建立智能交通系统是未来城市的主要发展趋势,而交叉路口的交通事件检测作为其中的重点和难点,成为了众多学者的研究方向。因此,论文重点针对交叉路口的车辆检测、车辆跟踪以及交通事件检测这三个方面提出了相应的技术方法。首先,从城市交叉路口的监控视频中提取运动目标前景,然后在前景中进行车辆检测,接着对检测到的车辆进行跟踪,最后根据车辆轨迹,事先获取的信号灯信息和车道信息,对车辆违章进行检测并计算交通参数。论文的主要工作和成果如下:1.车辆检测是后续车辆跟踪以及违章检测的基础。为解决车辆间遮挡以及光照变化等因素对检测带来的影响,提出一种新的前景检测算法,该算法融合帧差法对运动敏感性以及ViBe算法对前景提取精确性的特点,准确提取出前景目标。在前景提取的基础之上,对运动区域进行快速车牌检测,并根据车牌位置来定位车辆,完成对车辆检测。2.车辆跟踪是整个流程的核心。根据交叉路口环境复杂、车辆遮挡严重等特点,提出一种基于压缩感知的车辆跟踪算法,该算法能有效应对车辆大小变化并自适应更新模型。同时根据快速车辆间遮挡判定算法,在车辆发生严重遮挡时,使用ORB特征点匹配算法辅助跟踪,防止车辆跟踪丢失问题。3.交通事件检测包括车辆违章检测以及路口平均车速等交通参数信息。首先为交叉路口车道线等标定数据建立数学模,并对前述车辆跟踪算法的结果进行参数化,接着根据各类型违章判定公式计算车辆的违章情况,最后计算路口交通参数。