熊昕1徐建闽2(I．广州番禺职业技术学院计算机中心广州511483；2．华南理工大学交通学院广州510640)摘要提出基于速度分类算法的交通事件实时视频检测方法，并对交通量检测方法、车辆跨道处理、速度检测、交通状况检测及交通事件识别等进行了研究。
在车辆检测与跟踪的基础上，可实现车辆停止、慢行、车道变换次数和车流拥挤等交通事件识别功能，通过自动检测车辆避障、车道变换、超速、慢速、停止和交通阻塞等事件，获得交通流量、占有率、排队长度、车型和平均车速等交通参数。
与传统交通事件检测系统相比，具有直观方便、费用低等优点。
关键词交通事件；视频检测：车流检测；车速检测中图分类号：TP391．41文献标志码：A doi：10．3963／j．i ssn16744861．2013．02．0250引言交通事件是指公路上偶发性事件，如交通事故、故障停车、货物散落和常发性拥挤等引起的交通堵塞。
对于可预测类的交通事件，驾驶员可以预先制定合理的出行计划来降低其影响，但对于突发事件引起的延误，驾驶员却无法采取躲避措施。
这类事件的影响不仅造成交通拥挤，还会引起二次事故。
当交通拥挤时，车辆走走停停会引发更多的小事故及汽车抛锚等事件的发生。
这样就增加了事件的数量，并延长了清除事件的时问。
所以，如何采用交通事件自动检测系统(aut om at—i c i nci d ent de t ect i on syst em，A I D S)对交通事件进行快速准确的检测，已经成为越来越多人关心的问题。
国内外许多专家学者提出了描述交通事件检测的算法。
K am i j oLl]等通过对序列目标图像的跟踪学习获得目标运动的时空区域，经定性的推理和统计分析，自动构造出定性的事件模型，实现事件的预测和异常事件的检测；J ut aek O h[21等建立了包括交通场景中的检测数据，例如时间序列的车辆行驶方向、位置等的3D场景描述序列；K um ar[33等利用运动目标与场景内静态设施及动态目标之问的相互关系识别行为活动。
智能交通交通事件检测系统方案
智能交通交通事件检测系统方案介绍随着城市化进程的加速以及人口数量的增长，交通流量也越来越高。
然而，高流量和拥堵交通也导致交通事故和状况数量的增加，这给城市住户和交通规划者带来了额外的问题和担忧。
为了更好地解决这些问题，科技行业开始开发智能交通解决方案，帮助城市监测和管理交通状况。
其中，交通事件检测系统是其中的一个重要部分，它为城市交通管理部门提供了实时和准确的数据，使他们能够更好地处理交通事件问题。
本文介绍一种基于机器学习的交通事件检测系统方案，可用于在交通网络中监测和记录车辆轨迹，并识别出特定的交通事件，例如交通事故或道路堵塞。
方案概述我们的交通事件检测系统方案基于车辆轨迹数据，通过使用监督学习算法来识别车辆的行为和特征。
该方案的主要流程如下：1.数据收集：我们从各种来源收集数据，包括交通摄像头、车辆传感器和使用GPS的车辆。
这些数据都被整合到一个数据库中，以供后续处理。
2.特征提取：我们从收集到的数据中提取各种特征，包括车辆位置、速度、加速度、车辆类型、车辆颜色等等，这些特征将被用于训练模型和检测事件。
3.模型训练：我们使用监督学习算法（如决策树、随机森林等）来训练一个分类器，该分类器能够将车辆行为和特征分到特定的分类中，例如正常行驶、交通事故、道路堵塞等。
4.事件检测：当收到新的车辆轨迹时，我们将使用分类器来对车辆行为进行分类。
如果车辆的行为被分类为某种特定事件，例如事故或道路堵塞，则该事件将被记录在我们的数据库中，并且相关部门将会获得及时的通知。
技术细节在我们的交通事件检测系统方案中，有很多细节需要注意。
下面是一些关键点：1.数据预处理：将收集到的数据进行预处理以使其更适合于机器学习。
预处理步骤包括数据清洗、数据转换和特征选择等。
2.特征选择：选择正确的特征非常重要。
我们需要选择那些能够很好地区分不同事件的特征，而又不能包含不必要的噪音。
3.训练和验证：训练模型需要大量的数据，并且需要对模型进行验证以确保其准确性。
基于背景差分法的运动目标检测
本科生毕业论文题目：基于背景差分法的运动目标检测院系：专业：学生姓名：学号：指导教师：（职称）二〇一一年四月摘要视频监控在现代社会的安保系统中发挥了非常重要的作用。
由于现代社会的复杂性，传统的那种由专门人员值守电视监控屏幕的视频监控系统已经无法满足现代社会安保的要求，于是智能视频监控技术应运而生。
智能监控技术是基于计算机视觉的具有高度智能的自动化监控技术，其核心内容包括运动检测、目标分类、目标跟踪、行为识别四个方面。
本文针对运动目标检测这一方面进行探究。
本文采用的检测方法为背景差分法，即从视频图像序列中将当前帧的图像与预先设定的背景图像做差分，则可得到运动目标的位置和大小等信息。
之后对差分图像进行阈值化和形态学处理等操作，并判断此运动物体的大小。
