《城市道路交通事故預防的障礙物自動識別方法》是依託北京科技大學，由藍金輝擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：城市道路交通事故預防的障礙物自動識別方法
- 依託單位：北京科技大學
- 項目負責人：藍金輝
- 項目類別：面上項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
城市道路中障礙物的自動識別，是智慧型交通領域的一個研究熱點。自2009年以來，僅國際權威期刊IEEE Transactions就收錄了5篇相關的文章。本項目利用城市道路視頻監控系統採集的視頻圖像序列，針對城市道路行人多、車流量大、類型雜、車輛行為複雜等特點，研究城市道路中可能導致交通事故的停止車輛和遺撒物兩種障礙物自動識別的關鍵算法。提出虛擬凸多邊形的多目標遮擋分割算法，能同時解決城市道路普遍存在的目標前後遮擋和左右遮擋粘連問題；研究城市道路障礙物的特性，提出多態幾何約束的障礙物檢測算法，初步檢測出疑似障礙物，同時排除行人等的干擾；提出能量波面道路威脅模型，完成障礙物的識別；提出相似壓縮凸殼分類方法，實現停止車輛和遺撒物的有效分類識別。本項目實現城市道路複雜背景下障礙物的快速準確識別，識別率達到95%以上，有效地預防交通事故。
結題摘要
城市道路中障礙物的自動識別是智慧型交通領域的一個研究熱點，自動、快速地識別並清除障礙物，能有效預防交通事故、降低人員傷亡和財產損失。 本項目利用城市道路視頻監控系統採集的視頻圖像序列，針對城市道路交通特點，完成了以下研究：（1）進行了複雜場景下的遮擋目標分割算法研究，將道路中的遮擋車輛分割，實現多車輛準確檢測；（2）進行了前景目標特徵快速提取與障礙物特徵的魯棒匹配的研究，將道路障礙物按照停止車輛和遺撒物等分類，為準確判斷障礙物對道路交通安全的威脅度提供條件；（3）建立了道路安全威脅模型，利用該模型可以準確預測出威脅道路交通安全的障礙物，預防交通事故發生；（4）進行了威脅道路安全的障礙物快速分類識別算法研究，實現了障礙物固液態快速識別，提高了威脅預警的準確性。本項目的研究數據除了北京市道路交通數據，還獲取了多種環境條件、多種交通狀態條件的視頻數據，用來完成對本課題提出算法的實驗驗證。本項目提出的算法可自動、快速有效識別城市道路複雜背景下的障礙物，識別率達到95%以上。 本項目主要的創新性研究成果如下：提出了虛擬凸多邊形的多目標遮擋分割算法，能同時解決城市道路普遍存在的目標前後遮擋和左右遮擋粘連問題；研究了城市道路障礙物的特性，提出多態幾何約束的障礙物檢測算法，有效排除城市道路交通中行人等的干擾；提出道路安全威脅模型，通過對車輛軌跡的分析，判斷障礙物對城市道路交通的威脅程度；提出了相似壓縮凸殼分類方法，實現停止車輛和遺撒物的有效分類識別。 本項目共發表論文30篇，其中已被SCI、EI檢索論文28篇，申請中國發明專利6項，登記計算機軟體著作權3項，並已設計完成了城市道路中障礙物的自動識別軟體。本項目不僅能為複雜場景下的目標提取、遮擋分割、運動目標的行為分析、目標分類等理論研究提供新思路，而且該方法可以為智慧型車輛、無人機、機器人、水下航行器等的障礙物識別提供理論借鑑與依據。
