基于视频技术的直接交通事件检测
基于视频分析的高速公路交通事件检测算法研究
基于视频分析的高速公路交通事件检测算法研究摘要：近年来，随着高速公路的发展越来越迅速，给人们的出行带来了巨大的便捷。
但是随着高速公路的快速发展及汽车保有量的急剧增加，但车辆的性能尤其是大型货运车辆的性能并没有显著提高，因此，目前这种车辆两极化发展的趋势导致近年来高速公路交通事件形势依然较为严峻，此外，尤其高速公路为全封闭的专用高速公路，发生事件的严重程度一般较大，且容易引发二次事件，严重影响高速公路的整体通行能力和运营效率。
因此，随着视频分析技术水平的不断提高，及时，准确的识别交通事件，并进行实时的预警和诱导，才有保证高速公路的良性运行状态。
关键词：交通事件检测、视频分析、算法1交通事件交通事件，通常称为道路交通事件，按《道路交通安全法》的规定，交通事件是指由于道路上的障碍物或事件而导致人员受伤或财产损失的事件。
交通事件的组成部分：一方面是道路上发生的事件，另一方面是与车辆有关的事件。
在正常情况下，道路上可容纳的车辆数量是恒定的，如果车辆数量迅速增加超过了道路上可容纳的交通量，超出高速公路的设计通行能力，则交通服务水平将会急剧降低，事件发生的概率相对来说也会增大。
2运动目标跟踪算法2.1基于特征的跟踪基于特征的跟踪不考虑目标的整体特性,只跟踪目标的局部特征,如标记目标特征的点、线、形状、子区域等,从而放弃了把目标作为一个整体进行跟踪的思想。
但是在应用中，可能对一个车辆提取多个特征，因此要针对实际情况给这些特征赋予一定的优先级和权重。
由于图像采样时间间隔通常很小，可以认为这些特征在运动形式上是平滑的，因此可以用直线、曲线、参照点等个体特征来跟踪运动目标。
从运动目标整体区域来看,它的特征区域只占其很小的一部分,因此在某种程度上，这种方法能适用于交通拥堵和目标遮挡情况下的车辆跟踪。
如果车辆的特征集合选取得当，应用此方法就能获得良好的跟踪效果，但在实际应用中，选取特征集合是一个难题，所以多数情况下，跟踪效果不理想。
智能交通中的实时视频监控分析与事件检测
智能交通中的实时视频监控分析与事件检测随着城市交通日益繁忙，对实时交通监控和安全事件检测的需求也越来越高。
智能交通系统通过使用实时视频监控分析与事件检测技术，可以为交通管理者提供重要的决策支持和实时反馈。
本文将探讨智能交通中实时视频监控分析与事件检测的应用和技术。
实时视频监控是智能交通系统的核心组成部分。
通过安装摄像头在交通路口或者重要区域，交通管理者可以获取实时的交通数据和视频画面。
这些视频数据可以通过计算机视觉和图像处理技术进行分析，以提取有价值的交通信息和事件检测。
首先，实时视频监控分析可以帮助交通管理者进行交通流量统计和分析。
通过对视频中的车辆进行实时检测和跟踪，可以精确计算路口或者道路上的车辆数量和速度。
交通管理者可以根据这些数据来优化交通信号灯控制，减少拥堵和交通事故的发生，提高交通效率。
其次，实时视频监控分析还可以用于交通事故检测和预防。
通过分析视频画面中的车辆行为和道路状况，智能交通系统可以及时发现异常行为和潜在的交通事故风险。
例如，当有车辆发生违规行为或者发生交通事故时，系统可以自动发出报警并通知相关人员，以便及时处理和救援。
另外，实时视频监控分析还可以用于交通违法行为的监测和处罚。
通过识别视频画面中的交通标志和道路标线，智能交通系统可以判断车辆是否违反交通规则。
当车辆违法行为被检测到时，系统可以自动生成相应的罚单并邮寄给车主，提高交通违法的查处效率。
除了实时视频监控分析，智能交通系统还可以利用视频内容分析技术进行事件检测。
视频内容分析可以通过检测和识别视频画面中的特定事件或者目标物体来提供实用的信息。
例如，可以使用目标检测算法来检测视频中的行人、车辆或者其他交通参与者。
这些检测结果可以用于智能交通系统的事件检测和跟踪。
通过实时视频监控和事件检测，智能交通系统可以提供准确的交通信息和实时的事件报警。
这对于交通管理者来说是非常宝贵的，可以帮助他们更好地掌握交通状态和采取相应的措施。
交通事件检测系统技术方案
道路交通事件视频检测器技术方案1、道路交通事件视频检测系统方案1.1方案概述道路交通事件视频检测系统是一种基于视觉的车辆检测和跟踪的高科技设备。
具有图像稳定、阴影消除、视场校对、自动补偿等功能，能在不同的环境条件下正常并准确的进行视频检测和数据分析。
本系统采用“航天多目标识别与跟踪技术”、“图像预处理技术”以及“图像背景提取和更新技术”，将摄像机采集的视频信号进行处理和综合分析，对道路上突发的交通事件进行实时检测、报警、记录、传输、统计，并将事件视频图像及报警区域图像切换到主监控画面，提示管理人员进行应急处理。
