霧天條件下高速公路視頻事件檢測技術(shù)研究.pdf

1、我國高速公路發(fā)展迅猛的同時，交通事故及其隱患比例也在逐年增加。給高速公路的安全帶來巨大威脅的因素主要有兩個:惡劣天氣以及交通異常事件。在我國大部分地區(qū)引起惡性交通事故的天氣現(xiàn)象中，霧的影響最大，霧天不僅影響交通行車安全，同時也使得交通視頻監(jiān)控設備所獲圖像的對比度和顏色質(zhì)量出現(xiàn)退化，影響圖像的應用價值。車輛逆行與行人闖入也會給高速公路交通安全帶來巨大隱患。本文研究重點主要有霧天視頻圖像清晰化處理、高速公路行人檢測、車輛逆行檢測。
　

2、　本文結(jié)合江蘇省交通運輸廳科研項目《基于三維立體視覺的高速公路交通異常智能識別方法及系統(tǒng)構(gòu)成研究》，以NH高速公路K2090+700處設置的HD-SDI球形攝像機所拍攝的交通視頻為數(shù)據(jù)源，充分利用已經(jīng)建立的高速公路監(jiān)控硬件系統(tǒng)，研究霧天條件下高速公路視頻事件（行人、車輛逆行）檢測技術(shù)。研究的主要內(nèi)容如下:
　　(1)研究霧天交通視頻圖像清晰化方法。通過分析不同天氣下圖像的R、G、B三通道及灰度直方圖特性，結(jié)合圖像對比度提出基于灰度

3、直方圖的霧天等級檢測方法，實現(xiàn)霧天等級檢測;在HSI彩色空間中采用基于限制對比度的直方圖均衡化去霧方法對輕霧天圖像進行清晰化處理，并對去霧結(jié)果進行評價，實驗表明，該方法處理后的圖像具有較好的視覺效果。
　　(2)研究視頻圖像預處理過程中的相關(guān)技術(shù)與算法，包括彩色圖像灰度化方法、圖像濾波算法、圖像邊緣檢測、閾值分割技術(shù)等，并對比不同算法的實驗效果，確定適合實驗數(shù)據(jù)的最佳處理算法。為避免圖像處理過程中雜點干擾檢測的準確性，提高運算處理

4、速度，對視頻圖像進行檢測區(qū)域“裁剪”，獲得相關(guān)交通事件檢測的感興趣區(qū)。
　　(3)研究運動目標提取方法。對比分析了常用的目標檢測算法的檢測效果，利用多幀中值法提取背景圖像;對幀間差分算法進行改進，提出基于三幀間差分與Prewitt邊緣檢測算子相結(jié)合的目標檢測算法，能夠準確的分離出運動目標;運用形態(tài)學濾波方式，根據(jù)噪聲斑塊面積除去圖像中的噪聲點;對提取的運動目標進行連通域標記處理，并提取運動目標屬性特征。
　　(4)研究行人與