基于固定场景视频的运动车辆检测

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基于视频监控的高速公路运动车辆检测技术分析

运动车辆；以区分前景运动和背景运动，难因此，当背景发生运
动时（如：景中随风摇动的树木）容易造成检测错误；果例背，如运动车辆的颜色比较均匀，测出的车辆中间往往有很大的 “ 检空洞 ” 而且在车辆的后面有 “ 影 ” 直接影响车辆检测的准确性，鬼，（如１；能检测静止车辆。因此，间差分检测法无法适应）不帧
在光流法中，光流场和运动场是两个基本的概念。光流场
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（１）
是与帧间差分法的本质区别所在。在实际应用中，普遍是对图像的像素特征进行背景建模，从而对像素点进行分类（一般分为背景像素点和前景像素点）提取出背景图像。，背景差分检测法的主要优点是：．１实现步骤简单、运算速度快，实时性较高；．２通过背景建模可以准确而快速地提取背景图像，并通过差分运算检测运动车辆，因此抑制了复杂背景对检测效果地影响，实用性较强；．３无需预先采集场景信息，并且对采集图像的要求较低（灰度图像或彩色图像均可）适用范围较，
ｙ为背景图像中（Ｙ坐标点的像素值；为阈值。），）
背景差分检测法中，取背景图像的过程称为背景建模提（ａｋｒｕｄＭｏｅｉ）Ｂｃｇｎｄｌｇ。背景建模是背景差分法的核心技术，ｏｎ

基于固定视频图像精准确定道路交通事故接触点的方法及案例分析

基于固定视频图像精准确定道路交通事故接触点的方法及案例分析随着交通事故的不断增多和道路交通管理的日益重要，如何准确确定交通事故的接触点成为了一个非常重要的问题。

传统的定位方法依靠目击证人的描述或者交通事故现场勘查，存在着诸多不确定性和主观性。

为了解决这一问题，基于固定视频图像的精准确定道路交通事故接触点的方法逐渐成为了一个研究的热点。

本文将就这一问题进行深入探讨，介绍基于固定视频图像的交通事故接触点确定的方法，并结合实际案例进行分析。

1. 视频采集与处理为了确定交通事故的接触点，首先需要采集事故现场的视频图像。

一般来说，可以使用固定的摄像头拍摄交通事故的整个过程，从事故发生前到发生后的全过程。

在得到视频图像后，可以利用视频处理技术对图像进行清晰化处理，以便更加清晰地观察事故发生的过程和接触点的位置。

2. 视频图像分析通过视频图像分析技术，可以对事故发生的整个过程进行帧间对比，确定车辆的移动轨迹和相对位置，从而找到事故发生的关键时刻和接触点的位置。

在这一过程中，需要利用计算机视觉技术进行目标检测和跟踪，以便实现对事故车辆位置和运动轨迹的准确追踪和分析。

3. 接触点确定通过对事故发生时刻的视频图像进行分析，可以得到事故车辆的精确位置和运动轨迹。

结合车辆的外形和尺寸数据，可以利用数学模型确定车辆之间的接触点位置。

通过对接触点位置的确定，可以得到交通事故的发生原因和责任归属，从而为事故处理和责任认定提供重要的依据。

二、案例分析某市发生一起交通事故，一辆卡车与一辆小轿车在路口发生碰撞。

交通警察及时赶到现场，将事故现场固定摄像头拍摄的视频图像收集并进行分析。

在调查取证和责任认定过程中，利用固定视频图像确定的接触点位置，为交通警察和保险公司提供了重要的依据，最终成功认定了责任方并妥善处理了事故。

基于固定视频图像的道路交通事故接触点确定方法，通过视频图像分析和数学模型计算，可以对交通事故的接触点位置进行精准确定，为事故处理和责任认定提供了重要的依据。

基于视频车辆运动轨迹场的交通事件检测方法

基于视频车辆运动轨迹场的交通事件检测方法交通事件检测是指利用视频车辆运动轨迹场进行交通事故、交通拥堵等交通事件的实时监测和预警的方法。

基于视频车辆运动轨迹场的交通事件检测方法，主要通过分析视频中的车辆运动轨迹场，提取其中的特征信息，使用机器学习和计算机视觉的方法来检测交通事件。

本文将介绍交通事件检测的流程和主要方法，以及相关应用和未来发展方向。

交通事件检测的流程主要包括数据采集、特征提取和事件检测三个步骤。

首先，需要利用视频摄像头等设备对道路上的车辆进行采集，获取车辆的位置、速度、方向等信息，形成视频车辆运动轨迹场。

接下来，通过对视频车辆运动轨迹场进行处理和分析，提取其中的特征信息。

最后，利用机器学习和计算机视觉的方法，对提取的特征信息进行分类和判断，判断是否发生交通事件。

在特征提取方面，可以利用车辆的位置、速度、加速度等信息来构建特征向量。

例如，可以根据车辆在一段时间内的速度变化情况来判断是否发生交通拥堵。

此外，还可以利用车辆之间的相对位置关系来判断是否发生交通事故。

例如，如果车辆之间的距离大于一定阈值，则可能发生了事故。

在事件检测方面，可以使用机器学习方法来进行分类和判断。

可以收集一定数量的正常和异常的视频车辆运动轨迹场数据，并将其分为训练集和测试集。

然后，使用机器学习算法，如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等，对训练集进行训练，得到分类模型。

