基于視頻跟蹤的車輛行為分析技術(shù)研究.pdf

1、近年來，車輛違章行為引起的交通事故越來越多，因此用于檢測違章車輛的行為分析技術(shù)已經(jīng)成為一個研究熱點。當(dāng)前多數(shù)視頻檢測技術(shù)都是以圖像分割為基礎(chǔ)的，而在行為檢測方面有更大優(yōu)勢的視頻跟蹤技術(shù)卻因過多的時間消耗而被降低了實用價值。
　　 本文以實際工程應(yīng)用為目的，對基于視頻跟蹤的車輛行為分析技術(shù)進(jìn)行了研究，在現(xiàn)有研究成果的基礎(chǔ)上，取得了具有創(chuàng)新性的研究成果。
　　 本文對Moravec角點提取算法進(jìn)行了改進(jìn)，改進(jìn)算法通過計算當(dāng)前

2、點周圍的區(qū)域之間的絕對差和來獲得角點度量值，該算法可以提取出對環(huán)境變化不敏感的特征角點，而且效率提高了一倍。設(shè)計一種動態(tài)選擇最優(yōu)角點的算法，動態(tài)改變選擇窗來選擇最優(yōu)角點，避免同一目標(biāo)上選擇多個角點。
　　 針對基本的匹配模板有大量平滑信息的問題，以基本模板的6/25的不平滑的區(qū)域設(shè)計新的匹配模板，并且在跟蹤過程中根據(jù)車輛位置不同動態(tài)改變匹配模板。設(shè)計了一種快速匹配算法，利用Kalman濾波對預(yù)測位置進(jìn)行預(yù)測，將搜索窗縮小到原來的

3、1/4。根據(jù)已有軌跡的平滑程度，設(shè)計了兩種不同的搜索策略，匹配運(yùn)算次數(shù)減小到預(yù)測位置總數(shù)的1/2。相對于全搜索法，本文設(shè)計的匹配搜索算法效率提高了很多倍。
　　 設(shè)計了軌跡分析算法，實現(xiàn)了對車輛行為的分析。通過分析車輛運(yùn)動矢量和道路正確行駛方向之間的夾角來檢測車輛違章逆行事件；通過分析車輛位置變化來檢測車輛違章變道事件；通過軌跡中運(yùn)動矢量的變化獲得車輛速度變化，來檢測突然加速和突然剎車事件。
　　 本文設(shè)計的算法在高速公