基于背景差分法的交通事件智能检测系统
大华道路交通事件及违章检测系统应用方案
大华违章停车检测系统解决方案浙江大华技术股份有限公司2014年3月目录目录2一、概述 (3)二、系统功能 (4)2.1技术原理 (4)2.2系统功能 (4)三、系统设计 (9)3.1系统架构 (9)3.2系统组成 (10)3.2.1 前端采集 (10)3.2.2 网络传输 (10)3.3.3 中心管理 (11)3.3系统功能与性能 (12)3.3.1 交通事件检测功能：服务器+枪机 (12)3.3.2 违章停车检测功能：服务器+球机 (13)3.3.3 车牌检测功能功能：服务器+枪机 (15)3.3.4 软件平台功能 (16)四、设备介绍 (18)DH-IVS-T7004智能视频分析服务器-交通事件检测 (18)DH-IVS-T7004-R智能视频分析服务器-车牌识别 (21)DH-IVS-T7004-P智能视频分析服务器-违章抓拍 (24)一、概述近年来，随着社会经济的不断发展，人们的生活发生了天翻地覆的变化，车辆的普及程度也越来越高。
随之而来的就是各类违章、异常事件的大量增加。
违章停车、逆行、倒车、拥堵、堵车等道路上经常出现的现象，严重影响道路交通的正常运转。
同时高速公路的排队、超速、行人上高速、跟车过近等都给高速公路带来安全隐患。
虽然目前已有道路监控系统建设，但是目前的监控系统靠人为监视无法达到主动报警、及时处理的目的。
在此情况下，如何利用先进的科技手段来抑制交通事故、打击预防涉车案件、震慑犯罪份子、进而提高整个城市交通综合管理水平成为了当前摆在公安交通部门面前的一道大难题。
多年来，以机动车图片抓拍、车辆号牌识别、车辆速度检测、布控比对报警、查报站出警拦截为主要目的的卡口系统在城市治安及交通管理过程中发挥了重要的作用。
而与此同时，我们也清晰的认识到传统卡口系统自身建设模式的局限性，极大的限制了系统的功能扩展及性能提高。
以“标清摄像机+工控机”为主的单点式卡口建设模式，已经不能满足当前用户对卡口系统的要求。
基于背景差分法的公共场所物品遗留状况检测
关键词：监控视频；物品遗留；背景差分法；高斯混合模型 中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1003-9767（2018）12-054-03
Detecting the Preservation of Goods in Public Places Based on Background Difference Method
信息与电脑 China Computer&Communication
算法语言
（2）
其中，ωi,t 表示 t 时刻混合高斯模型中第 i 个高斯分布模 型的权值，μi,t 和∑i,t 分别表示 t 时刻模型中第 i 个高斯分布的 均值向量和协方差矩阵。
本实验使用高斯混合模型的背景建模和更新过程可概括 如下。
（1）初始化。对第一帧图像时每个像素点对应的第一 个高斯分布进行初始化，均值赋为像素值，权值赋为 1，方 差可根据实际情况进行设定，在实验中可设为 256。再取下 一帧图像，对每个像素点，如果新一帧的像素值能与当前的 高斯分布相匹配，则更新当前的高斯分布，否则，以新一帧 的像素值为均值，并设置较小的权值 ω0，较大的方差 σ02， 建立一个新的高斯分布，然后进行权值归一化处理，继续取 下一帧图像，如此反复，直到建立的高斯分布模型的个数达 到 K 为止（K 通常取 3 ～ 5）。
智能交通交通事件检测系统方案
浙江大华交通事件检测系统方案ﻬ目录浙江大华交通事件检测系统方案ﻩ错误!未定义书签。
第一章.ﻩ方案需求分析 .............................................................................. 错误!未定义书签。
1.1ﻩ概况ﻩ错误!未定义书签。
浙江大华技术股份有限公司 解决方案部第二章.ﻩ方案特点ﻩ错误!未定义书签。
方案简介ﻩ错误!未定义书签。
方案功能特性ﻩ错误!未定义书签。
检测指标ﻩ错误!未定义书签。
第三章.ﻩ方案架构ﻩ错误!未定义书签。
方案拓扑.............................................................................................. 错误!未定义书签。
3.1．１中心检测方式-方案拓扑.............................................. 错误!未定义书签。
