基于机器视觉的交通事件检测方法的研究

• 作者: 苑玮琦 谢昌隆
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 交通事件检测 背景差 目标特征 实时检测
• 年，卷（期）: 2013,（10）
• 所属期刊栏目: 交通体系与工具仿真
• 页码范围: 189-193
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4082字
• 语种: 中文

摘要

关于交通事件准确检测问题,针对现有智能交通系统多是对道路车流量进行自动检测和控制,功能性不足.为提高检测系统的实时性、快速性和准确性,达到有效控制,设计了一套基于机器视觉的高速公路交通事件检测方法,补充其功能模块,能够准确、实时地检测出拥堵、行人、停车等交通事件的发生.首先,利用前100帧的均值作为初始背景;接着,根据不同事件获取背景图像进行实时更新;然后,当前图像与背景图像作差,获取差分图像,并进行形态学处理;最后,根据二值图上运动目标的特征,判断发生了哪类交通事件.利用交通视频,进行实验,结果显示,能够达到实时检测要求,且检测效果较为准确.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苑玮琦	沈阳工业大学视觉检测技术研究所	283	2226	21.0	31.0
2	谢昌隆	沈阳工业大学视觉检测技术研究所	1	15	1.0	1.0