本系统不仅做到事故发生时第一时间提醒管理人员，并可同时向122事故报警台、120医疗救护台、119火灾报警台、110报警台或其他报警台报告相关信息，从而有效避免二次事故发生，还可以通过交通数据的走势分析和历史分析，预警异常交通事件，防患于未然，大大提升高速公路交通安全的管理水平。
1.2系统的的特点和用途（1）使高速公路监控中心工作人员从“死盯”监视器的工作中解脱出来，代替人眼分析路面情况，提供更快、更有效的监视，在第一时间反应并自动报警。
提示交通监控中心、医疗救护单位、车辆救援单位及其他有关部门进行有效的组织、调度、管理，提高管辖区内的行车安全，能够减少或避免交通拥堵，预防二次交通事故的发生，减少事故所造成的损失。
（2）实现雾、大雨、大雪、结冰、水毁以及路面信息采集，减少恶劣天气诱发的交通事故，高密度、全方位掌握交通沿线实况，为当地政府和交通、公安等部门指挥防灾、减灾采取科学指挥调度和决策提供重要依据。
（3）高精度检测，只要在摄像机的图像画面范围内发生的交通状况，系统都能检测到，并能自动区分道路环境异常，自动判别交通事件类型，发现异常第一时间报警，并将该视频图像及报警区域图像切换至指挥中心主监控画面。
同时，报警画面可分为16个检测区域和16个报警区域（可灵活设定），从而使交通管理部门能及时检测、处理交通违法事件的报警，科学调度管辖区域内的警力。
智能交通系统中基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法综述
智能交通系统中基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法综述一、概述随着科技的快速发展和城市化进程的推进，智能交通系统（ITS）已经成为现代交通领域的重要研究方向。
基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法是智能交通系统的重要组成部分，对于提高道路安全、优化交通流量、实现智能交通管理具有重要意义。
基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法主要利用计算机视觉和图像处理技术，对视频序列中的车辆进行自动检测、跟踪和识别。
这种方法可以实时获取道路交通信息，为交通管理和规划提供数据支持。
同时，通过车辆检测与跟踪，还可以实现车辆行为分析、交通事件检测等功能，为智能交通系统的进一步发展提供有力支持。
近年来，随着深度学习、机器学习等人工智能技术的快速发展，基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法也取得了显著的进步。
通过构建深度学习模型，可以实现对车辆目标的准确、快速检测，同时利用多目标跟踪算法，实现对多辆车辆的连续跟踪。
这些技术的发展为智能交通系统的车辆检测与跟踪提供了新的解决方案，也为未来的智能交通发展奠定了坚实的基础。
基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法仍然面临一些挑战，如复杂交通场景下的车辆遮挡、光照变化、动态背景干扰等问题。
未来研究需要不断探索新的算法和技术，提高车辆检测与跟踪的准确性和鲁棒性，以适应智能交通系统的发展需求。
本文将对基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法进行综述，介绍其基本原理、发展历程、现状以及未来的发展趋势。
通过总结现有方法的优点和不足，为未来的研究提供参考和借鉴。
同时，本文还将探讨当前面临的挑战和未来的研究方向，为智能交通系统的进一步发展提供有益的探索和启示。
1. 智能交通系统概述智能交通系统（Intelligent Traffic Systems，ITS）是信息技术、数据通信技术、传感器技术、电子控制技术以及计算机技术的综合应用，旨在构建一种大范围内、全方位发挥作用的实时、准确、高效的综合运输和管理系统。
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。
基于视频大数据的高速公路异常事件智能监测系统
• 99•本文利用深度学习算法，对视频大数据进行有效分析，研发出一套基于视频大数据的高速公路异常事件智能监测系统，实现对高速公路的应急车道抓拍、异常停车、车辆逆行、车速异常、抛洒物、行人及慢行小目标等交通异常事件检测，具备智能分析、智能识别、自动报警、系统联动、自动存证等诸多功能。
山西省地处我国中部地区，省内高速公路网承东启西、连南接北，是我国生产要素流动的桥梁和纽带。
山西公路总里程在国内排在前列。
随着路网“三纵十二横十二环”的完善，路网结构越来越复杂，高速公路的运营和管理业务日趋繁重。