3．1.2前端检测方式-方案拓扑............................................... 错误!未定义书签。
第四章.交通事件检测系统-管理平台介绍ﻩ错误!未定义书签。
管理平台介绍...................................................................................... 错误!未定义书签。
方案总体优势ﻩ错误!未定义书签。
第五章.推荐设备ﻩ错误!未定义书签。
事件检测智能盒-DH－IＶS－T3０01................................................ 错误!未定义书签。
事件检测服务器-DＨ-IＶＳ-T7000ﻩ错误!未定义书签。
交通事件检测平台-DSS-T81３０...................................................... 错误!未定义书签。
基于速度分类算法的交通事件视频检测系统设计
114交通信息与安全2013年2期第31卷总175期基于速度分类算法的交通事件视频检测系统设计*熊昕1徐建闽2(I．广州番禺职业技术学院计算机中心广州511483；2．华南理工大学交通学院广州510640)摘要提出基于速度分类算法的交通事件实时视频检测方法，并对交通量检测方法、车辆跨道处理、速度检测、交通状况检测及交通事件识别等进行了研究。
在车辆检测与跟踪的基础上，可实现车辆停止、慢行、车道变换次数和车流拥挤等交通事件识别功能，通过自动检测车辆避障、车道变换、超速、慢速、停止和交通阻塞等事件，获得交通流量、占有率、排队长度、车型和平均车速等交通参数。
与传统交通事件检测系统相比，具有直观方便、费用低等优点。
关键词交通事件；视频检测：车流检测；车速检测中图分类号：TP391．41文献标志码：A doi：10．3963／j．i ssn16744861．2013．02．0250引言交通事件是指公路上偶发性事件，如交通事故、故障停车、货物散落和常发性拥挤等引起的交通堵塞。
对于可预测类的交通事件，驾驶员可以预先制定合理的出行计划来降低其影响，但对于突发事件引起的延误，驾驶员却无法采取躲避措施。
这类事件的影响不仅造成交通拥挤，还会引起二次事故。
当交通拥挤时，车辆走走停停会引发更多的小事故及汽车抛锚等事件的发生。
这样就增加了事件的数量，并延长了清除事件的时问。
所以，如何采用交通事件自动检测系统(aut om at—i c i nci d ent de t ect i on syst em，A I D S)对交通事件进行快速准确的检测，已经成为越来越多人关心的问题。
国内外许多专家学者提出了描述交通事件检测的算法。
K am i j oLl]等通过对序列目标图像的跟踪学习获得目标运动的时空区域，经定性的推理和统计分析，自动构造出定性的事件模型，实现事件的预测和异常事件的检测；J ut aek O h[21等建立了包括交通场景中的检测数据，例如时间序列的车辆行驶方向、位置等的3D场景描述序列；K um ar[33等利用运动目标与场景内静态设施及动态目标之问的相互关系识别行为活动。
智能交通交通事件检测系统方案
智能交通交通事件检测系统方案介绍随着城市化进程的加速以及人口数量的增长，交通流量也越来越高。
然而，高流量和拥堵交通也导致交通事故和状况数量的增加，这给城市住户和交通规划者带来了额外的问题和担忧。
为了更好地解决这些问题，科技行业开始开发智能交通解决方案，帮助城市监测和管理交通状况。
其中，交通事件检测系统是其中的一个重要部分，它为城市交通管理部门提供了实时和准确的数据，使他们能够更好地处理交通事件问题。
本文介绍一种基于机器学习的交通事件检测系统方案，可用于在交通网络中监测和记录车辆轨迹，并识别出特定的交通事件，例如交通事故或道路堵塞。
方案概述我们的交通事件检测系统方案基于车辆轨迹数据，通过使用监督学习算法来识别车辆的行为和特征。
该方案的主要流程如下：1.数据收集：我们从各种来源收集数据，包括交通摄像头、车辆传感器和使用GPS的车辆。
这些数据都被整合到一个数据库中，以供后续处理。
2.特征提取：我们从收集到的数据中提取各种特征，包括车辆位置、速度、加速度、车辆类型、车辆颜色等等，这些特征将被用于训练模型和检测事件。
3.模型训练：我们使用监督学习算法（如决策树、随机森林等）来训练一个分类器，该分类器能够将车辆行为和特征分到特定的分类中，例如正常行驶、交通事故、道路堵塞等。
