动态图像理解在智能交通监控技术上的应用摘要：视频检测技术在智能交通方面的应用，代表着道路交通检测技术的一种新的发展趋势。本文提出了一种高性能、多功能的道路交通视频检测方法，采用背景消除、多目标跟踪、定制检测虚拟线等手段来检测与处理在道路多车道上的车辆通行情况，并及时统计与分析道路交通的状况，为智能交通提供基本信息；运用动态图像理解技术分析道路上的车辆事故、车辆违章等事件，为交通管理提供了一种有效、灵活、性价比高的道路交通监控手段。关键词：智能交通，道路视频监控，动态图像理解1 引言嵌入式计算、无线通信与传感器技术的迅速发展与结合，使人们能几乎是无所不在地采集、传输与存储道路视音频数据。如果对这些海量的视频数据能进行及时准确的分析与理解，就能实时获取交通基本数据，对交通拥堵与交通事故进行预测，在智能交通领域发挥重要作用。但是目前对各种交通事件与异常情况的视频监控主要还是依靠人工判断，使得这些数据难以得到充分的利用。因此基于动态图像理解的智能交通监控技术开发高效的系统已经成为目前计算机视觉领域极富有挑战性的科学问题之一。当前，交通信息检测的方式主要有磁频车辆检测、波频车辆检测与视频车辆检测三种。磁频车辆检测如环形线圈检测器需要安装特定的装置，也许首次的投资少，但维护费用大且麻烦；波频车辆检测则容易受到干扰；而视频检测作为交通参数采集的一个新的检测方式，它与其他的车辆检测方式相比具有以下的优点：(1)检测手段完备；(2)检测区域较大；(3)安装无需接触公路实体。随着计算机软硬件技术与图像处理、人工智能、模式识别等技术不断发展，视频检测的实时性与正确率已达到了较满意的程度，被认为是最有发展前途的检测方式之一，目前受到交通经营、管理部门与研究人员越来越密切关注[1-2]。2 论文概述2.1 研究结果本文利用视频图像处理的方式对道路的情况进行视频监控，通过动态图像的理解获取道路基本信息，包括交通流量、车辆速度以及占有率等重要交通流数据；此外通过图像高级语义来分析车辆的违规行为，如超速、占用车道及逆向行驶；在线检测车道上的异常情况，如交通堵塞、交通事故的发生。实验结果表明，本文所开发的系统具有准确性高、实时性好的特点。2.2 相关的国内外研究状况在智能交通视频检测方面由于有诸多优点，近年来已成为国内外学者关注的热点[3,4,5,6]。目前绝大多数的研究方式都是先进行视频采集，然后对视频文件进行处理与分析，然...