如果超过规定的范围，则认为出现了异常情况，将此运动目标加上红色矩形框显示出来，做出报警。
背景差分法计算复杂度适中，简单实用，易于实现。
在本文的试验中，对视频中运动目标的检测取得了良好的效果，实验结果令人满意。
关键词：智能监控；运动检测；行为识别；背景差分AbstractVideo surveillance in modern society plays a very important role in the security system. As the complexity of modern society, traditional video surveillance system which need specialized workers pay much attention on the television monitor screen has been unable to meet the security requirements of modern society, so intelligent video surveillance technology came into being. Intelligent monitoring technology based on computer vision is highly intelligent automated monitoring technology, and its core content, including motion detection, object classification, object tracking, behavior recognition four aspects.In this paper, I intend to explore the area of moving target detection. Detection methods used in this paper is background subtraction, make difference from the current frame video sequence of images and the pre-set background image , then we can get the information of the moving target location and size. After thresholding and morphological processing operations on differential image, determine the size of the moving object. If it excess the prescribed range, think that the anomaly occurred, mark this moving target with a red rectangle and make alarm.Background subtraction has moderate computational complexity, and is simple, practical, easy to implement. In this experiment, the moving object in video detection achieved good results, experimental results are satisfactory.Keywords: Intelligent Monitoring；Motion Detection;Behavior Identity; Background Subtraction目录摘要 (I)ABSTRACT (II)第一章前言 (1)1.1课题的研究背景及其意义 (1)1.2智能视频监控技术及其应用 (2)1.3国内外研究现状 (3)1.4论文的主要内容和组织结构 (4)第二章运动目标检测中的图像预处理技术 (5)2.1彩色和灰度图像转换 (5)2.2图像的去噪处理 (6)2.2.1频域去噪方法 (6)2.2.2时域去噪方法 (6)2.2.3空间域去噪方法 (7)2.3图像的阈值化处理 (9)2.4本章小结 (10)第三章运动目标检测的方法与分析 ................................................................................................ - 11 -3.1光流法 (11)3.2时域差分法 (12)3.3背景差分法 (13)3.4本章小结 (14)第四章实验结果分析及改进 ............................................................................................................ - 