基于D-S證據(jù)理論的融合算法及其在交通事件檢測(cè)中的應(yīng)用.pdf

1、交通事件檢測(cè)是智能交通系統(tǒng)的重要研究?jī)?nèi)容之一。本文研究了基于D-S證據(jù)理論的交通事件檢測(cè)融合算法。
　　針對(duì)隧道火災(zāi)和道路行人檢測(cè)的應(yīng)用，本文對(duì)D-S證據(jù)理論的融合算法進(jìn)行了研究，并在此基礎(chǔ)上提出了相應(yīng)的改進(jìn)算法，主要改進(jìn)包括：結(jié)合證據(jù)距離可信度和不確定度對(duì)證據(jù)源的權(quán)值進(jìn)行修正；利用證據(jù)的相似度和沖突構(gòu)造證據(jù)間的K-L距離，進(jìn)一步得到證據(jù)的權(quán)重。對(duì)修正后證據(jù)進(jìn)行加權(quán)后融合。將兩種改進(jìn)算法應(yīng)用于隧道火災(zāi)檢測(cè)和道路行人檢測(cè)中。首先對(duì)提

2、取到的視頻序列利用統(tǒng)計(jì)直方圖法進(jìn)行背景提取，選取直方圖中最大值對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)作為背景的像素值。再通過背景差分法對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行提取，同時(shí)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行二值化處理，利用連通域標(biāo)記排除干擾目標(biāo)。隧道火災(zāi)檢測(cè)中選取火焰的面積增長(zhǎng)特性、閃爍特性和形狀復(fù)雜度以及煙霧的紋理特征對(duì)火災(zāi)進(jìn)行檢測(cè)。行人的特征采用：寬高比、面積和速度。利用目標(biāo)的特征，對(duì)視頻中的疑似區(qū)域進(jìn)行識(shí)別和分析。利用蒙特卡洛模擬法得到各個(gè)特征檢測(cè)的仿真結(jié)果，將統(tǒng)計(jì)的檢測(cè)率、誤報(bào)率利用MATL