高速公路异常事件智能监测系统的推出可减少管理人员的工作压力，提高工作效率，便于及时发现安全隐患，保障高速公路安全畅通。
基于视频大数据的高速公路异常事件智能监测系统主要依托于现有视频监测系统，通过后端高性能计算系统的实时分析，实现7×24h 的全方位实时视频数据分析和异常事件监测，高速公路管理人基于视频大数据的高速公路异常事件智能监测系统山西省交通科技研发有限公司 杨 莹图1 系统框架图图2 系统物理部署架构员可随时随地掌握高速公路运行情况，提高管理和安软防控能力。
1 研究内容及目标本项目依托实时视频分析技术，结合当前高速路段已有的监控设施，研究在各种气候条件下，特别大风、雨、雪、雾等复杂环境下，实现对高速公路的应急车道抓拍、异常停车、车辆逆行、车速异常、抛洒物、行人及慢行小目标等交通异常事件检测，识别准确率达到较高水平，使系统在视频传输之外，具备智能分析、智能识别、自动报警、系统联动、自动存证等诸多功能。
系统框架图如图1所示。
2 硬件架构本系统将在现有视频监控的基础上，通过增加视频分析服务器以及相关软件的方式，实现高速公路异常事件监测及分车型车流量统计。
这样做的好处是最大化的利用了现有高速公路监控设备，几乎不需要对原有的监控设备做出改变，即可接入开发的软件监测平台，大大节省了硬件成本，系统物理部署架构如图2所示。
基于视频分析技术的交通事件检测系统
科 技 转 移
基于视频分析技术的交通事件检测系统
随着社会的发展、城市化推进 ，我国交通信息化建设得到高速发展。道路视频监控规模迅 速扩大 ，通过人工检测车辆运行状况已经很淄 菌足日益复杂的交通管理的需要 。科学技术 Ｂ ｇ ， Ｔ＃Ｌ ￣ ５－ ． ，基于视频进行交通事件自动榆 则变成现实 ，建设基于视频的交通事件 则与
项 目概 况
事｛ 牛 管理 系统也变得 非常必要 。
本项 目研 发的交 通智 能视 频分 析系统 主要 应 用在高 速公 路 、城市 道路 、轨 道交 通等行业 。 通过视频检测 ，实现交通违法检测、交通事件检测 、交通参数提取，并完成针对视频录像 实时报警、查询回放、数据统计等功能的交通事件管理系统 ，为交通管理提供智能化管
、
理手 段 。
预 计 经 济 效 益 在 项 目完成 后 三 年里 销 售 额 累 计 将 达 到 ３ ３ ３ Ｏ 万 元 ，赢利 达 到 １ ０ ４ ４ ． ６ ） ９ － 元 。从而 带 动 经济 发展 ，带 来 高税 收 回报 ，并 提 供一 定 的 就业 机 会 。
冒 中 国 科 学 院 北 京 国 家 技 术 转 移 中 心
基于视频图像处理的信号交叉口交通冲突检测与判定
基于视频图像处理的信号交叉口交通冲突检测与判定摘要随着我国城市化的快速发展，道路交叉口的安全问题已经得到人们的广泛关注。
交通冲突技术已经成为非道路事故的评价技术，因此道路交叉口的安全问题得到人们的广泛关注。
交通冲突技术作为一种非交通安全评价技术，和传统的依赖事故量的道路安全评价方法，该种方法具有定量分析和评价速度快的优点。
然而，交通冲突在发展的同时遇到了一定的瓶颈。
由于传统的车辆数据观测手段不足，交通冲突不能被快速的捕捉，因此不能保证交通冲突准确性。
更重要的，交通冲突技术应用于道路交叉口安全评价的前提是保证有效的判定交通冲突的严重程度，因为严重的交通冲突更加接近事故，更能体现出交叉口安全状况，但是传统的冲突判定指标较为单一，无法保证判定交通冲突严重程度的准确性。
本文以城市道路交叉口机动车作为交通冲突的作用对象，利用视频检测技术中较为常用、准确的背景差分法，检测、跟踪经过交叉口的所有运动车辆，根据目标车辆每一帧的图像位置，得到其在交叉口平面的实际位置，在此基础上进一步得到其在交叉口的行车数据，包括速度、加速度和行驶方向角等。
论文采用BP神经网络评价方法，从交通冲突发生的现象着手，结合传统交通冲突判别方法，确定了识别交通冲突和判定交通冲突严重程度所需要的BP神经网络评价因素，这些因素包括车辆的减速度、到达冲突点的时间和目标车辆当前的行驶速度三种；通过分析每项BP神经网络评价因素对交通冲突的影响，分别确定了这些因素进行交叉口交通冲突BP神经网络综合评价的隶属度函数，并建立了基于BP神经网络综合的交通冲突评价细则，评价细则包括正常通过、一般冲突、中度冲突和严重冲突四类；根据BP神经网络评价因素的分类标准，对交叉口的交通冲突做出识别与严重程度的判定。
论文用实例验证了该方法的对行性。