15 -4.1实验环境介绍 (15)4.2运动目标识别的流程 (17)4.3实验过程及结果分析 (18)4.2.1图像的预处理................................................................................................... - 18 -4.2.2运动目标的提取............................................................................................... - 20 -4.2.3运动目标的识别............................................................................................... - 24 -4.4本章总结 (26)第五章总结及展望............................................................................................................................ - 27 -参考文献..................................................................................................................................................... - 28 -致谢.................................................................................................................................... 错误!未定义书签。
基于人工智能技术的交通违法检测系统设计
基于人工智能技术的交通违法检测系统设计随着社会的发展和城市化进程的加快，交通管理已成为城市发展过程中需要解决的重要问题之一。
然而，传统的交通管理方式已经显现出局限性，无法满足现代城市快速增长的需求。
为了提高交通管理的效率和精度，人工智能技术被引入到交通领域中，以构建基于人工智能的交通违法检测系统。
首先，人工智能技术为交通违法检测系统提供了更高的准确性。
借助计算机视觉和图像识别技术，人工智能系统可以实时监控交通场景，并自动识别并记录交通违法行为。
传统的交通检测方法通常依赖于交警的人工干预，但识别准确性和效率不高。
而基于人工智能的交通违法检测系统可以快速、准确地识别不同种类的交通违法行为，如闯红灯、违规停车等。
这种自动识别的方式大幅度提高了交通违法检测的效率，并减少了人力资源的消耗。
其次，人工智能技术的使用为交通违法行为的预防和管理提供了新的思路。
通过对大量的交通数据进行分析和挖掘，人工智能系统可以发现交通违法行为的规律和趋势，并进行预测和预警。
例如，系统可以通过对车辆行驶轨迹的分析，发现某些区域经常发生闯红灯的行为，这可以帮助交警部门有效部署执法力量，提高交通违法的防控能力。
此外，人工智能系统还可以与其他系统进行集成，如交通信号灯控制系统，以实现交通违法的实时纠偏和惩处。
通过结合人工智能技术和交通管理的需求，基于人工智能的交通违法检测系统可以提供更多的服务和功能。
系统可以实时监控交通违法行为，并向违法行为的车主发送违法通知，以提醒其改正行为。
同时，系统还可以为交通管理部门提供有关交通违法行为的统计和分析数据，以指导交通管理工作的优化和决策的制定。
此外，系统还可以与车辆管理部门进行集成，实现实时的车辆违法信息查询和处理，对违法车辆进行警示和处罚，从而提高整个交通管理系统的效率和公平性。
然而，基于人工智能的交通违法检测系统也面临一些挑战和问题。
首先，技术应用需要合法合规，隐私保护至关重要。
在数据收集和处理过程中，必须确保个人隐私信息的安全和保护。
基于背景差分的运动车辆检测的栅格算法研究
布不是十分可靠和精 确 ， 且光 流场 的计 算实 时性
和 实用 性 较 差 ， 此 它 多 适 用 于 图 像 噪 声 比 较 因 小， 目标 运 动 速 度 不 大 的情 况 。 图 像 差 分 法 又 分
基 于 帧 间差 分 的方 法 和 基 于 背 景 差 分 的方 法 ， 前
辆。算法 中使用 的背景图像也不是 固定不变的， 而
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２０ Ｓｉ Ｔｃ． ｎｎ． ０８ ｃ ｅ Ｅ ｇｇ ． ｈ
基于背景 差分 的运 动车辆检测 的栅格 算法研究
张 红梅
