基于视频图像的人-车碰撞事故识别研究
发布时间：2021-11-04 14:51
随着中国道路交通的飞速发展,道路上行驶的车辆越来越多,引发的交通事故也频繁发生,严重威胁了人民的生命财产安全。然而我国目前在交通事故的发现和处理上,依然是通过电话报警和人工监测的方式,效率较低,因此利用视频图像处理技术实现智能检测交通事故成为了研究的热点。但目前交通事故自动判别系统的研究存在着诸多问题,如目标检测不准确,跟踪效果不好,冲突判别正确率不高等,而且研究内容大多是针对车辆间的碰撞识别,针对人车间的碰撞研究很少。人在受到车辆撞击后伤亡率很高,而且人会发生剧烈形变导致不易被检测识别。针对这些问题,本文提出了基于视频图像的人车碰撞事故识别技术。主要研究内容包括运动目标的检测、跟踪及碰撞。（1）运动目标检测是进行人车碰撞事故识别的第一步。通过分析不同的运动目标检测方法和背景建模方法,选择基于混合高斯模型的运动目标检测算法,以达到最优的运动目标检测效果。在提取出前景目标区域后,对检测结果进行分析,提出基于多特征融合的阴影检测和去除,将目标的颜色特征、纹理特征及边缘特征有效结合去除前景目标区域内的阴影,以优化运动目标检测结果。最后通过实验分析,验证了算法的有效性。（2）接着要进行目标跟踪...
【文章来源】：郑州大学河南省 211工程院校
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
论文研究方案
图 2.1 图像采集和传输过程交通视频采集设备主要包括 CCD 摄像机、镜头和图像采集卡。摄像机和负责拍摄实时交通状态。目前摄像机的主要传感部件 CCD 即电荷耦合器件要将光线变为电荷并可将电荷储存及转移。图像采集卡是图像采集传输部图像处理部分的接口，为了满足图像信号高速度传输的要求。交通视频传输设备主要是为了将采集到的视频从现场传输到视频图像处备，主要包括光纤和光端机。光纤即光导纤维，是光纤通信的传输媒介，带宽高、通讯容量大、信号损耗低、中继距离远等优点，非常适合图像等量数据的传输。光端机包括光发射机和光接收机，是光电转换的收发设备[.2.2 交通视频图像的特点视频实际上是由多幅图像以时间先后顺序排列组成的图像集合，其中每像称为帧。通常情况下，视频图像中都含有大量的关于图像内容的有效信交通视频图像就含有了车辆等运动目标的有效信息。
本章就对运动目标检测方法进行分析研究，解决系统的运动目标检题。.1 运动目标检测技术本文是根据道路上的固定监控摄像头拍摄的视频进行事故识别，所以进是静态背景下的目标检测。目前常用的基于静态背景的运动目标检测基本有三种：相邻帧差法，光流法和背景差分法[26]。.1.1 常用的运动目标检测算法.1.1.1 相邻帧差法相邻帧差法的基本原理是在视频图像中，运动目标在相邻两帧图像中会明显的差值图像，而背景在相邻两帧之间不会产生明显的差分图像，所以比较相邻两帧图像，得到二者的差分图像并进行阈值化处理，将阈值化结过图像后处理操作即可分离出运动目标，整个过程如图 3.1 所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]道路交通运输安全发展报告（2017）[J]. Matthias Gsul,胡予红,周旋,宁丙文,米建英,刘佳,王光远,王静,董晨,张露丹. 中国应急管理. 2018(02)
[2]智能视频分析的车辆异常行为检测方法[J]. 尹宏鹏,李艳霞,周佳怡,柴毅. 重庆大学学报. 2016(03)
[3]多特征融合的车辆阴影消除[J]. 邱一川,张亚英,刘春梅. 中国图象图形学报. 2015(03)
[4]基于小波方程的高速公路交通事故自动检测方法[J]. 尹春娥,陈宽民,万继志. 中国公路学报. 2014(12)
[5]车辆交通事故视频监测算法研究[J]. 李月娥,申海洋. 测试技术学报. 2014(04)
[6]一种基于视频的交通事故检测方法[J]. 拜佩,李金屏. 济南大学学报(自然科学版). 2012(03)
[7]交通事件视频图像自动识别系统的研究[J]. 赵建东,张昊,王自上,李兆轩. 北京交通大学学报. 2011(04)
[8]视觉跟踪技术综述[J]. 侯志强,韩崇昭. 自动化学报. 2006(04)
博士论文
[1]基于计算机视觉的行人交通信息智能检测理论和关键技术研究[D]. 王爱丽.北京交通大学 2016
硕士论文
[1]基于视频的车辆碰撞检测方法研究[D]. 刘松.重庆大学 2017
[2]基于视频的交通事故自动判别算法研究[D]. 徐谦.吉林大学 2015
[3]基于视频的交通冲突自动判别技术研究[D]. 赵欢.吉林大学 2014
[4]基于计算机视觉的车辆跟踪算法研究[D]. 成志航.广东工业大学 2014
[5]基于卡尔曼滤波器的抗遮挡车辆跟踪算法[D]. 李文姣.中国海洋大学 2013