关键词：交通冲突技术，视频检测技术，BP神经网络评价法ABSTRACTWith the rapid development of urbanization in our country, the road intersection safety has been widespread interest. Traffic conflict technology has become the road accident assessment technology, and the road intersection safety problems get people's attention. Traffic conflict technology as a kind of traffic safety evaluation technology, and traditional depends on the amount of accident of road safety evaluation method, this method possesses the advantages of fast quantitative analysis and evaluation. Traffic conflict, however, met at the same time as development bottleneck. The shortage of the traditional vehicle data observation means traffic conflict can not be quickly capture, therefore cannot guarantee the accuracy of traffic conflict. More important, the traffic conflict technique is applied to road intersection safety evaluation is to ensure that the premise of effective for determining the severity of the traffic conflict, because of the serious traffic conflict is more close to the accident, more can reflect the intersection safety condition, but the traditional conflict judgement index is relatively single, there is no guarantee that determine the accuracy of the traffic conflict severity.Based on the role of the motor vehicle as the urban road intersection traffic conflict object, using the video detection technology is relatively common, accurate background difference method, all of the moving vehicle detection and tracking through the intersection, according to the target vehicle of every frame image position, get the actual location of the intersection plane, on the basis of the further in the intersection traffic data, including velocity, acceleration and driving direction Angle, etc.Paper USES the BP neural network evaluation method, start from the phenomena of traffic conflict, combined with the traditional assessment method of traffic conflict determines the identification of traffic conflict and determine the BP neural network traffic conflict severity need evaluation factors, these factors include the reduction