（ 华南理工大学土木与交通学院 ， 广州 ５ ０４ ） １６ ０
摘
要
对运动车辆 的检测进行 了研究。在 图像差分算法 的基础上 ， 究提 出了运 动车辆 自动检 测的栅格 算法， 研 该方 法通过
方 法 存 在 着 由 于 运 动 目标 边 缘 与 背 景 边 缘 可 能 有 一 定 交 叠 ， 部 分 运 动 目标 信 息 被 去 除 的 缺 使
２０ 年 ７月 ４日 ０８ 收到
第一作 者简介 ： 张红 梅 （９ ２ ） 女 ， １８ 一 ， 汉族 ， 湖南人 ， 华南 理工大 学 土木与交通学院硕士生 ， 究方向： 研 智能交通信息系统 。
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图 数 的 处 像 据 预 理
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一种基于背景差分算法的实时运动检测跟踪系统的设计
一种基于背景差分算法的实时运动检测跟踪系统的设计作者：龚鼎曹广忠来源：《电脑知识与技术》2016年第22期摘要：本文提出一种基于回归型背景差分算法的实时运动检测跟踪系统的设计。
通过载入摄像头实时图像与建立好的背景模型进行差分运算，并对差分运算的结果进行连通域分析，检测出运动物体与摄像头的相对位置并实时准确跟踪。
实验结果表明，该文设计的实时运动检测与跟踪系统，能够达到实时的、准确的、跟踪目标。
关键词：背景差分算法；连通域分析；运动检测中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）22-0207-03随着计算机技术、通信技术、图像处理技术的不断发展，运动目标检测在智能交通流量检测、商用安防检测、模式识别等场合的作用越来越重。
运动检测是运动图像分析、智能监控、可视人机交互中的重要处理步，通过运动检测可以得到图像中的运动信息，提取图像中的运动人物或目标，然后进行定位跟踪，在需要安全防范的应用场合下具有十分重要的意。
针对这个问题，本文设计了一种利用回归型背景差分算法进行实时运动检测与跟踪的系统。
不同于对已存储视频的分析，系统直接对摄像头输出的当前帧进行分析处理，首先建立一个可靠的背景模型，然后载入摄像头的实时帧图像，对背景图像和当前帧进行初步处理后通过差分算法得到完整可靠的运动目标图像，最后用形态学滤波进行后处理，以消除噪声和背景扰动带来的影响，最后通过对连通域分析将当前视频中的运动目标检测出来并实时跟踪达到实时检测跟踪的目的，提高了实时性。
1系统概述本系统模拟实际应用场合，系统硬件采用中博斯科技USB摄像头模组，型号XC2440，广角120度。
系统软件采用在32位Windows10系统上运行的matlabR2011b。
整体由固定位置的摄像头和基于matlab的图像处理程序组成，程序分为图像载入，背景模型建立，差分运算预处理，灰度处理，二值化分析，差分运算结果连通域分析，运动检测与跟踪，背景模型更新等过程，同时设计了一个交互方便的GUI，对数据监测和数据处理流程进行全方位的展示。
基于背景差分的多车道车流量检测系统
0
引言
智能交通系统 ITS
［ 1 ］
1
是一种实时、 高效、 全方位的综
背景差分算法
背景差分的基本原理就是利用两帧图像之间的差
合交通运输管理系统。车流量检测作为其重要组成部 分， 为道路智能化信息管理调度与道路规划建设提供依 据。目前得益于人工智能计算机视觉技术和硬件技术 的飞速发展， 图像和视频技术已经广泛应用于新一代智 能交通系统中。国内常见的车流量检测方法有超声波 环形感应圈检测等主要方法。超声波检测精度不 检测、 高， 容易受车辆遮挡和行人的影响； 环形感应圈检测精 度高， 但要求设置于路面土木结构中， 对路面有损坏， 不 便于施工和安装。背景差分算法是一种基于视频流的 运动检测技术， 是一种结合数字图像处理和模式识别的 技术
［4 ］ ［3 ］
。 这种方法的优点是位置精确 、 速度
快， 满足实时处理的要求， 因为它只需要获取当前的一
， 其效率高、 开发成本低、 检测准确率高； 随着计
自动控制和多媒体 算机技术和多媒体技术的迅速发展， 技术的融入， 其使用范围将越来越广泛。
收稿日期： 2010 － 05 － 14 修回日期： 2010 － 06 － 18 作者简介： 郭怡文（ 1989 —） ， 男， 湖北襄樊人， 本科， 主要研究方向为 数字图像处理与计算机视觉 。
图3 Fig． 3
检测线设置 Set of test line
图4 Fig． 4
系统软件设计流程图 Software flow chart
当交通状况较好， 路面车辆较少的时候， 每隔 5 帧 检测一次。若 5 帧内 3 条检测线有两条都检测到有物 则认为有车通过， 通过检测到横向位置的不同 体通过， 即可判断是哪个车道上的车 。 当交通拥挤， 车辆行驶 非常缓慢的时候， 需相应降低本系统的检测频率， 在此 检测精度会有所下降 。 种条件下，
