基于統(tǒng)計(jì)方法的交通事件檢測.pdf

1、隨著高速公路的快速發(fā)展,智能交通系統(tǒng)逐漸成為國內(nèi)外研究的熱點(diǎn)。作為智能交通的核心組成部分,交通事件檢測關(guān)鍵技術(shù)的研究影響到整個(gè)交通管理系統(tǒng)的性能。本文從視頻信號(hào)中選取序列圖像進(jìn)行統(tǒng)計(jì)建模,建立了一套事件檢測的統(tǒng)計(jì)模型,主要工作內(nèi)容如下:
　　 1.提出了一種自適應(yīng)背景的初始化與更新模型,該模型能夠從含有干擾信息(如大量的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)、外界環(huán)境變化等)的序列圖像中提取出背景圖像,并且能夠自適應(yīng)地進(jìn)行背景更新。此模型能夠很好的克服光照變

2、化、晝夜交替、天氣轉(zhuǎn)化等外界環(huán)境的干擾,具有較強(qiáng)的自適應(yīng)能力。
　　 2.以自適應(yīng)背景更新模型為基礎(chǔ),研究高速公路運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測方法。由于場景的干擾,本文分兩步對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行提取:基于背景差分的目標(biāo)粗提取和目標(biāo)精確提取。
　　 3.建立了一種基于自適應(yīng)誤差累積的事件檢測模型。該模型提出了前背景和后背景的提取與更新策略,以及基于該模型的靜止目標(biāo)提取方法。同時(shí)對(duì)事件檢測中各關(guān)鍵參數(shù)的選取規(guī)則進(jìn)行了研究與實(shí)驗(yàn)分析。