最后，使用分类模型对测试集进行测试，判断是否发生交通事件。

交通事件检测方法可以应用于交通管理、交通安全等领域。

例如，可以利用交通事件检测方法对交通拥堵进行实时监测和预警，帮助交通部门及时采取措施减缓交通拥堵。

此外，还可以利用交通事件检测方法在交通事故发生后及时发出预警，帮助救护车等应急车辆快速抵达事故现场。

未来，交通事件检测方法可以进一步发展和完善。

一方面，可以进一步改进特征提取方法，提高特征的准确性和效率。

另一方面，可以引入更先进的机器学习和计算机视觉的方法，提高交通事件检测的准确率和实时性。

基于视频的运动车辆检测技术研究

统【ＩｔＵｇｎｒｓｏｔｔｎＳｓｍ，Ｓ应运而生。对】ｎｅｉｅｔａｐｒｉｙｔＩ）（ＴｎａｏｅＴ
１基于视频的车辆检测技术
１１车辆检测方法．常用的车辆检测方法有环形检测、波检测、微超声波检测，频车辆检测等。视
Ｏ引言
目前，无论哪个国家都存在着不同程度的交通困扰问题。因此，人们运用各种新技术，如信息技术、计算机技术、通信技术、控制技术等，将人、路紧密联系车、
起来，以期缓解交通阻塞问题，且改善交通事故的应急处理、境保护、源节约等问题。因此，环能智能交通系
ＲｅｅｒｈｏｏｉｇＶｅｃｅＤｅｅｔｏＢａｅｏｄｅｓａｃｎＭｖｎｈｉｌｔｃｉｎｓｄｎＶｉｏ
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（ｂｉｏＨｕｅｃｍｍｕｉａｏｃｎｌｇｏｌｅｎｒａｕ。ｂｉＷｕａ，３００Ｃｈｎ）ｎｃｔｎｔｈｏｏｙｃｌｇｏｔｃｍｐｓＨｕｅ，ｈｎ４０３，ｉｉｅｅｈａ
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一种基于视频的车辆检测新方法

Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ｔｈｓｐａｅｉｃｓｅｔｅｉｒｖｍｅｆｆａ－ｉｆｒｎｅｉｐｒｄｓｕｓｓｈｍｐｏｅｎｔｏｒｍｅｄｆｅｅｃｍｅｈｄｎｅｅｔａｎｗｔｏａｄｐｒｓｎｓｅ
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张玲，易卫明，何伟，郭磊民，陈丽敏
（庆大学通信工程学院，重庆４０４）重００４
摘要：基于对传统帧差法的改进，并结合边缘检测法，提出一种环境自适应能力强、计算量小、适合于运动和静止车辆同时检测的车辆检测新方法。该方法可正确判断有无车辆，完成车辆的计数，实现车流量计算和车速估计。在计数算法中采用预估校正、相关性修正等措施，提高了检测精度，大大改善了车辆检测效果，可为交通监控系统提供实时有效的交通参数。关键词：车流量：邻域比较：边缘检测；数据流；相关性
中图分类号：Ｔ９１３Ｎ１．７文献标识码：Ａ文章编号：１７ — ８２ｆ０６０ — ２４０６２２９２０）４０６ — ５