基于背景差分和均值漂移的闯红灯车辆视频自动检测系统
基于背景差分和均值漂移的闯红灯车辆视频自动检测系统李宗阳;熊显名【摘要】在视频序列中使用均值漂移算法进行运动目标跟踪是一种可行的办法，但这种方法需要手动指定初始跟踪目标，无法做到全自动跟踪.在十字路口这一静态背景下，通过缩小感兴趣区域，使用背景差分的方法，结合图像形态学处理，完成对运动车辆目标的自动获取，从而实现闯红灯目标的抓取.自动检测系统和人工检测的对比实验表明，该系统的正确检出率可达到95.4%以上.%10.3969/j.issn.1000-386x.2012.10.075【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2012(000)010【总页数】4页(P283-286)【关键词】视频检测;多目标跟踪;均值漂移【作者】李宗阳;熊显名【作者单位】桂林电子科技大学电子工程学院广西桂林541004;桂林电子科技大学电子工程学院广西桂林541004【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言在交通违章行为中，闯红灯是最为常见并且比较容易判断的一种违章行为。
已有的较为成熟的方式是使用感应线圈、雷达、超声波等技术进行检测［1］，而图像视频处理技术应用在闯红灯检测中仍存在一些问题，如行人、非机动车产生的干扰目标、天气变化产生的不规则噪声、光线变化引起的颜色变换等等。
相比传统检测技术，视频检测技术具有安装简单、维护方便、直观的违章行为信息等等。
直接通过监控视频进行违章行为的检测将成为今后发展的主流方向。
当前视频检测的主要方法有:相邻帧差法、背景差分法、光流场法［2－4］等。
其中相邻帧差法实现简单运算速度快，但在运动体内部容易产生空洞;背景差分法依赖于背景图像的可靠性;光流场法［5］计算复杂且耗时，不适于实时检测。
基于均值漂移的方法是运动目标跟踪的另外一个方向。
但是这种方法需要手动指定初始跟踪区域，无法做到全自动检测跟踪。
本系统在总结现有车辆视频检测技术的基础上，针对十字路口闯红灯这一特定场景下的特殊行为，通过系统操作确定感兴趣的监控区域ROI(Region of Interest)，在ROI内进行背景差分获得运动目标，结合图像形态学的处理办法，去除行人及自行车等干扰目标，得到车辆运动目标的二值化图像。
基于背景差分和均值漂移的闯红灯车辆视频自动检测系统
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状 态 ， 不 需 要 处 理 背 景 发 生 的 变 化 ； 立 的 目标 跟 踪 过 程 ， 而 独 使
基于视频的改进背景差分法车辆检测与遮挡分离
１． ３ 动态阈值更新 从当前背景中减除当前图像后 ， 由此而产生差分图像阈值 ， 得到二 进 制 对 象 的 区 块 ． 由于背景是动态 变化的 ， 因此静态阈值不能用于计算对象的区块 ． 此外 ， 由于对象的遮罩本身是用于更新当前背景的 ， 不良 因此我们需要一种在当前背景变化时及时更新阈值的方法 ， 将差分图像用 的阈值设定将导致不良的分割 ， 于更新阈值 ． 在我们的图像中 ， 背景是图像的主要组成部分 ， 因此差分图像应 该 主 要 由 大 量 低 值 像 素 以 及 少量高值像素构成 ． 我们用这样一个直观现象来确定阈值 ， 在差分图像直方图中低值像素取值高而高值像 素取值低 ． １． ４ 背景自动提取 在公路交通视频序列中 ， 可能无法获取背景图像 ． 一种实用的方法可以自动地从视频图像序列中提取 出背景来 ． 这里 ， 我们假设背景是静止的 ， 任何具有显著运动的对象都被认为是前景的一部分 ． 我们所提的 方法以视频图像为对象 ， 并逐步建立随时间变化的背景图像 ．
１］ （ ） （ ） 背景更新 ； 背景提取 ［ ２ ３ ．
１． １ 分割 对于每一个视频序列 （ 简称当前图像 ） 帧， 我们提取当前图像与当前背景的差异给出差分图像 ． 差分图 像是给一个二进制对象模型设定阈值 ． 对 象模 型是 一个 二 进 制 图像， 其 所 有 对 应 前 景 目 标 的 像 素 值 为 １，
４， ５］ 通过采取平均值得到最终的比例因子 ［ ．
图 ２ 运动矢量变换
２． ３ 遮挡检测和隔离区 有两种方法来检测阻塞 ： 轨迹不连续检测法和运动区域分析法 ． 运 动 矢 量 校 准 后， 如果一个二进制小 则我们就知道发生了闭塞 ． 一个区域的均匀性取决于其对指定区域的运动区块的 圆点的运动区块不均匀 ， 方差 ． 如果方差较大 ， 且超过一定的阈值 ， 那么该区域是一个可能的闭塞 区 域 ． 但 是， 如果二进制小圆形区 域尺寸过小 ， 那么就不可能是闭塞了 ． 基于两辆车闭塞区域的运动区块的均 匀 性 ， 我们可以将闭塞区域分 ？可能会在闭塞轮廓中发现两 割为两个独立的区域 ． 由于两车的速度是不同的 ， 在运动矢量校准后 ， 我们？ 套运动矢量 ． 在确定好阈值以后 ， 我们可以将运动区块划分为两个不同的区 块 ， 将相应区域分割为两个分 离的区域 ． ， 在这里 ， 我们提出一种分割方法 ， 消除所谓的 “ 切割区 ” 将闭塞区域分隔成两个独立的区域 ． 为了找到
