第36卷第2期 2013年6月
上海船舶运输科学研究所学报
JOURNAL OF SHANGHAI SIIP A.ND SHIPPING RESEARCH INSTITUTE
文章编号：1674-5949(2013)02-0026-07
利用轨迹跟踪的视频交通事件检测算法
谭中慧，张勇
（中海网络科技股份有限公司，上海200135）
Vol. 36 No, 2 Jun.2013
摘要：由于基于车辆检验知识和像索强度等传统的视频交通检测手段受到诸多因索影响，检测算法准确率低。轨迹跟踪算法能够提高视频交通事件检测的准确性。针对不同交通事件的特性，提出了分别适用于易形变的非刚性行人目标和形状固定的刚性车辆月标的跟踪算法，通过对可疑日标进行轨迹跟踪、行为分析，给出可靠、稳定的交通事件判定依据，采用轨迹跟踪及行为分析方法使视频交通事件检测较传统视频检测方式具有更高的可靠性和通用性。
关键调：视频；交通事件检测；轨连跟踪；行为分析
中图分类号：TP391.41
文献标志码：A
TrafficIncidentDetectionAlgorithmBased on VideoTrajectoryTracking
TanZhonghui，ZhangYong
(China Shipping Network Technology Co, , Ltd., Shanghai 200135, China)
Abstract; Traditional video traffic detection means based on discriminating pixel intensity in combination with vehicle prior knowledge is influenced by many factors, hence, suffer from low recognition aceuracy. The trajectory tracking algorithm can improve the accuracy of video traffic incident detection, For different road traffic incidents, this paper proposed a series of traj-ectory tracking algorithms which suit rigid vehicle targets or pedestrian targets respectively, the latter features changeable pro-file. The algorithms track and analyze the trajectories and categorize the targets according to their behavior so as to give reliable and consistent incident reports, The video traffic incident detection method based on trajectory tracking algorithm is superior to traditional video traffic detection means in reliability and versatility.
Key words; video; incident detection; trajectory tracking; behavior analysis
引言 0
为了缓解我国目前交通拥堵、交通事故频发的现状，直观掌截道路交通状况，及时发现道路交通安全隐患，有效提高道路运能，避免事故或者二次事故的发生，20世纪90年代以来，视频交通事件检测开始在我国逐步发展起来。
利用道路日标的静态知识进行检测，因此检测精度低一直是视频交通检测的主要间题。实际工程中，算法准确率只能保持在约50%，不能满足工程实践要求。
为了解决上述间题，在检测过程中加人目标空间、时间关联的轨迹跟踪动态参数分析方法，根据目标的形态差异，分别提出了适用于非刚性行人目标的轮廊跟踪算法和刚性车辆日标的角点跟踪算法，通过轨迹跟踪和分析，改进了对事件检测的方法。
收稿日期：2012-07-10
作者简介：谭中慧（1982一），男，湖南湘西人，助理T.程师，硕士，主要从事智能交通中的算法研究。万方数据