交通路口異常事件是影響交通正常運行的重要因素,且交通路口作為公共出行集中度較高位段,公共安全事件的發(fā)生影響范圍廣。隨著城市發(fā)展和生活水平的逐步提高,快速的城市化過程,使得北京迅速成為排名世界前20位的超大型城市。但是,同樣隨著城市的發(fā)展和機(jī)動車量的迅速增加,城市交通環(huán)境急劇惡化,交通擁堵成為城市的常態(tài),據(jù)統(tǒng)計60%-70%交通擁堵受到交通事故的影響。本課題研究為交通路口異常事件檢測和識別提供了研究思路,為交通路口異常事件類型識別提供了技術(shù)支撐,對于交通路口異常事件的及時發(fā)現(xiàn)、及時處理能夠減少或疏解交通擁堵情況有重要意義。能夠提高相關(guān)部門針對異常事件的及時性反饋和救援效率,避免危害事件的擴(kuò)大化,有效的減少人民生命財產(chǎn)安全受到的危害。基于視頻的事件檢測作為一種快速、無損、高效的檢測方法,成為交通監(jiān)控異常事件的主要手段。由于交通環(huán)境復(fù)雜,影響交通運行條件多樣,基于視頻的自動化檢測方法并不完善,主要存在如下問題:1)大多數(shù)交通異常事件的檢測,只能夠檢測到異常事件的發(fā)生,而并不能識別交通異常事件發(fā)生的類型,難以實現(xiàn)異常事件的快速處理和反饋;2)現(xiàn)有的交通異常事件一般注重交通車輛的運行而忽略了行人... 

【文章來源】：中國礦業(yè)大學(xué)(北京)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：142 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

圖１．３目標(biāo)識別框架??

圖１．４雙峰閾值法??Ｆｉ．?１．４?Ｂｉｍｏｄａｌ?ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ?ｍｅｔｈｏｄ??

圖１．６低秩紋理示例??．．－

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]改進(jìn)人工蜂群優(yōu)化的K均值圖像分割算法[J]. 李海洋,何紅洲.  智能計算機(jī)與應(yīng)用. 2018(03)
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[4]基于分層的直覺模糊C均值聚類圖像分割算法[J]. 池桂英,王忠華.  計算機(jī)工程與設(shè)計. 2017(12)
[5]基于中粒度模型的視頻人體姿態(tài)估計[J]. 史青宣,邸慧軍,陸耀,田學(xué)東.  自動化學(xué)報. 2018(04)
[6]基于梯度和光流統(tǒng)計特性的人體行為識別[J]. 張飛燕,李俊峰,沈軍民.  光電子·激光. 2015(08)
[7]基于同態(tài)濾波和K均值聚類算法的楊梅圖像分割[J]. 徐黎明,呂繼東.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報. 2015(14)
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碩士論文
[1]基于視頻分析處理的高清視頻電子警察系統(tǒng)的應(yīng)用研究[D]. 張翼.復(fù)旦大學(xué) 2011



本文編號：3600614