智慧交通-交通事件检测系统设计方案
智慧交通交通事件检测系统设计方案XXX科技有限公司20XX年XX月XX日目录一系统概述 (2)二系统架构 (2)三系统功能 (3)3.1 停车事件检测 (3)3.2 拥堵事件检测 (4)3.3 逆行事件检测 (5)3.4 抛洒物检测 (5)3.5 车道行人检测 (6)3.6 变道事件检测 (7)3.7 压线事件检测 (7)3.8 路障检测 (8)3.9 占用应急车道检测 (8)3.10 交通信息采集 (9)3.11 交通事件报警功能 (10)3.12 交通事件统计报表 (11)一系统概述随着社会经济的发展和人民生活水平的提高，城市机动车保有量迅猛增长，机动车产生的违法事件也随之增多，机动车违停、占用应急车道、违章变道等违法行为随处可见。
这些违法行为极易引发交通拥堵、交通事故，严重影响城市交通安全、交通效率和城市整体文明形象。
虽然当前各个城市道路沿线均部署了视频监控系统，但传统的道路监控只能做到实时查看、实时录像、事后回放等功能，通过“人眼盯视频”方式发现异常或突发事件，安全盲点多、二次事故频发、交通运营管理效率低下，无法满足实际业务需求。
因此，城市交通管理部门急需建设一套事件检测系统，及时发现异常交通事件，对交通违法行为进行取证处罚，进而能够及时进行预警引导、避免发生二次事故、降低对交通的影响、提高交通安全水平。
城市交通事件检测系统可以实现城市道路机动车逆行、倒车、占用应急车道、变道、停车、拥堵等异常交通行为自动检测及报警，同时记录报警录像和报警图片，支持违法行为的实时取证。
监控中心提供语音报警功能，监控人员可进行实时查看，支持与大屏系统和报警系统联动，实现文字上墙报警。
二系统架构系统拓扑图事件检测系统分为两种建设模式，第一种，由后端部署的事件检测服务器接入前端监控设备，对监控视频流进行智能分析，检测交通事件、分析交通流量。
第二种，由前端部署的枪球联动设备，对监控场景进行交通事件检测、交通流量分析。
基于背景差分法的机动目标检测
基于背景差分法的机动目标检测LANZHOU UNIVERSITY OF TECHNOLOGY毕业论文题目基于背景差分法的机动目标检测学生姓名梅金涛学号09250124专业班级通信工程（1）班指导教师李立学院运算机与通信学院答辩日期2013年6月17日基于背景差分法的机动目标检测Maneuvering target detection based on background difference method拼音：Mei Jintao学号：09250124摘要在道路交通治理中，采纳摄像头拍照的道路视频，再用运算机软件处理的方法，则能够极大的增加方便性和灵活性。
本文运动目标检测研究如何让运算机从视频图像序列中获得物体运动数据。
运动目标检测分为视频读取、灰度处理、视频图像化、运动位置提取这几个步骤。
论文的提取背景是通过算数平均法实现的。
与此同时，在运动点团位置提取步骤中，采纳了背景减法直截了当将目标提取出来。
本文还通过实验分析比较了图像预处理给实验带来的正面成效。
实验结果再次证明了平均法和差分法在图像处理领域的方便性和灵活性。
关键词：读取视频;视频图像化;背景提取;目标提取。
AbstractRoad traffic management system often uses camera to capture the roa dway with computer software processing method in order to increase proc essing convenience and flexibility. The topic of this paper is the detection of moving target, and this also means how to get the whole target from the image sequence. Moving target detection is divided into several step s，such as video read, grayscale processing, video visualization, sports loc ation extracting. In this paper, background is extracted by arithmetic mean method. At the same time, the paper in