of the vehicle speed and time of arrival in the conflict and the target vehicle speed of the current three; Through the analysis of each BP neural network of traffic conflict evaluation factors, intersection traffic conflict, respectively, to determine the factors which the membership function of the BP neural network comprehensive evaluation, and set up based on BP neural network of comprehensive traffic conflict evaluation rules of evaluation rules including normal by conflict, general, moderate and severe conflict conflict four classes; Based on the BP neural network classification criteria of evaluation factors, the intersection of the recognition and judge the severity of traffic conflict. Paper an example is used to verify the method of lines.Key words: traffic conflict technology, video detection technology, the BP neural network evaluation method目录基于视频图像处理的信号交叉口交通冲突检测与判定 (1)摘要 (1)ABSTRACT (2)目录 (3)第一章绪论 (4)1.1 本文研究背景及意义 (4)1.2 国内外研究现状 (6)1.2.1 交通冲突的研究现状 (6)1.2.2 视频技术在交通事件检测的研究现状 (9)1.3 本文的研究内容 (12)第二章交通冲突原理介绍 (13)2.1 交通冲突概念 (13)2.2 交通冲突观测手段 (13)2.3 交通冲突判定方法 (14)2.4 本章小结 (18)第三章基于视频的交叉口车辆检测与跟踪 (19)3.1 图像的预处理 (19)3.1.1 图像的增强 (20)3.1.2 对比度增强 (21)3.1.3 图像的边缘检测 (21)3.1.4 水平梯度方向边缘检测 (24)3.1.5 图像的二值化 (24)3.2 运动目标的检测 (26)3.3运动目标跟踪 (28)第四章基于视频的车辆行驶数据提取与处理 (30)4.1数学形态学突出车特征 (31)4.2基于边缘提取、数学形态学和车纹理相结合的车定位算法 (32)4.3车分割技术 (32)第五章基于BP神经网络算法的交通冲突判定 (34)5.1 BP神经网络算法的介绍 (34)5.1.1神经网络 (34)5.1.2 BP算法 (35)5.2 基于BP神经网络算法交叉口交通冲突实现 (40)5.3实例分析 (40)第六章结论与展望 (41)致谢 (42)参考文献 (43)第一章绪论1.1 本文研究背景及意义交通事故的成因分析和危害预防一直是世界各国交通领域重点研究的课题之一，伴随着城市化的飞速发展，交通事故的影响和范围越来越大，任何国家和地区都无法彻底预防交通事故的发生，依然面临着交通事故导致的大量人身伤亡及财产损失等问题。
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基于视频技术的直接交通事件检测高速公路和城市快速路是承担我国公路运输和城市道路运输的主要道路，具有车速快、流量大等许多特点，一旦发生突发交通事件，极易引发交通事故，严重影响道路的通行能力和运营效率。
在日常的交通运行和交通管理中，如果仅仅依靠人工报告，电视监视等非自动检测方法发现交通事件，不但浪费大量的资源，而且不全面及时，给交通安全带来了隐患。
因此，交通事件自动检测技术越发成为智能交通的研究热点，旨在第一时间快速发现交通事件的地点，利于及时处理交通事件。
交通事件指偶发性交通事故、车辆抛锚、恶劣天气、货物散落、道路养护、体育赛事、规模集会等交通情况。
高速公路和城市快速路上发生的停车、逆行、慢行、拥堵、行人穿越、交通事故是需要重点管控的交通事件。
