基于图像分析的车祸现场识别技术研究

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1、基于图像分析的车祸现场识别技术研究摘要：由于车祸现场环境复杂，科研组织曾提出的各类车祸现场识别方法不具备较高的识别精度和较短的识别时间。为了合理管理城市交通，提出一种基于图像分析的车祸现场识别方法。使用光敏传感器对城市交通视频中的车祸现场图像进行采集，并提取出图像的灰度阈值。图像定位工作以车祸现场图像的灰度阈值为输入，对其进行分割和边缘删除，获取其中重要信息的定位图像并进行输出。图像识别工作以定位图像为输入，采用模式匹配技术识别出其中的H标车祸参数并发出警报，以实现对车祸现场图像中目标车祸参数的精准、高效定位。实验结果表明，所提方法具有较高的识别精度和较短的识别时间。本文

2、采集自网络，本站发布的论文均是优质论文，供学习和研究使用，文中立场与本网站无关，版权和著作权归原作者所右，如存不愿意被转载的情况，请通知我们删除己转载的信息，如果需要分享，请保留本段说明。关键词：图像分析；车祸现场；识别技术；城市交通中图分类号：TN911.73?34；TP18文献标识码：A文章编号:10047373X(2017)12?0117?03Abstract：Thevarioustrafficaccidentscenerecognitionmethodsproposedbyascientificresearchorganizationcannotaccuratel

3、yrecognizethetrafficaccidentincomplextrafficaccidentsceneenvironmentinshorttime.Inordertomanagetheurbantrafficreasonably,atrafficaccidentscenerecognitionmethodbasedonimageanalysisisputforward.Thephotosensitivesensorisusedinthemethodtoacquirethetrafficaccidentsceneimageinurbantrafficvideo,

4、andextractthegray?lcvclthresholdoftheimage.Thegray?lcvclthresholdofthetrafficaccidentsceneimageistakenastheinputofimagepositioningtoconductitssegmentationandedgedeletion,andacquirethepositioningimagewithimportantinformationforimageoutput.Thepositioningimageistakenastheinputofimagerecognit

5、ion.Thepatternmatchingtechnologyisusedtorecognizetheparametersoftargetvehicleaccidentandsendanalarmtolocatetheparametersoftargetvehicleaccidentinvehicleaccidentsceneimageaccuratelyandefficiently.Theexperimentalresultsshowthattheproposedmethodhashigherrecognitionaccuracyandshorterrecogniti

6、ontime.Keywords:imageanalysis；trafficaccidentscene；identificationtechnology；urbantraffic随着国民经济的逐年上涨，城市交通路线逐渐便捷起来，车流量也越来越大，车祸时有发生。据官方统计，我国2010—2015年度的车祸死亡人数均高于20万，因车祸导致的城市交通瘫痪更是不计其数［1?3］。为了更加合理地对城市交通进行管理，科研组织幵始进行车祸现场识别技术的研究。曾提出的各类车祸现场识别方法往往受限于车祸现场的复杂环境，故不具备较高的识别精度和较短的识别时间，无法有效优化城市交通［4?6］。为

7、此，提出一种基于图像分析的车祸现场识别方法。1基于图像分析的车祸现场识别技术研宄图像分析是一种将数学模型和图像处理技术进行合理融合，实现图像结构采集和图像特征分析的技术，它被广泛应用于人脸识别、图像索引、医学影像处理等研究中。在所提基于图像分析的车祸现场识别方法中，图像分析可以实现对车祸现场图像中重点信息的精准采集，其主要分析流程有：传感器输入、图像定位和图像识别。1.1车祸现场图像的传感器输入所提基于图像分析的车祸现场识别方法通过在城市交通视频传输信道上安装光敏传感器，进行车祸现场图像的采集工作。图1为城市交通视频传输信道上