[6]基于视频的交通信息采集系统的研究[D]. 李娜.中南大学 2010
[7]基于视频图像的交通事件自动识别算法研究[D]. 王自上.北京交通大学 2010
[8]交通视频监控系统中车辆识别与跟踪技术研究[D]. 孔勇平.华南理工大学 2010
[9]基于图像处理和DSP的交通灯实时智能控制系统研究[D]. 孔文杰.郑州大学 2010
[10]智能视频监控中运动目标检测与跟踪算法研究[D]. 杜晶晶.西南交通大学 2009
本文编号：3475951
【文章来源】：郑州大学河南省 211工程院校
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
论文研究方案
图 2.1 图像采集和传输过程交通视频采集设备主要包括 CCD 摄像机、镜头和图像采集卡。摄像机和负责拍摄实时交通状态。目前摄像机的主要传感部件 CCD 即电荷耦合器件要将光线变为电荷并可将电荷储存及转移。图像采集卡是图像采集传输部图像处理部分的接口，为了满足图像信号高速度传输的要求。交通视频传输设备主要是为了将采集到的视频从现场传输到视频图像处备，主要包括光纤和光端机。光纤即光导纤维，是光纤通信的传输媒介，带宽高、通讯容量大、信号损耗低、中继距离远等优点，非常适合图像等量数据的传输。光端机包括光发射机和光接收机，是光电转换的收发设备[.2.2 交通视频图像的特点视频实际上是由多幅图像以时间先后顺序排列组成的图像集合，其中每像称为帧。通常情况下，视频图像中都含有大量的关于图像内容的有效信交通视频图像就含有了车辆等运动目标的有效信息。
本章就对运动目标检测方法进行分析研究，解决系统的运动目标检题。.1 运动目标检测技术本文是根据道路上的固定监控摄像头拍摄的视频进行事故识别，所以进是静态背景下的目标检测。目前常用的基于静态背景的运动目标检测基本有三种：相邻帧差法，光流法和背景差分法[26]。.1.1 常用的运动目标检测算法.1.1.1 相邻帧差法相邻帧差法的基本原理是在视频图像中，运动目标在相邻两帧图像中会明显的差值图像，而背景在相邻两帧之间不会产生明显的差分图像，所以比较相邻两帧图像，得到二者的差分图像并进行阈值化处理，将阈值化结过图像后处理操作即可分离出运动目标，整个过程如图 3.1 所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]道路交通运输安全发展报告（2017）[J]. Matthias Gsul,胡予红,周旋,宁丙文,米建英,刘佳,王光远,王静,董晨,张露丹. 中国应急管理. 2018(02)
[2]智能视频分析的车辆异常行为检测方法[J]. 尹宏鹏,李艳霞,周佳怡,柴毅. 重庆大学学报. 2016(03)
[3]多特征融合的车辆阴影消除[J]. 邱一川,张亚英,刘春梅. 中国图象图形学报. 2015(03)
[4]基于小波方程的高速公路交通事故自动检测方法[J]. 尹春娥,陈宽民,万继志. 中国公路学报. 2014(12)
[5]车辆交通事故视频监测算法研究[J]. 李月娥,申海洋. 测试技术学报. 2014(04)
[6]一种基于视频的交通事故检测方法[J]. 拜佩,李金屏. 济南大学学报(自然科学版). 2012(03)
[7]交通事件视频图像自动识别系统的研究[J]. 赵建东,张昊,王自上,李兆轩. 北京交通大学学报. 2011(04)
[8]视觉跟踪技术综述[J]. 侯志强,韩崇昭. 自动化学报. 2006(04)
博士论文
[1]基于计算机视觉的行人交通信息智能检测理论和关键技术研究[D]. 王爱丽.北京交通大学 2016
硕士论文
[1]基于视频的车辆碰撞检测方法研究[D]. 刘松.重庆大学 2017
[2]基于视频的交通事故自动判别算法研究[D]. 徐谦.吉林大学 2015
[3]基于视频的交通冲突自动判别技术研究[D]. 赵欢.吉林大学 2014
[4]基于计算机视觉的车辆跟踪算法研究[D]. 成志航.广东工业大学 2014
[5]基于卡尔曼滤波器的抗遮挡车辆跟踪算法[D]. 李文姣.中国海洋大学 2013
[6]基于视频的交通信息采集系统的研究[D]. 李娜.中南大学 2010
[7]基于视频图像的交通事件自动识别算法研究[D]. 王自上.北京交通大学 2010
[8]交通视频监控系统中车辆识别与跟踪技术研究[D]. 孔勇平.华南理工大学 2010
[9]基于图像处理和DSP的交通灯实时智能控制系统研究[D]. 孔文杰.郑州大学 2010
[10]智能视频监控中运动目标检测与跟踪算法研究[D]. 杜晶晶.西南交通大学 2009
本文编号：3475951
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