《基於視頻圖像自動識別交通事故的算法研究》是依託西安交通大學，由王拓擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：基於視頻圖像自動識別交通事故的算法研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：王拓
- 依託單位：西安交通大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
近幾年道路上車流量與日俱增，引發了越來越多的交通事故，造成道路擁堵、財產損失和人員傷亡。頻發的交通事故已成為重大社會問題，阻礙、制約經濟發展。本申請通過建立實時道路模型，去掉通過視頻採集的交通圖像的背景和車輛陰影；通過快速聚焦運算，將圖像分析、處理聚焦在可能的交通事故區域圖像部分，並通過邊緣檢測獲取該區域中車輛輪廓曲線，包括交織在一起（車輛間遮擋、疊和貼）的'車輛'的外輪廓曲線，對分割出的這些輪廓曲線一方面對其進行數學建模和特徵提取，同時對這些輪廓曲線所包圍的封閉區域特徵基於sift算法進行提取。研究基於上述所獲特徵、交通事故知識和正常車輛在三維空間輪廓特徵庫、用sift方法採集所建正常車輛側面特徵庫，通過模糊推理自動識別交通事故的機理和相關算法，探索基於視頻圖像自動識別道路交通事故的途徑。一旦識別出交通事故，發出出事地點的報警信息，並給出交通事故發生前n幀圖像，支持客觀、準確處理交通事故
結題摘要
當前，隨著我國經濟和社會的快速發展，整個社會汽車的保有量達到歷史新高。道路上車流量的與日俱增引發了越來越多的交通事故和道路擁堵。如何套用視頻圖像快速、準確的識別交通事故，進而快速處理交通事故，已成為智慧型交通系統中一項迫切解決的問題。 如何基於視頻圖像快速識別交通事故？我們的思路是建立常見車輛在不同姿態下的外輪廓曲線的特徵模型以及該姿態下外輪廓曲線所包圍車輛表面區域的特徵模型庫，基於視頻圖像獲取捲入車禍的車輛外輪廓曲線的特徵數據以及該車禍的車輛外輪廓曲線所包圍車輛表面區域的特徵數據，基於這些數據和交通事故知識，通過模糊推理識別出交通事故。本基金項目主要完成下述工作1)建立常見車輛(別克商務、邁騰)不同姿態下(對於車輛四腳朝天的情況，用車模模擬)輪廓特徵庫以及對應輪廓所包圍車輛表面區域特徵庫和快速匹配檢索方法；（2)建立實時道路模型，通過建立的道路實時模型，濾掉視頻採集得到的交通事故圖像背景，得到車禍場景信息，以便並對其做進一步的處理；（3)捲入車禍的車輛分析，包括可能的多輛粘連車輛分析、可能的遮擋分析；可能的車牌分析識別；沒有粘連情況下各車輛輪廓特徵數據分析以及對應該車禍的車輛外輪廓曲線所包圍車輛表面區域的特徵數據分析；（4)推理確定捲入車禍的車型以及車禍的程度等級。 本基金項目在研究中先後發表9篇論文，其中，國際期刊1篇，國際會議6篇，中文期刊2篇。申請國家專利兩項(專利申請公布階段)。項目研究的部分成果寫入2013年出版的智慧型控制理論與方法教材中。13名碩士研究生、11名本科生以本基金項目的研究內容作為他(她)們的論文工作，已圓滿畢業。目前仍有2名博士研究生、8名碩士研究生繼續做本項目有關的研究工作。以本基金項目研究的部分成果為基礎，已經獲得一項軍工項目合作，一項企業項目合作。 在本項目的研究中，我們發現所建對車型識別的理論和算法成果在公路收費、車場停車管理、公安刑偵中對藉助車輛作為工具跨地區的刑事犯罪嫌疑人追蹤也非常有用…。故我們已經在本基金項目研究的基礎上開展拓展研究。