智能交通系统中基于视频的车辆检测方法

智能交通系统中基于视频的车辆检测方法智能交通系统的快速发展和应用，改变了我们对城市交通的认识和管理方式。

在这个系统中，车辆检测是一个关键的环节，它对实现智能交通管理、提高交通效率和安全性起着至关重要的作用。

视频技术作为智能交通系统中最常用的一种检测方法之一，以其高效、准确和实时性成为了车辆检测的首选方法之一。

基于视频的车辆检测方法可以分为两个主要步骤：前景提取和车辆检测与跟踪。

前景提取通过对视频图像的对比度、颜色、运动等特征进行分析，将前景目标与背景进行区分。

常见的前景提取算法包括帧差法、背景减除法和光流法等。

其中，背景减除法是最常用的一种方法，它通过建立背景模型来动态地更新背景图像，从而准确地提取前景目标。

在前景提取的基础上，车辆检测与跟踪是接下来的关键步骤。

车辆检测与跟踪的目标是在前景目标中准确地识别和跟踪车辆，并将其与其他非车辆目标进行区分。

传统的车辆检测方法主要依赖于图像处理技术，如边缘检测、灰度变换和形态学处理等。

然而，由于车辆的形状和外观的多样性，传统方法往往存在一定的局限性和缺陷。

为了克服传统方法的局限性，近年来，基于深度学习的车辆检测与跟踪方法得到了广泛的应用。

深度学习技术以其强大的特征学习能力和自适应性在图像处理领域取得了巨大的成功。

基于深度学习的车辆检测方法主要包括两个关键步骤：特征学习和目标检测。

特征学习利用深度神经网络自动地学习和提取图像中的有用特征，将其转化为高级语义特征。

目标检测利用训练好的深度神经网络对特征图进行目标识别和位置定位，实现对车辆的准确检测与跟踪。

除了基于深度学习的方法，基于视频的车辆检测还可以结合其他传感器和技术，如雷达、红外传感器和激光雷达等。

这些传感器可以提供关于车辆位置、速度、方向等更详细和全面的信息，从而提高车辆检测的准确性和鲁棒性。

例如，激光雷达可以通过测量反射激光束的时间和强度来准确地检测车辆及其周围环境，同时还可以避免遮挡和光照条件的影响。

基于视频处理的运动车辆检测算法的研究

ｐｔｔｏｎｓｓｅ．Ｔｈｅｓｉｖｄｏｄｅｅｔｏａｇｒｔｏｒａｉｙｔｍｓｅｘｉｔｎｇｉｅｔｃｉｎｌｏｉｈｍｓａｔｃｏｉｔｒｅｓｎｄｃｎｄｅｅｔｍｖｎｇａｇｔａｈａｅｓｍｅａａｔｂｉｉｙｔｔｎｖｒｎｍｅｔ，ｂｕｔｅｏｇｔｏｎｒｔａｄｒａ— ｉｈｓｖｏｄｐａｌｔｏｈｅｅｉｏｎｔｈｅｒｃｎｉｉａｅｎｅｌｔｍｅｏｆｔｅｅａｇｉｈｓａｅｓｉｌｔｍｐｏｅｌｏｒｔｍｒｔｌｏｂｅｉｒｖｄ．Ａｏｌａｇｒｔｎｖｅｌｏｉｈｍｏｏｉｈｉｌｔｃｉｎ，ｗｈｉｈｆｒｍｖｎｇｖｅｃｅｄｅｅｔｏｃｃｍｂｎｅａｐｉｅｈｅｈｄｏｉｄｄａｔｖｔｒｓｏｌｂａｋｇｏｕｓｔａｔｏｃｒｎｄｕｂｒｃｉｎ，ｂａｅｏｎｓｄＦｉｈｅｃｉｅｉｆｎｃｉｓｒｒｔｒｏｎｕｔｏｎｍｅｈｏｔｄ，ａｓｍｍｅｒｃｌｉｆｒｎｃｎｇｎｄｙｔｉａｄｆｅｅｉｍｅｈｔｏｄ，ｉｐｒｓｎｅｉｔｓａｒＴｈｉｍｅｈｏｓｅｅｔｄｎｈｉｐｐｅ．ｓｔｄ
摘要：辆检测技术是现代智能运输系统的重要组成部分，有的相关视频检测算法能够检测目标且对环车现
境具有一定的适应性，其在算法实时性、别率等方面仍有待提高。提出了一种基于Ｆｓｅ准则函数法的但识ｉｒｈ自适应阈值背景减法和对称差法相结合的运动车辆检测算法，方法采用ｓｒｎｒ算法提取背景，过背景该ｕｅｄａ通减法提取出目标前景，将其与对称差法相结合得到准确的运动目标区域并实时地完成背景更新。实验表再明该方法快速、确，有一定的实用价值。准具关键词：车辆检测技术；背景减法；称差法；景更新对背

