浅谈基于视频的交通事件检测算法

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1、工学硕士学位论文基于视频的交通事件检测算法李安芃哈尔滨工业大学2003年12月图书分类号TP393.4U.D.C.:681.14工学硕士学位论文基于视频的交通事件检测算法硕士研究生导师张福恩教授副导师曹泉教授申请学位级别工学硕士学科专业控制理论与控制工程所在单位控制科学与工程系答辩日期2003年12月授予学位单位哈尔滨工业大学ClassifiedIndexTP393.4U.D.C.:681.14ADissertationfortheMasterDegreeinEngineering.THEALGORITHMSOFTRAFFICEVENTDETECTING

2、BASEDONTHEVIDEOFREQUENCYCandidateLiAnpengSupervisorProf.ZhangFuenAcademicDegreeAppliedforMasterofEngineeringSpecialtyControlTheoryandEngineeringDateofOralExaminationDecember,2003UniversityHarbinInstituteofTechnology摘要摘要随着城市化的发展交通问题日益严重交通堵塞和交通事故频发这种情况下以电子技术通信技术和图像处理技术为核心技术的智能交通系统应

3、运而生目前各国都在积极致力于本国智能交通系统的研究和构架基于图像处理技术的交通事件视频检测由于其便于安装检测范围广等特点在智能交通中占有重要的地位本文将着重进行基于视频的交通事件检测算法的研究在本文所研究的四个基于视频的算法当中白天黑夜条件判断算法主要是利用了夜晚车辆灯光灰度的斜坡函数性质距离车灯越近的区域灰度值越高然后通过设置帧计数器的方法来完成白天黑夜的条件判断堵车算法是利用检测车间距和图像的时间微分相结合的方法来完成对堵车的检测在车辆的非法越线检测中首先利用一种帧数统计的方法来判断当前图像的车道线边界状态然后根据车道线的不同状态分别采用检测车前盖的

4、均匀灰度区域和检测车头复杂边界信息的方法来实现车辆的越线检测在此算法中可以根据车道线的不同状态在两种检测方法之间进行切换实现了比较高的检测精度在当前图像是否有阴影判别算法当中主要是充分利用了路面上车道线标志通过车辆覆盖车道线和阴影覆盖车道线时车道线的不同灰度和边界状态来完成对当前图像是否有阴影的判别本文中的白天黑夜条件判断算法已经应用到其他的算法中用以进行阈值切换堵车检测和非法越线检测算法都通过了实验检测取得了比较好的效果关键词智能交通图像处理边界检测帧数统计--I哈尔滨工业大学工学硕士学位论文AbstractWiththedevelopmentofth

5、eurbanization,theproblemscausedbytrafficareincreasinglyserious.Trafficjamsandtrafficaccidentshappenmoreoftenthanbefore.ThusIntelligentTransportSystem(ITS)comesoutwithelectronictechnology,communicationtechnologyandimageprocessingtechnologyasitscoretechnology.Nowmanycountriesfocust

6、heirattentiononthestudyandconstitutionofIntelligentTransportSystem(ITS).ThetrafficeventdetectingbasedonimageprocessingplaysanimportantroleintheIntelligentTransportSystem(ITS)becauseofthecharacteristicthatitiseasytomountandhasalargedetectingregion.Thispaperfocusesonthealgorithmoft

7、rafficeventsdetectingbasedonthevideofrequency.Amongthesefouralgorithmsinthepaper,thealgorithmoftheidentificationofdayandnightutilizesthegrayscaleofthedetectingregionchangingwiththeslopefunctionbecauseofthelightofthevehicle’slamps.Closertothevehicle’slamps,higherthegrayscaleofthed

8、etectingregionis.Thenfinishtheidentifica