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1、在智慧交通建設(shè)過程中,道路交通異常事件的有效檢測(cè)和關(guān)鍵幀的有效提取已成為道路監(jiān)控中需要攻克的重、難點(diǎn)。目前,交通異常檢測(cè)中模式識(shí)別、統(tǒng)計(jì)理論、人工智能、小波、動(dòng)態(tài)交通模型等方法與關(guān)鍵幀提取中基于聚類、運(yùn)動(dòng)分析、基于內(nèi)容、鏡頭邊界的方法,都需要經(jīng)過復(fù)雜的數(shù)學(xué)建模再分析。本文針對(duì)道路交通監(jiān)控視頻特點(diǎn),研究無(wú)需建模的道路交通異常事件和關(guān)鍵幀提取算法。研究?jī)?nèi)容包含:
(1)針對(duì)高速路上停車異常事件,研究基于相關(guān)性和k-mediods聚
2、類分析算法結(jié)合的道路交通異常事件檢測(cè),算法首先將道路監(jiān)控視頻中將視頻信息處理為可分析的圖像信息,然后對(duì)一段時(shí)間內(nèi)的平均圖像幀通過相關(guān)性算法與預(yù)先設(shè)定的閾值比較,識(shí)別存在停車行為的時(shí)間段,再針對(duì)這段時(shí)間的圖像幀序列使用k-mediods算法分析最具代表的圖像幀。實(shí)驗(yàn)表明此算法能有效檢測(cè)高速路上停車異常事件。
(2)研究基于不同圖像幀之間相關(guān)性的道路交通監(jiān)控視頻關(guān)鍵幀提取算法,首先將視頻流信息轉(zhuǎn)化為可用于分析的圖像幀基本信息,再利
3、用不同圖像幀之間相關(guān)性R(k,l)與當(dāng)前關(guān)鍵幀自相關(guān)性R(k)的判別函數(shù)g(Fk,Fl)判斷其是否為關(guān)鍵幀。為減少幀冗余度,結(jié)合滑動(dòng)窗口機(jī)制對(duì)算法進(jìn)行改進(jìn)。實(shí)驗(yàn)表明此算法能提取出有效的、與視覺觀察一致的關(guān)鍵幀,通過引入滑動(dòng)窗口機(jī)制減少關(guān)鍵幀冗余。
(3)結(jié)合相關(guān)系數(shù)理論,研究道路交通中關(guān)鍵幀的提取算法,先獲取可用于算法分析的圖像幀信息,再利用當(dāng)前幀fl和當(dāng)前關(guān)鍵幀的相關(guān)系數(shù)r(k,l)與關(guān)鍵幀相關(guān)系數(shù)r(k)的判別函數(shù)f(Fk
4、,Fl)判斷其是否為關(guān)鍵幀,同時(shí)結(jié)合滑動(dòng)窗口機(jī)制進(jìn)行了改進(jìn)。實(shí)驗(yàn)表明其能提取符合視覺特性的關(guān)鍵幀,在利用滑動(dòng)窗口改變后減少了關(guān)鍵幀冗余度。
(4)針對(duì)相關(guān)系數(shù)的關(guān)鍵幀提取算法,提出基于歐式距離的不同視頻幀間差異性的關(guān)鍵幀有效性評(píng)價(jià)方法,利用兩個(gè)關(guān)鍵幀之間的相似性(歐式距離)表示兩幀圖像之間差異,評(píng)價(jià)選取的關(guān)鍵幀是否為最佳關(guān)鍵幀。實(shí)驗(yàn)表明其評(píng)價(jià)本文提出的關(guān)鍵幀算法和視覺觀察最佳關(guān)鍵幀結(jié)果一致。
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