事件檢測中的停車及拋落物識別算法研究.pdf

1、基于視頻的交通事件檢測技術(shù)已經(jīng)是全球研究的一個熱點,它主要是用來檢測道路上的一些異常事件,例如車輛逆行、車輛連續(xù)跨道行駛、停車、拋落物、行人等。該系統(tǒng)的應(yīng)用使得交通管理部門能夠?qū)θ粘５慕煌ㄟM(jìn)行有效地管理,及時地處理發(fā)生的異常事件,也就能避免很多的交通事故。本文主要對異常事件中的停車和拋落物檢測算法進(jìn)行研究。
　　本文首先對異常區(qū)域進(jìn)行檢測。第一部分是對圖像進(jìn)行預(yù)處理,包括圖像的增強、圖像邊緣提取、圖像去噪等處理。第二部分是對異常的

2、塊進(jìn)行檢測,這里的異常塊就是指在一段時間內(nèi)和當(dāng)前的圖像紋理相差較大的塊,也就是要檢測的停車和拋落物的異常塊,本文主要利用穩(wěn)定狀態(tài)之間的差異性來判斷否為異常。第三部分是對異常區(qū)域的定位,利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運算進(jìn)行處理,再通過連通域來確定異常區(qū)域的位置信息。
　　為了更加精確地分割出異常區(qū)域,本文利用Markov隨機場對局部異常區(qū)域進(jìn)行分割,它是基于統(tǒng)計學(xué)理論的分割方法,并且考慮到局部像素之間的相關(guān)性,充分利用到了先驗知識。本文介紹了Ma

3、rkov的相關(guān)理論,特征場和標(biāo)記場的建模方法,在此基礎(chǔ)上使用ICM、模擬退火等方法對Markov隨機場的能量進(jìn)行優(yōu)化,得到異常區(qū)域的分割結(jié)果。
　　為了區(qū)分停車和拋落物事件,利用到了它們的三維信息。這里提出了兩種方法,一種是基于3D模型的方法,一種是基于三維高度的方法。第一種方法是通過比較車輛3D模型的二維投影和分割區(qū)域的匹配度來判斷,能夠匹配的則表示停車,否則為拋落物;第二種方法通過對攝像機的標(biāo)定求取道路中的映射表,再求取分割區(qū)