4.事件检测：当收到新的车辆轨迹时，我们将使用分类器来对车辆行为进行分类。
如果车辆的行为被分类为某种特定事件，例如事故或道路堵塞，则该事件将被记录在我们的数据库中，并且相关部门将会获得及时的通知。
技术细节在我们的交通事件检测系统方案中，有很多细节需要注意。
下面是一些关键点：1.数据预处理：将收集到的数据进行预处理以使其更适合于机器学习。
预处理步骤包括数据清洗、数据转换和特征选择等。
2.特征选择：选择正确的特征非常重要。
我们需要选择那些能够很好地区分不同事件的特征，而又不能包含不必要的噪音。
3.训练和验证：训练模型需要大量的数据，并且需要对模型进行验证以确保其准确性。
基于背景差分法的运动目标检测
本科生毕业论文题目：基于背景差分法的运动目标检测院系：专业：学生姓名：学号：指导教师：（职称）二〇一一年四月摘要视频监控在现代社会的安保系统中发挥了非常重要的作用。
由于现代社会的复杂性，传统的那种由专门人员值守电视监控屏幕的视频监控系统已经无法满足现代社会安保的要求，于是智能视频监控技术应运而生。
智能监控技术是基于计算机视觉的具有高度智能的自动化监控技术，其核心内容包括运动检测、目标分类、目标跟踪、行为识别四个方面。
本文针对运动目标检测这一方面进行探究。
本文采用的检测方法为背景差分法，即从视频图像序列中将当前帧的图像与预先设定的背景图像做差分，则可得到运动目标的位置和大小等信息。
之后对差分图像进行阈值化和形态学处理等操作，并判断此运动物体的大小。
如果超过规定的范围，则认为出现了异常情况，将此运动目标加上红色矩形框显示出来，做出报警。
背景差分法计算复杂度适中，简单实用，易于实现。
在本文的试验中，对视频中运动目标的检测取得了良好的效果，实验结果令人满意。
关键词：智能监控；运动检测；行为识别；背景差分AbstractVideo surveillance in modern society plays a very important role in the security system. As the complexity of modern society, traditional video surveillance system which need specialized workers pay much attention on the television monitor screen has been unable to meet the security requirements of modern society, so intelligent video surveillance technology came into being. Intelligent monitoring technology based on computer vision is highly intelligent automated monitoring technology, and its core content, including motion detection, object classification, object tracking, behavior recognition four aspects.In this paper, I intend to explore the area of moving target detection. Detection methods used in this paper is background subtraction, make difference from the current frame video sequence of images and the pre-set background image , then we can get the information of the moving target location and size. After thresholding and morphological processing operations on differential image, determine the size of the moving object. If it excess the prescribed range, think that the anomaly occurred, mark