the moving point position extra ction step, used the background subtraction to pick up the target directly.This article also analysis the image preprocessing experiment to bring the positive effect by experiment. The experimental results prove that the average method and difference method again in convenience and flexibili ty in the field of image processing.Keywords: Video Reading、Graphical Video、Background Extraction、Target Extraction.目录第一章绪论11.1 视频图像差分信息的提取的进展与意义1 1.2 国内外研究现状 21.3论文组织结构2第二章差不多原理和有关理论32.1数字图像处理32.1.1 数字图像处理常用方法32.1.2 数字图像处理技术的应用42.2图像的预处理52.2.1 基础知识52.2.2图像增强技术52.2.3 图像复原技术62.2.4 图像去噪质量评判标准62.3.1 差不多介绍72.3.2 差不多方法82.4 MATLAB软件介绍92.4.1 MATLAB的应用92.4.2 MATLAB工具箱102.5 运动目标检测算法研究 112.5.1手动背景法112.5.2统计中值法122.5.3算术平均法122.5.4 Surendra算法132.5.5其他算法142.6运动目标检测算法研究142.6.1 光流法错误!未定义书签。
基于人工智能的智能交通违法行为监测与处理系统设计与应用
基于人工智能的智能交通违法行为监测与处理系统设计与应用随着城市的不断发展和交通流量的增加，交通违法行为也越来越多。
为了维护交通秩序、提高交通安全性，基于人工智能的智能交通违法行为监测与处理系统设计与应用成为研究热点。
本文将介绍这一系统的设计思路和应用价值。
智能交通违法行为监测与处理系统的设计需要综合运用计算机视觉、机器学习和图像处理等技术。
该系统由以下三个主要组成部分构成：图像捕获与监测模块、违法行为识别与分类模块和处罚与纠正模块。
首先，图像捕获与监测模块是整个系统的基础。
通过在交通路口、高速公路等重要地点布设高清摄像头，实时捕获交通场景，并将图像数据传输到后台处理系统中。
该模块利用计算机视觉技术对图像进行预处理、车辆检测和跟踪等操作，以获取准确的交通违法行为信息。
其次，违法行为识别与分类模块根据预定义的交通规则和法律法规，对车辆行为进行识别和分类。
通过训练深度学习算法，该模块能够自动识别交通违法行为，包括闯红灯、超速行驶、逆向行驶等。
此外，该模块还能够对多种违法行为进行区分和排除，提高系统的准确性和可靠性。
最后，处罚与纠正模块负责对交通违法行为进行处理和处罚。
一旦系统检测到违法行为，会自动记录相应证据并生成处罚决定书，同时将违法信息发送给交通管理部门。
该模块还可以与车辆管理系统和银行系统等进行数据交互，实现罚款缴纳、驾驶扣分等操作，确保交通违法行为的及时处理和惩戒。
基于人工智能的智能交通违法行为监测与处理系统的应用具有广泛的价值。
首先，它能够实现24小时不间断的监测和处理，不受人力限制，大大提高了交通违法行为的发现率和处理效率。
其次，该系统还可以提供大数据分析和统计功能，为交通管理部门提供决策支持，优化交通规划和道路设计。
此外，该系统还能够配合智能交通信号灯系统，实现交通流量控制和调度，缓解交通压力和堵塞。
然而，在推广和应用该系统的过程中仍然存在一些挑战。
首先，系统的准确性和鲁棒性需要不断提升，尤其是在复杂交通环境和恶劣天气条件下。
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了自适应效果较好 的分割 阈值 ， 而实现事故 的智能检测。截取浙江省杭 甬高速公路的交通视频 图像进行仿 从
真， 结果显示 ， 该系统达到 了运行数据量少 ， 检测速度快 ， 准确性高的效果 。
关 键 词 ： 通 事 件 检 测 ； 景 减 法 ； Ｔ Ｕ算 法 ；自适 应 阈值 交 背 ＯＳ
文 章编 号 ：０ ７—１４ ２ １ ） ２— ２ ４— ４ １０ ４ Ｘ（０ １ ０ ０ ２ ０
文 献 标 志码 ： Ａ
基 于背 景 差 分 法 的交通 事 件 智 能检 测 系统
朱 慧颖 ， 张 利 ， 云 廷 李
（ 汉 理 工大 学 理学 院 ， 北 武汉 ４ ０ ７ 武 湖 ３ ００）
１ 前 后 背 景 差 分 法
１ １ 前 后背 景检测 方法流 程 ．
