基于视觉显著性的交通事件检测算法研究

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1、分类号:U49510710-2015232020专业硕士学位论文基于视觉显著性的交通事件检测算法研究王卓导师姓名职称王飚副教授专业学位类别及申请学位级别硕士交通运输工程领域名称论文提交日期2018年4月9日论文答辩日期2018年5月19日学位授予单位长安大学ResearchofTrafficIncidentDetectionAlgorithmbasedonVisualSaliencyAThesisSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：WangZhuoSupervisor：Prof.WangBiaoChang’a

2、nUniversity,Xi’an,China摘要交通事件自动检测系统作为智能交通系统的重要组成部分，对避免交通事故的发生及其处理和管控起到重要作用。近年来随着计算机视觉、数字图像处理技术在交通事件检测方面的应用，基于视频的交通事件检测算法逐渐成为智能交通领域的研究热点。交通事件检测算法的关键技术主要包括运动目标检测、运动目标跟踪和目标行为识别。本文对上述关键技术进行研究，设计满足可靠、准确、实时需求的智能交通事件检测算法。在运动目标检测方面，本文综合静态显著性模型和动态显著性模型的优点，提出了基于时空混合的动态显著性模型。通过Gabor滤波器和四元

3、傅里叶变换获得静态显著性和动态显著性，检测出可能发生交通事件的目标。在运动目标跟踪方面，本文提出基于多特征匹配的卡尔曼滤波跟踪算法。通过卡尔曼滤波预测算法，对下一时刻目标的特征值进行预测，然后对目标进行搜索匹配，建立目标在连续帧中的对应关系，对可能发生交通事件的目标进行持续跟踪。在目标行为识别方面，本文设计了面向固定摄像机的道路交通状况及交通事件检测算法：通过分析轨迹瞬时速度变化趋势判断车辆超高速、超低速行驶以及违章停车件；通过比较轨迹运动方向与规定车道正确行驶方向夹角判断违章逆行事件；通过轨迹与固定车道线水平距离的波动程度判断违章变道事件；以道路统

4、计平均速度为转换条件，实现道路交通状况的实时检测。对交通事件类型和交通状况进行精准识别。通过上述三个方面的研究及仿真实验分析，表明本文所设计的基于视觉显著性的交通事件检测算法能够实时准确地检测各类交通事件及交通状况，具有较强的实用性。关键词：视觉显著性模型，Gabor滤波，多特征匹配跟踪算法，事件检测算法iAbstractAsanimportantpartoftheIntelligentTrafficSystem,theAutomaticIncidentsDetectionsystemplaysanimportantroleinavoidingthe

5、occurrenceoftrafficaccidentsandtheirandtheirtreatmentandcontrol.Inrecentyears,withtheapplicationofcomputervisionanddigitalimageprocessingtechnologyintrafficincidentdetection,thetrafficincidentdetectionalgorithmbasedvideohasgraduallybecomeahottopicinthefieldofintelligenttranspor

6、tation.Thekeytechnologiesoftrafficincidentdetectionalgorithmmainlyincludemovingobjectdetection,movingobjecttrackingandobjectbehaviorrecognition.Thispaperstudiestheabovekeytechnologiesanddesignssmarttrafficincidentdetectionalgorithmsthatmeettherequirementsofreliability,accuracy,

7、andreal-time.Intheaspectofmovingobjectdetection,thispaperproposesadynamicsalientmodelbasedonspatiotemporalmixing,whichcombinestheadvantagesofthestaticsalientmodelandthedynamicsalientmodel.StaticsaliencyanddynamicsaliencywereobtainedthroughtheGaborfilterandthequaternaryFouriertr

8、ansformtodetectthepossibleoccurrenceoftrafficincidents