当发现这些交通事件时，交通事件自动检测系统能够立刻报警，自动记录违章违法依据，同时快速处置交通事件，消除安全隐患、减少交通事件的损失。
例如，图1(a)为行人穿越高速公路交通事件，图1(b)为高速公路车辆拥堵交通事件。
交通事件的视频检测技术研究概述交通事件自动检测方法图2为交通事件检测研究方法结构示意图，分为自动和非自动检测方法，其中非自动技术主要包括人工报告，电视监视等，自动技术主要有直接和间接检测法。
直接检测法是一种基于视频的处理方法，通过交通事件视频检测算法，直接检测交通事件。
间接检测法是一种基于交通流参数的处理方法，通过模式识别、数学统计、交通模型、人工智能等方法，融合交通流数据检测交通事件。
直接法和间接法的特点可总结如下：1、由于交通系统具有很强的非线性、模糊性、不确定性，研究表明间接法有许多不足之处，不但安装麻烦，而且费用较高，在交通流密度高时，间接法具有较好的检测效果，在交通密度低时检测效果不好。
2、由于直接法是根据视频图像内容，直接判断是否有交通事件发生，研究表明直接法的判别速度上远远胜于间接法，即使交通流量很低，也能对交通事件进行良好的判断。
鉴于交通事件的直接检测法的快速判断能力和其广泛交通的实用性，本文主要涉及基于视频的直接交通事件检测方法的研究和应用情况。
国外研究状况由于模式识别、图像处理、计算机视觉、人工智能等技术的快速发展，国外开展交通事件的视频技术研究较早，而且技术也比较成熟。
目前，国外已经研究出多种交通事件视频检测系统，如Autoscope、Siemens、Traficon、Videotrack等。
这些系统基本能够实现平均队列长度、平均车速、车头时距、事故检测、拥挤度检测、车辆跟踪等功能。
Autoscope交通事件视频检测系统目前已经成功应用于美国乔治亚洲运输部出行向导、北京四环路交通量检测、韩国奥林匹克交通信息系统、纽约高速公路事故管理系统、香港隧道事故检测信息系统等。
国内研究状况我国开展交通事件的视频检测技术研究较晚，但进展较快，已取得较好成果。
从模拟视频的交通事件视频检测逐步向数字、高清方向发展，扩大了检测范围、降低了应用成本。
以清华开发的“交通自动检测视觉系统Visatram”和中科院自动化所开发的“交通场景视觉监控”为代表的项目取得了较大的发展，智达威路特、成都深港、厦门恒深、深圳哈工大交通电子、上海高德威等国内许多公司也均已经开发出自己的产品并在一些地区得到了广泛的实际应用，交通事件的视频检测技术越来越得到了国内智能交通行业的广泛重视。
交通事件视频检测技术应用交通事件视频检测系统结构图3为交通事件视频检测系统的结构框图，主要包括摄像机、视频信号传输和分配系统、交通事件视频检测器、网络传输设备、视频交通事件数据服务器、客户管理端，各部分的主要功能如下：1、摄像机：监视道路状况，采集交通视频信号。
2、视频信号传输和分配系统：负责视频信号的传输和分配，输入信号为摄像机视频，输出信号与交通事件检测器相连。
3、交通事件视频检测器：根据视频摄像机的图像，对道路交通事件进行检测、记录、传输、统计。
4、交通事件视频检测服务器：安装在监控中心，为交通事件数据库服务器服务，存储图像录像、交通流参数等数据。
5、交通事件视频检测客户管理端：实现对交通事件视频检测器进行工作参数设置、工作状态监测、视频录像和存储、交通事件报警等功能。
综上所述，交通事件视频检测系统根据采集的视频图像，对交通事件进行直接判断，准确而快速地检测交通事件是否发生，当交通状态处于异常情况时，交通事件视频检测系统自动报警，根据交通事件的发生地点信息，联动公安、消防、救护等部门，加快紧急救援和交通控制措施。
交通事件视频检测算法视频检测算法是交通事件检测系统的关键，根据交通事件的视频图像，研判交通事件的类型、位置等信息，包括对交通事件视频图像内的车辆、行人等交通参与者的目标检测和目标跟踪等过程。
交通事件目标检测是指从交通事件视频图像中检测出车辆、行人等交通信息（如图4a），通常有如下方法：1、帧差法：检测相邻图像之间变化的最简单方法，直观比较连续各帧图像在灰度上的差别，提取视频中的运动区域。
研究表明该方法的实现简单，复杂度较低，但难以获得目标区域的精确描述。
2、背景差分法：利用当前图像和背景实现差分来检测运动区域。
研究表明该方法的操作简单，提供特征数据完整，但对外来干扰比较敏感。
3、光流法：以灰度梯度基本不变为约束假设的目标检测方法。
研究表明该方法检测运动对象的效果较好，但计算复杂，抗噪性能较差。
4、边缘检测：利用目标的边缘检测目标的位置。
研究表明该方法不但能检测运动目标，也能检测静止目标，但抗干扰性能不佳。
交通事件目标跟踪是指获取目标在每帧图像上的位置坐标，将不同帧的同一目标的所有坐标按照时间的先后顺序串联起来，就是目标的运动轨迹。