然后 对所采 集 到 的交 通参 数 进 行分 析 ， 间接 判 断 交通 事件 的发 生 Ｊ 。这类 方 法 成本 低 易 操作 ， 但 反应 速度慢 ， 可靠 性低 ， 不利 于监控 。直接 检测方
法通 常利用 计算 机视觉 和数字 图像处 理技 术监控
出发研究 一段 时 间 内 的像 素变 化 程 度 ， 将 动 态 并 的 目标检 测思 想运 用 到 自适 应 阈值 的确 定 之 中 ， 实 现 了 动 静结 合 ， 到 运 行 数 据 量 少 ， 测 速 度 达 检
快， 准确性高的效果。
收 稿 日期 ：０ ０—１ ２１ ０—１ ． ６
前 背景是 指不 含有任何 目标 物或 事故点 的道 路 图像 ， 映 的是 稳 定 的 、 车辆 的交 通 道 路 状 反 无
况 ， 动态 目标追 踪 进行 事 件 检 测 时通 常称 为 背 在
景 。后 背景是 指能 够反 映实时道 路交 通状况 的 图
交通 ， 通过对 交通 视频 进行分 析处理 和特 征提取 ，
式 中： ，） （ Ｙ 为前 背景 图像 （ Ｙ 为 序列 中 ， ）
Ｄ ，）＝ Ｊ （ ，）一Ｂ Ｙ ｌ （ Ｙ Ｂ Ｙ （ ，）
差 别 。在停 车或者 有抛洒 物等非 正常 交通事 件发 生 时 ， 背景 包含 了停驶 的车 辆 及抛 洒 物等 目标 后 物 和事 故点 的 图像 。 前 后背 景差分 法是研 究一定 时 间段 内前 后背
交通 事件 自动检 测 系 统 的发 展 方 向 ， 其 需 要 密 但
集地 安装设 备 ， 成本较 高 ， 易受 天气 影响 。随着 图 像处 理技术 的发展 和 智 能交 通 系统 的兴 起 ， 该类 方法 已经得 到 了较 大 改 进 和推 广 ， 开发 出诸 如 并 Ａ ｔ ｃｐ ，ｒ ｃｎ等 视频 车辆检 测系统 。 ｕｏ ｏｅ Ｔａ ｏ ｓ ｉ ｆ 与一 般 的通 过对 动态 目标进行 追踪 以进行 事 件 检测 的直接 检测 方 法 不 同 ， 于前 后 背景 差 分 基 法 的交通 事件 智 能检 测 系 统 ， 静 态 检测 的角 度 从
景减 法 和 Ｏ Ｓ Ｔ Ｕ算 法 ， 根 据 相 邻两 帧 图像 之 间 并 的相关 性对 原算 法 加 以改 进 ， 得 了 自适 应效 果 获 较好 的分割 阈值 ， 差 分后 的 图像进 行 二值 化 分 对
割 ， 而实 现事故 的智能 检测 。 从 设 （ Ｙ 和 （ ｙ 分别 为前背 景和后 背景 ， ） ，）
图像 ， （ ，） Ｄ ｘＹ 为前后介 ： 朱慧颖 （９ ５一） 男 ， １７ ， 新疆 奎屯人 ， 武汉理工大学理学院讲 师
第３ ３卷
第 ２期
朱 慧颖 ， ： 于 背景 差分 法 的交 通 事件 智 能 检测 系统 等 基
２５ ２
分 可描述 为 ：
从 而实现 车辆检 测 、 踪和速 度估计 等 ， 统计交 跟 在
像， 包含 有 当前 高 速公 路 上 的静 态 物体 。在 正 常
交 通流 下 ， 后背景 具有 高度 的一致性 ， 前 几乎 没有
通 流 的同时 对 高 速 公 路 上 的非 正 常事 件 进 行 检
测 Ｊ 。该 类方 法从 微 观 角 度 对 事 件进 行 检 测 ， 在检 测速度 和 可靠 度 方 面优 于 间接 检 测 方法 ， 是
景 的变 化 ， 选取合 适 的阈值度 量变化 程度 ， 并 从而 检测是 否存 在 交通 事 件 。选取 阈值 时 ， 虑 到在 考
同一 时刻 ， 阈值具有 统一性 ， 因此可 以把动态 运动 目标分 割时 所用 的阈值作 为处 理差分 后 图像 的 阈 值 。基 于这 种思 想 ， 者结 合 了 目标 分 割 中 的背 笔
中图 分 类 号 ：Ｐ７ Ｔ ２４ Ｄ Ｉ１．９ ３ ｊｉ ｎ １０ Ｏ ：０ ３ ６／．ｓ ．０ ７—１４ ２ １ ．２ ０ ５ ｓ ４ Ｘ．０ １０ ． １
交通事 件检测 技术 总体上 可分 为直接 检测 方 法 和间接检 测方 法 。绝 大多数 事件 检测方 法都 属 于 间接法 ， 方法 通过 在公路 上设 置交通 检测器 ， 该
摘
要： 为快速 、 准确地检测 出交通事故的出事地点 ， 计了基 于前后背景差分 的智能检测系统。通过研究一 设
段时间内静态 位置上 的像素变化 ， 并选取合适 的阈值衡量变化程 度 ， 而检 测是否存在交通事 件。在选 取阈 从 值方面 ， 结合了运动 目标分割中的背景减法和 Ｏ Ｓ Ｔ Ｕ算法 ， 并根据相邻帧 间的相关性对原算 法加 以改进 ， 获取
第３卷 第２ ３ 期
２ １ 年 ４月 ０ １
武 汉 理 工 大 学 学 报 ・信 息 与 管 理 工 程 版
Ｊ Ｕ Ｎ ＬＯ Ｔ ＩＦ Ｒ Ａ ＩＮ＆Ｍ Ｎ Ｇ Ｍ Ｎ Ｎ ＩＥ ＲＮ ） Ｏ Ｒ Ａ Ｆ ＷＵ （ Ｏ Ｍ ＴＯ Ｎ Ａ Ａ Ｅ Ｅ ＴＥ ＧＮ Ｅ ＩＧ
Ｖｏ ． ． １３３ Ｎｏ ２ Ａｐ ． ０１ ｒ２ １