this moving target with a red rectangle and make alarm.Background subtraction has moderate computational complexity, and is simple, practical, easy to implement. In this experiment, the moving object in video detection achieved good results, experimental results are satisfactory.Keywords: Intelligent Monitoring；Motion Detection;Behavior Identity; Background Subtraction目录摘要 (I)ABSTRACT (II)第一章前言 (1)1.1课题的研究背景及其意义 (1)1.2智能视频监控技术及其应用 (2)1.3国内外研究现状 (3)1.4论文的主要内容和组织结构 (4)第二章运动目标检测中的图像预处理技术 (5)2.1彩色和灰度图像转换 (5)2.2图像的去噪处理 (6)2.2.1频域去噪方法 (6)2.2.2时域去噪方法 (6)2.2.3空间域去噪方法 (7)2.3图像的阈值化处理 (9)2.4本章小结 (10)第三章运动目标检测的方法与分析 ................................................................................................ - 11 -3.1光流法 (11)3.2时域差分法 (12)3.3背景差分法 (13)3.4本章小结 (14)第四章实验结果分析及改进 ............................................................................................................ - 15 -4.1实验环境介绍 (15)4.2运动目标识别的流程 (17)4.3实验过程及结果分析 (18)4.2.1图像的预处理................................................................................................... - 18 -4.2.2运动目标的提取............................................................................................... - 20 -4.2.3运动目标的识别............................................................................................... - 24 -4.4本章总结 (26)第五章总结及展望............................................................................................................................ - 27 -参考文献..................................................................................................................................................... - 28 -致谢.................................................................................................................................... 错误!未定义书签。
基于人工智能技术的交通违法检测系统设计
基于人工智能技术的交通违法检测系统设计随着社会的发展和城市化进程的加快，交通管理已成为城市发展过程中需要解决的重要问题之一。
然而，传统的交通管理方式已经显现出局限性，无法满足现代城市快速增长的需求。
为了提高交通管理的效率和精度，人工智能技术被引入到交通领域中，以构建基于人工智能的交通违法检测系统。
