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交通视频中车辆异常行为检测及应用研究

作　者: 曹妍妍
导　师: 崔志明
学　校: 苏州大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 边缘检测 车辆跟踪 轨迹学习 巴氏度量 异常检测
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 48次
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内容摘要


随着社会经济快速发展,智能交通系统在人类经济、社会活动中的地位显著提升。车辆的异常行为检测算法作为智能交通系统的核心内容,对人们的日常生活,社会进步和经济的发展起着重要的作用。本文对基于交通视频的车辆检测、车辆跟踪、轨迹模式学习及车辆行为的异常检测技术进行研究,并有针对性地提出了若干算法和技术方案。本文主要研究工作如下:(1)针对复杂交通场景下的运动车辆检测问题,利用自适应高斯混合模型对背景进行建模提取运动目标。在此基础上提出多结构多尺度的形态学算子,采用此算子对运动前景进行计算,获得完整的车辆边缘信息。保证了后续研究工作的可靠性。(2)针对传统光流跟踪算法中时间开销大的问题,利用基于图像金字塔的L_K光流跟踪方法,将视频中运动目标不满足运动假设的可能性降到最小,从而实现对运动车辆的快速精准跟踪,并且将跟踪得到的轨迹进行预处理,为后期的轨迹模式学习奠定基础。(3)针对目前运动行为模式识别研究依赖空间特征的单一性问题,提出了基于谱聚类的轨迹空间模式的学习方法;并且在轨迹的方向特征中,利用GMM模型获取轨迹集合的起讫点区域,实现轨迹方向模式的学习。(4)提出基于归一化巴氏距离的车辆异常行为检测方法,并采用这种方法对车辆位置违章行为进行有效检测,在实时性方面有较好的表现。文中对提出的方法进行实验论证,结果表明本文提出的技术方案是行之有效的。

全文目录


中文摘要  4-5
Abstract  5-9
第1章 绪论  9-18
  1.1 研究背景及意义  9-10
  1.2 国内外研究现状  10-13
    1.2.1 智能交通系统研究现状  10-11
    1.2.2 运动目标检测研究现状  11
    1.2.3 运动目标特征选择与运动表征  11-12
    1.2.4 车辆异常行为检测研究现状  12-13
  1.3 当前存在的主要问题  13-15
  1.4 本文的结构安排  15-18
    1.4.1 论文的主要工作  15-16
    1.4.2 本文的结构安排  16-18
第2章 运动目标检测  18-32
  2.1 引言  18
  2.2 运动检测算法概述  18-22
    2.2.1 时域差分法  18-19
    2.2.2 光流法  19-20
    2.2.3 背景建模法  20-22
  2.3 基于AGMM 的背景构建  22-24
  2.4 运动车辆检测  24-28
    2.4.1 数学形态学理论  24-26
    2.4.2 车辆边缘检测原理  26-27
    2.4.3 基于多结构多尺度的车辆边缘检测  27-28
  2.5 实验结果分析  28-31
  2.6 本章小结  31-32
第3章 车辆轨迹提取及预处理  32-44
  3.1 前言  32
  3.2 运动目标特征提取与表达  32-35
    3.2.1 角点定义  32-33
    3.2.2 Harris 角点检测  33-35
  3.3 基于车辆角点的金字塔L_K 跟踪  35-39
    3.3.1 跟踪算法概述  35-37
    3.3.2 基于金字塔L_K 的车辆跟踪  37-39
  3.4 车辆轨迹预处理  39-41
  3.5 实验结果分析  41-43
  3.6 本章小结  43-44
第4章 车辆模式学习及异常检测  44-67
  4.1 前言  44
  4.2 车辆异常行为检测技术简介  44-51
    4.2.1 传统检测算法  44-50
    4.2.2 算法评价标准  50-51
  4.3 车辆轨迹模式学习  51-60
    4.3.1 轨迹相似度度量  51-53
    4.3.2 运动轨迹空间模式学习  53-58
    4.3.3 运动轨迹方向模式学习  58-60
  4.4 异常行为检测  60-63
    4.4.1 巴氏度量  61-63
    4.4.2 距离归一化  63
  4.5 实验结果分析  63-66
  4.6 本章小结  66-67
第5章 总结与展望  67-70
  5.1 工作总结  67-68
  5.2 工作创新  68
  5.3 工作展望  68-70
参考文献  70-75
攻读学位期间公开发表的论文与参与的科研项目  75-77
致谢  77-78

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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