人工智能-机器学习-智能交通中闯红灯车辆视频检测算法的研究
本文旨在研究智能交通系统中的闯红灯车辆视频检测算法,以解决交通管理中对违规车辆的监控问题。传统上,交通违章车辆监控主要是通过埋在地下感应器或车轴传感器来实现,但这些方法对路面有损坏,施工和安装都不方便,并且要经常进行维修和维护。
随着视频技术的飞速发展和计算机运算速度的成倍提高,基于计算机视频检测技术的交通监控系统的实现已成为可能。计算机视频检测较其它交通检测技术而言,主要特点是安装调试方便,对路面不会产生损坏,维护也很简单,不会对路面交通状况产生影响,并且给出的信息多。
本文的核心任务是对被监控目标——车辆的捕捉及其跟踪。对于车辆的跟踪检测技术,本文采用了一种以固定单摄像头对越线车辆进行实时跟踪的方法。为了取得更好的图像分割效果本文采用了三帧差法,对分割后的目标采用Otsu算法进行二值化以及形态学等操作,以得到完整的分割目标。然后记录套个目标的特征,利用提出的代价函数搜索最佳匹配目标,对目标的特征实时更新,使正确的轨迹得以延续,实现了对被跟踪目标正确的统计和处理,为对闯红灯等违章车辆进行有效的视频跟踪抓拍和避免误拍提供了可靠保障。
本文的研究结果表明,基于计算机视频检测技术的交通监控系统可以实时监控交通违章车辆,并提供准确的检测结果,从而为智能交通系统的发展提供了新的思路和技术支持。
知识点:
1. 智能交通系统的发展趋势:智能交通系统是解决交通管理问题的关键,随着技术的发展,智能交通系统将扮演着越来越重要的角色。
2. 计算机视频检测技术的应用:计算机视频检测技术可以实时监控交通违章车辆,提供准确的检测结果,并且对路面不会产生损坏,维护也很简单。
3. 图像分割技术的应用:图像分割技术可以将目标从背景中分离,并对目标进行跟踪检测,实时更新目标的特征。
4. 代价函数的应用:代价函数可以搜索最佳匹配目标,对目标的特征实时更新,使正确的轨迹得以延续。
5. 智能交通管理的发展方向:智能交通管理的发展方向是将计算机视频检测技术与智能交通系统相结合,实现智能化的交通管理。
本文的研究结果为智能交通系统的发展提供了新的思路和技术支持,并为解决交通管理问题提供了有效的解决方案。