首先，人工智能技术为交通违法检测系统提供了更高的准确性。
借助计算机视觉和图像识别技术，人工智能系统可以实时监控交通场景，并自动识别并记录交通违法行为。
传统的交通检测方法通常依赖于交警的人工干预，但识别准确性和效率不高。
而基于人工智能的交通违法检测系统可以快速、准确地识别不同种类的交通违法行为，如闯红灯、违规停车等。
这种自动识别的方式大幅度提高了交通违法检测的效率，并减少了人力资源的消耗。
其次，人工智能技术的使用为交通违法行为的预防和管理提供了新的思路。
通过对大量的交通数据进行分析和挖掘，人工智能系统可以发现交通违法行为的规律和趋势，并进行预测和预警。
例如，系统可以通过对车辆行驶轨迹的分析，发现某些区域经常发生闯红灯的行为，这可以帮助交警部门有效部署执法力量，提高交通违法的防控能力。
此外，人工智能系统还可以与其他系统进行集成，如交通信号灯控制系统，以实现交通违法的实时纠偏和惩处。
通过结合人工智能技术和交通管理的需求，基于人工智能的交通违法检测系统可以提供更多的服务和功能。
系统可以实时监控交通违法行为，并向违法行为的车主发送违法通知，以提醒其改正行为。
同时，系统还可以为交通管理部门提供有关交通违法行为的统计和分析数据，以指导交通管理工作的优化和决策的制定。
此外，系统还可以与车辆管理部门进行集成，实现实时的车辆违法信息查询和处理，对违法车辆进行警示和处罚，从而提高整个交通管理系统的效率和公平性。
然而，基于人工智能的交通违法检测系统也面临一些挑战和问题。
首先，技术应用需要合法合规，隐私保护至关重要。
在数据收集和处理过程中，必须确保个人隐私信息的安全和保护。
基于背景差分的运动车辆检测的栅格算法研究
布不是十分可靠和精 确 ， 且光 流场 的计 算实 时性
和 实用 性 较 差 ， 此 它 多 适 用 于 图 像 噪 声 比 较 因 小， 目标 运 动 速 度 不 大 的情 况 。 图 像 差 分 法 又 分
基 于 帧 间差 分 的方 法 和 基 于 背 景 差 分 的方 法 ， 前
辆。算法 中使用 的背景图像也不是 固定不变的， 而
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２０ Ｓｉ Ｔｃ． ｎｎ． ０８ ｃ ｅ Ｅ ｇｇ ． ｈ
基于背景 差分 的运 动车辆检测 的栅格 算法研究
张 红梅
（ 华南理工大学土木与交通学院 ， 广州 ５ ０４ ） １６ ０
摘
要
对运动车辆 的检测进行 了研究。在 图像差分算法 的基础上 ， 究提 出了运 动车辆 自动检 测的栅格 算法， 研 该方 法通过
方 法 存 在 着 由 于 运 动 目标 边 缘 与 背 景 边 缘 可 能 有 一 定 交 叠 ， 部 分 运 动 目标 信 息 被 去 除 的 缺 使
２０ 年 ７月 ４日 ０８ 收到
第一作 者简介 ： 张红 梅 （９ ２ ） 女 ， １８ 一 ， 汉族 ， 湖南人 ， 华南 理工大 学 土木与交通学院硕士生 ， 究方向： 研 智能交通信息系统 。
２ ４
ｌ ２ ３
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图 数 的 处 像 据 预 理
８ ４
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了自适应效果较好 的分割 阈值 ， 而实现事故 的智能检测。截取浙江省杭 甬高速公路的交通视频 图像进行仿 从
真， 结果显示 ， 该系统达到 了运行数据量少 ， 检测速度快 ， 准确性高的效果 。
关 键 词 ： 通 事 件 检 测 ； 景 减 法 ； Ｔ Ｕ算 法 ；自适 应 阈值 交 背 ＯＳ
文 章编 号 ：０ ７—１４ ２ １ ） ２— ２ ４— ４ １０ ４ Ｘ（０ １ ０ ０ ２ ０
文 献 标 志码 ： Ａ
基 于背 景 差 分 法 的交通 事 件 智 能检 测 系统
朱 慧颖 ， 张 利 ， 云 廷 李
（ 汉 理 工大 学 理学 院 ， 北 武汉 ４ ０ ７ 武 湖 ３ ００）
１ 前 后 背 景 差 分 法
１ １ 前 后背 景检测 方法流 程 ．
然后 对所采 集 到 的交 通参 数 进 行分 析 ， 间接 判 断 交通 事件 的发 生 Ｊ 。这类 方 法 成本 低 易 操作 ， 但 反应 速度慢 ， 可靠 性低 ， 不利 于监控 。直接 检测方
法通 常利用 计算 机视觉 和数字 图像处 理技 术监控
