【摘 要】
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针对人工观看高速公路视频录像判断异常事件劳动强度大、工作效率低等缺点,提出基于车辆运动轨迹的异常事件检测算法。采用背景差法提取运动目标前景;对存在阴影的运动目标,
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61162016);甘肃省自然科学基金项目(145RJZA080)
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针对人工观看高速公路视频录像判断异常事件劳动强度大、工作效率低等缺点,提出基于车辆运动轨迹的异常事件检测算法。采用背景差法提取运动目标前景;对存在阴影的运动目标,使用改进的基于边缘检测和HSV颜色空间相结合的算法去除阴影;对获得的无阴影的运动目标前景通过kalman滤波算法获得车辆的运动轨迹;通过分析车辆的行驶状态建立异常事件模型,使用实际高速公路视频来验证异常事件检测模型的正确性。实验结果表明,本文提出的新的阴影去除算法能够有效地消除阴影,异常事件检测模型能够有效地检测逆行、停车车辆,准确性高、实用性好。
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