复杂环境下基于图像特征的交通事件检测算法研究

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1、#沧缚J乂ISouthChinaUniversityofTechnology硕士学位论文复杂环境下基于图像特征的交通事件检测算法研究作者姓名王祥波学科专业道路与铁道工程指导教师符锌砂教授所在学院土木与交通学院论文提交日期2015年4月ResearchonalgorithmforTrafficEventDetectioninComplicatedEnvironmentBasedonImageFeatureADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：WangXiangboSupervisor：Prof.FuXinshaSo

2、uthChinaUniversityofTechnologyGuangzhou,China分类号：U495学校代号：10561学号：201220106491华南理工大学硕士学位论文复杂环境下基于图像特征的交通事件检测算法研究作者姓名：王祥波指导教师姓名、职称：符锌砂教授申请学位级别：硕士学位学科专业名称：道路与铁道工程研究方向：智能交通运输系统论文提交日期：2015年4月20日论文答辩日期：2015年6月5日学位授予单位：华南理工大学学位授予日期：年月日答辩委员会成员：主席：徐国元委员：符锌砂汪益敏苏卫国陈页开华南理工大学学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师

3、的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文巾特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名:.;Lft;~日期:1-0[r年b116日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，&P:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属华南理工大学。学校有权保存并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许学位论文被查阅(除在保密期内的保密论文外):学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以允许

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5、工大学交通大楼228室(510641)摘要视频交通事件检测系统是利用图像处理技术，结合人工智能和机器学习等学科知识对高速公路监控视频进行分析，自动检测出高速公路上出现的异常事件的系统。它能够快速、准确的检测出高速公路运营过程中出现的异常事件，同时向高速公路管理人员发出相应信息，将异常事件对高速公路运营的影响降到最低，确保高速公路畅通运行。它是高速公路应急管理平台及智能交通系统中不可或缺的前端信息采集子系统。随着我国高速公路拥堵问题日益严重，视频交通事件检测系统正逐步得到广泛的应用，因此关于此技术的研究就显得非常有意义。结合高速公路监控系统现状，本文对目前监控系统中存在的问题进行

6、分析，拟解决几个当前视频检测系统中普遍存在的问题，着重提高视频检测系统的检测率和环境稳定性。本文首先解决的问题就是提高监控系统的环境适应能力。由于高速公路监控大多属于露天环境，监控环境复杂多变，对监控系统的环境适应能力有较高的要求，通过对多条高速公路现场环境分析，采集数据，本文提出了一种新的分类算法对日夜切换、雨天路面积水、夜间雨天路灯反光等恶劣环境进行识别。其次，利用背景差分技术对高速公路中存在的交通目标进行目标检测。在背景差分二值化目标检测技术中，提出了一种新的自适应背景差分阈值确定算法，以适应高速公路复杂多变的监控环境。同时针对恶劣监控环境采用有针对性的识别算法以保证系统

7、检测的准确性和稳定性。最后，利用基于目标跟踪检测的事件检测系统对获取的目标进行跟踪检测分析。构建了适应于高速公路监控环境运动目标跟踪的Kalman预估器，分析各类异常交通事件中运动目标特征或者监控画面的特点，通过机器学习算法对各类常见的交通事件的特征参数进行定义及阈值处理，实现了各类异常交通事件的准确检测。通过在国内某几条高速公路进行的模拟测试验证了本文提出的交通事件检测算法具有很好的性能，在多种复杂环境下均能准确检测出各类常见异常事件。关键词：智能交通；交通事件检测；环境分类识别；背景差分