出发研究 一段 时 间 内 的像 素变 化 程 度 ， 将 动 态 并 的 目标检 测思 想运 用 到 自适 应 阈值 的确 定 之 中 ， 实 现 了 动 静结 合 ， 到 运 行 数 据 量 少 ， 测 速 度 达 检
快， 准确性高的效果。
收 稿 日期 ：０ ０—１ ２１ ０—１ ． ６
前 背景是 指不 含有任何 目标 物或 事故点 的道 路 图像 ， 映 的是 稳 定 的 、 车辆 的交 通 道 路 状 反 无
况 ， 动态 目标追 踪 进行 事 件 检 测 时通 常称 为 背 在
景 。后 背景是 指能 够反 映实时道 路交 通状况 的 图
交通 ， 通过对 交通 视频 进行分 析处理 和特 征提取 ，
式 中： ，） （ Ｙ 为前 背景 图像 （ Ｙ 为 序列 中 ， ）
Ｄ ，）＝ Ｊ （ ，）一Ｂ Ｙ ｌ （ Ｙ Ｂ Ｙ （ ，）
差 别 。在停 车或者 有抛洒 物等非 正常 交通事 件发 生 时 ， 背景 包含 了停驶 的车 辆 及抛 洒 物等 目标 后 物 和事 故点 的 图像 。 前 后背 景差分 法是研 究一定 时 间段 内前 后背
交通 事件 自动检 测 系 统 的发 展 方 向 ， 其 需 要 密 但
集地 安装设 备 ， 成本较 高 ， 易受 天气 影响 。随着 图 像处 理技术 的发展 和 智 能交 通 系统 的兴 起 ， 该类 方法 已经得 到 了较 大 改 进 和推 广 ， 开发 出诸 如 并 Ａ ｔ ｃｐ ，ｒ ｃｎ等 视频 车辆检 测系统 。 ｕｏ ｏｅ Ｔａ ｏ ｓ ｉ ｆ 与一 般 的通 过对 动态 目标进行 追踪 以进行 事 件 检测 的直接 检测 方 法 不 同 ， 于前 后 背景 差 分 基 法 的交通 事件 智 能检 测 系 统 ， 静 态 检测 的角 度 从
景减 法 和 Ｏ Ｓ Ｔ Ｕ算 法 ， 根 据 相 邻两 帧 图像 之 间 并 的相关 性对 原算 法 加 以改 进 ， 得 了 自适 应效 果 获 较好 的分割 阈值 ， 差 分后 的 图像进 行 二值 化 分 对
割 ， 而实 现事故 的智能 检测 。 从 设 （ Ｙ 和 （ ｙ 分别 为前背 景和后 背景 ， ） ，）
图像 ， （ ，） Ｄ ｘＹ 为前后介 ： 朱慧颖 （９ ５一） 男 ， １７ ， 新疆 奎屯人 ， 武汉理工大学理学院讲 师
第３ ３卷
第 ２期
朱 慧颖 ， ： 于 背景 差分 法 的交 通 事件 智 能 检测 系统 等 基
２５ ２
分 可描述 为 ：
从 而实现 车辆检 测 、 踪和速 度估计 等 ， 统计交 跟 在
像， 包含 有 当前 高 速公 路 上 的静 态 物体 。在 正 常
交 通流 下 ， 后背景 具有 高度 的一致性 ， 前 几乎 没有
通 流 的同时 对 高 速 公 路 上 的非 正 常事 件 进 行 检
测 Ｊ 。该 类方 法从 微 观 角 度 对 事 件进 行 检 测 ， 在检 测速度 和 可靠 度 方 面优 于 间接 检 测 方法 ， 是
景 的变 化 ， 选取合 适 的阈值度 量变化 程度 ， 并 从而 检测是 否存 在 交通 事 件 。选取 阈值 时 ， 虑 到在 考
同一 时刻 ， 阈值具有 统一性 ， 因此可 以把动态 运动 目标分 割时 所用 的阈值作 为处 理差分 后 图像 的 阈 值 。基 于这 种思 想 ， 者结 合 了 目标 分 割 中 的背 笔
中图 分 类 号 ：Ｐ７ Ｔ ２４ Ｄ Ｉ１．９ ３ ｊｉ ｎ １０ Ｏ ：０ ３ ６／．ｓ ．０ ７—１４ ２ １ ．２ ０ ５ ｓ ４ Ｘ．０ １０ ． １
交通事 件检测 技术 总体上 可分 为直接 检测 方 法 和间接检 测方 法 。绝 大多数 事件 检测方 法都 属 于 间接法 ， 方法 通过 在公路 上设 置交通 检测器 ， 该
摘
要： 为快速 、 准确地检测 出交通事故的出事地点 ， 计了基 于前后背景差分 的智能检测系统。通过研究一 设
段时间内静态 位置上 的像素变化 ， 并选取合适 的阈值衡量变化程 度 ， 而检 测是否存在交通事 件。在选 取阈 从 值方面 ， 结合了运动 目标分割中的背景减法和 Ｏ Ｓ Ｔ Ｕ算法 ， 并根据相邻帧 间的相关性对原算 法加 以改进 ， 获取
第３卷 第２ ３ 期
２ １ 年 ４月 ０ １
武 汉 理 工 大 学 学 报 ・信 息 与 管 理 工 程 版
Ｊ Ｕ Ｎ ＬＯ Ｔ ＩＦ Ｒ Ａ ＩＮ＆Ｍ Ｎ Ｇ Ｍ Ｎ Ｎ ＩＥ ＲＮ ） Ｏ Ｒ Ａ Ｆ ＷＵ （ Ｏ Ｍ ＴＯ Ｎ Ａ Ａ Ｅ Ｅ ＴＥ ＧＮ Ｅ ＩＧ
Ｖｏ ． ． １３３ Ｎｏ ２ Ａｐ ． ０１ ｒ２ １