夜晚车辆异常事件分析

• 作者: 陈永强 韩军 顾明 高建华
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 交通监控 车辆检测 车辆跟踪 异常事件分析 车道模型
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 图形与图像
• 页码范围: 137-144
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 6025字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2014.01.024

摘要

夜晚车道模型是车辆跟踪和车辆行为分析的基础,但是当高速公路或者城市道路光线较暗时,很难通过车道检测的方法来建立车道模型,夜晚车辆快速行驶或相邻帧车辆之间重叠度较低时无法实现准确跟踪.针对此类问题提出了一种基于学习的车道模型建立方法和基于多帧的最佳匹配跟踪方法.首先利用自动多阚值分割方法提取场景中光亮的目标;其次,利用车灯的相关特征移除非车灯光亮区域;接着,利用空间信息把车灯聚类成一个车辆目标,利用多帧的最佳匹配跟踪方法进行跟踪;最后利用车辆跟踪参数与车道模型的融合对夜晚车辆异常事件进行分析.实验结果表明,该算法能够准确地检测出夜晚车辆换道、逆向行驶、交通拥挤、停车等异常事件,并且有很强的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	顾明	清华大学精密仪器系	72	1054	16.0	30.0
2	韩军	上海大学通信与信息工程学院	39	215	9.0	13.0
3	高建华		18	94	6.0	9.0
4	陈永强	上海大学通信与信息工程学院	1	0	0.0	0.0