（如图4b）通常有如下方法：1、基于区域跟踪：将运动目标看成许多不同的小区域块组成，通过跟踪各个不同的小区域块来跟踪整个运动目标。
研究表明该方法计算量小，设计简单，但只适用于交通流量小、背景变化简单的场合。
2、基于轮廓跟踪：利用封闭的曲线轮廓来表达运动目标，以轮廓位置的变化反应目标位置的移动。
研究表明该方法计算量小，实时性高，但合理初始化目标的轮廓比较复杂。
3、基于模型跟踪：根据预先知道的运动目标三维模型，然后在图像序列中确定运动目标的瞬时运动参数，从而达到跟踪的目的。
研究表明该方法运算精度高，目标运动信息全面，但预先获得各种不同车辆、行人的模型较难。
4、基于特征跟踪：选取目标的局部或部分特征作为跟踪对象。
研究表明该方法由于只关心目标的部分特征，而不是整体，所以即使目标的某个部分被遮挡时，只要关心的特征还在，就不会影响跟踪效果，有更好的抗干扰性。
目前，交通事件视频检测系统的算法技术难点，一方面主要集中于在复杂的交通环境和恶劣多变的天气中，对机动车、行人等交通参与者运动分割。
另外一方面就是如何提取运动目标的特征，只有选择合适的特征，才能有效理解交通事件行为，达到交通事件自动检测的目的。
交通事件视频检测技术应用交通事件的视频检测技术，目前主要应用于高速公路和城市道路的监控管理中：在高速公路和城市快速路的管理工作中，交通事件的视频检测设备多应用在桥梁、隧道、匝道、收费站等处，集中对违法停车、掉头、倒车、压线、事故等交通事件检测和报警。
在城市道路的管理工作中，交通事件视频检测技术多应用在车流量较多、常发性交通拥堵、交通事故等城市关键路口和路段处，对交通秩序、社会治安等交通事件检测和报警。
另外，交通事件视频检测设备的报警功能需联合高速公路、城市交通管理、消防、医院等多部门，实现报警信息共享，对交通设施全天监视，快速而高效地自动检测交通事件，减轻交通监管人员的工作强度，提高交通管理的水平。
交通事件视频检测技术发展存在问题交通事件的视频检测技术的提高，一方面，要依托于机器视觉、图像处理、计算机通讯等多学科综合发展。
另外一方面，要规范交通事件视频检测系统的选点、安装、调试、使用。
目前交通事件视频检测技术的主要问题可概括如下：1、由于交通事件视频检测技术是基于摄像机的视频信号进行开发处理的，所以交通事件视频检测系统本身对外部环境的要求有很大的限制，尤其是恶劣天气、道路拥挤等复杂条件下，交通事件视频检测性能的适应能力不够。
2、由于交通事件视频检测系统是基于数字图像的多目标跟踪和多目标识别的，而目前多目标跟踪和多目标识别的机器视觉技术发展还未成熟，限制了交通事件视频检测技术的发展。
3、根据目前的视频检测技术要求，首先要确定检测的视频监控范围，进行车道划分等，也就是只能对固定的道路区域进行检测，一般采用固定安装方式，发生事件后无法人工开展非现场的处置、执法。
4、由于道路环境条件复杂，交通事件检测属于应用模糊识别技术，不可能百分之百准确，都存在误报和漏报问题，例如检测到的遗撒物可能是报纸、纸片，行人穿越可能是行人在路侧行走而不是横向穿越道路。
5、系统对不同的道路条件下所监测区域易发的交通事件采取了单一的报警方式，没有针对不同地点甚至不同车道所发生的不同类交通事件采取不同的报警等级。
提高交通事件的视频检测技术水平的几个建议针对交通事件视频检测应用系统中存在的问题，提高交通事件视频检测技术的水平，本文提出如下改进意见：1、改进交通事件视频检测算法的性能，在不可避免的恶劣天气和复杂交通场合下，提高机动车、行人等交通对象运动分割和特征提取的适应性。
2、对照视频检测要求的安装条件，对安装点进行现场勘察，满足视野开阔、道路线形平直等基本条件。
3、在工程实施阶段选择具备全天候应用、成像质量好的摄像机，并尽量避免在逆光条件下进行图像检测。
4、保证交通事件视频图像在图像数字化、图像通讯传输过程中的质量，只有具有较好的图像质量才能够更好的达到视频检测效果。
5、划分交通事件的等级，相应设立交通事件视频检测系统的范围，科学调度警力，合理使用社会资源，最大限度减少交通事件的损失。
交通事件视频检测关键技术研究展望本文分析了目前常用的交通事件的自动检测方法，指出直接视频检测方法的优点和应用特点，并根据交通事件视频检测方法存在的问题，初步提出改进意见，在下一步的工作中，一方面重点需要加强交通事件视频检测算法的改进，扩大交通事件检测范围，提高交通事件检测系统对恶劣天气，复杂交通状况的抗干扰性。
另外一方面要规范交通事件检测系统安装和使用，提高视频图像传输的质量，改进交通事件视频检测的效果。
本文刊载于CPS中安传媒旗下《CPS安防市场》2012.12期（作者单位：公安部交通管理科学研究所）。