基于视频的车辆检测技术

5.1 视频检测技术概述（流程与功能）
系统初始化
图像平滑、去噪，增强。
图像采集
图像预处理目标检测与跟踪
图像后处理交通流参数检测
目标检测与跟踪算法是视频检测技术的基础，这一步需要发现目标，并获取其轨迹。计算交通量、速度，密度。 Nhomakorabea 主要内容
➢5.1 视频检测技术概述 ➢5.2 视频目标检测方法 ➢5.3 视频目标跟踪方法 ➢5.4 视频检测技术的应用
✓ 该方法假设系统为线性，噪声为高斯分布。根据新的数据和前一时刻诸量的估计值，借助系统本身的状态转移方程，按照一套递推公式，即可计算出新的诸量的估计值。
5.3 视频目标跟踪方法（卡尔曼滤波）
被跟踪的车辆
车辆轮廓最小外接矩形
车辆跟踪轨迹，（向远处行驶）
5.3 视频目标跟踪方法（均值飘移）
✓ Mean Shift算法是一种非参数概率密度估计算法，该算法是一种利用计算像素特征点概率密度梯度而获得问题解决的最优化方法。
✓ 通过迭代快速收敛于概率密度函数的局部最大值，实现快速目标定位，能够对非刚性目标实时跟踪，对目标的变形，旋转等运动有较好的适用性。
生干扰。
5.1 视频检测技术概述（示例）
5.1 视频检测技术概述（检测内容）
视频可检测内容: - 道路条件 - 交通流 - 交通事件 - 交通环境 - 其他
5.1 视频检测技术概述（系统结构）
中心管理系统网络视频传输
路口视频采集
5.1 视频检测技术概述（交叉口安装）
交叉口摄像机的安装与配置。
✓ 运动车辆跟踪是智能交通系统的关键技术之一，它能够提供基本的交通流参数，并且能够为进一步分析车辆行为奠定基础。

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法具有良好的实时性和鲁棒性，在智能交通领域有广泛的应用前景。［关键词］智能交通系统；车辆检测；类Ｈａａｒ特征；Ａｄａｂｏｏｓｔ算法［中图分类号】Ｕ４９１．１ｌ６［文献标识码】Ａ［文章编号】１６７４ — ０６１０（２０１３）０５ — ０２７８ — ０４
ＶｅｈｉｃｌｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＳｅｔｔｌｅｄＳｃｅｎｅＶｉｄｅｏ
ＬＩＵＺｈａｎｇｗｅｉ，ＰＡＮＸｉａｏｄｏｎｇ，ＴＡＮＨｕａｃｈｕｎ
（１．ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＲｏａｄａｎｄＴｒａｆｉｆｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｏｆｔｈｅＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎ，ＴｏｎｇｊｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，
第３８卷，第５期２０１３年１０月
公路工程
ＨｉｇｈｗａｙＥｎｇ Nhomakorabea ｎｅｅｒｉｎｇ
Ｖｏ１．３８，Ｎｏ．５Ｏｃｔ．，２０１３
基于固定场景视频的运动车辆检测
刘樟伟。，潘晓东，谭华春
（１．同济大学道路与交通工程教育部重点实验室，上海２０１８０４；２．北京理工大学机械与车辆学院，北京
１０００８１）
［摘
要】为提高智能交通系统中运动车辆检测的效率，在固定场景视频下基于类Ｈａａｒ特征和ＡｄａＢｏｏｓｔ算法
ｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓ，ａｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆｖｅｈｉｃｌｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｂａｓｅｄｏｎＨａａｒ — ｌｉｋｅｆｅａｔｕｒｅｓａｎｄＡｄａＢｏｏｓｔａｌｇｏ — ｒｉｔｈｍｉｎｓｅｔｔｌｅｄｓｃｅｎｅｖｉｄｅｏ．ＴｈｅｅｘｔｅｎｄｅｄＨａａｒ－ｌｉｋｅｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｔｒａｆｉｃｆｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｉｍａｇｅａｒｅｅｘｔｒａｃｔｅｄ，ｔｈｅｎｓｅｌｅｃｔｆｅａｔｕｒｅｓａｎｄｔｒａｉｎｃａｓｃａｄｅｄｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｓｕｓｉｎｇＡｄａＢｏｏｓｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｔｈｅＯｐｅｎＣＶ，ｉｆｎａｌｌｙｄｅｔｅｃｔｍｏｖｉｎｇｖｅｈｉｃｌｅｓｕｓｉｎｇｃａｓｃａｄｅｄｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｓ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｐ — ｐｒｏａｃｈｅｓｈａｓｇｏｏｄｒｅａｌ－ｔｉｍｅａｎｄｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ，ａｎｄｈａｓａｂｒｏａｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｉｎｔｈｅｉｆｅｌｄｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｔｒａｎｓ —
提出了一种运动车辆检测方法。通过提取交通监控图像的扩展类Ｈａａｒ特征，在ＯｐｅｎＣＶ平台上应用ＡｄａＢｏｏｓｔ算法
进行特征提取及训练得到级联分类器，利用级联分类器进行固定场景视频的运动车辆检测。测试结果表明，该方
［Ａｂｓｔｒａｃｔ］Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｍｏｖｉｎｇｖｅｈｉｃｌｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｎｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｔｒａｎｓｐｏｒｔａ－
Ｓｈａｎｇｈａｉ２０１８０４，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＢｅｉｊｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００８１，Ｃｈｉｎａ）