交通事故视频观后感（共10篇）
1.交通事故视频观后感 篇一
生命只有一次，幸福快乐掌握在你的手里，希望同学们通过这篇文章，学会珍惜生命，养成自觉遵守交通规则的好习惯。一起来看看交通安全公开课视频观后感作文5篇2020，欢迎查阅!
交通安全公开课视频观后感作文1
我只是一只游荡在城市的猫。自由自在，随遇而安。有时我要为饥饿和寒冷到处奔波，但我喜欢这样的生活，自由自在。
我悠闲地迈着步子在一个花池角落里卧下，黑夜的城市有着特殊的魅力，多彩的霓虹灯在我眼前闪烁，川流不息的车辆奔波于各处。喵，我舔舔刚刚抓过老鼠的爪子，想起了我今天的所见所感。
早晨起来之后，我“喵”了一声，摸了摸那空荡荡的肚皮，叹了一口气，一天的旅行开始了。
我走到护栏边，看见几个人正在翻越过去，看看他们走的“捷径”，我好羡慕，但想想万一，唉!还是慢慢地走吧!不然，那“猫”生漫漫长路，不走能怎么办?我们不是人，我们没有摩托车、汽车，只能靠我们的四只爪子。正想着，忽然听到一声惨叫，我回头一看，哇，地上狼狈不堪，一车厢货物撒的满地是。啊，原来是两辆大卡车相撞了。我迅速跑过去，想捡点便宜，帮助我的肚子渡过难关，但过去一看，还是算了吧!两位卡车司机虽然都还在车厢中，但车厢的玻璃上却血迹斑斑，我可不是那种专门贪小便宜的猫。我摸了摸那饥饿的肚子，摇了摇头，又继续向前走去。
走到十字路口时，我看了看红绿灯，太好了!正好是绿灯，我迅速向前走去，但还没走完一半，已经是红灯了。我站在原地不动了，这时，听见旁边有人说：“你们快看呢，猫也认识红绿灯呢?”我听完后，瞅了她一眼，心里暗暗骂道：“哼，难道人类发明的东西，只有你们人类认识吗?狂妄自大。”骂完后，我就往前走，也不管红绿灯了。突然，迎面驶来一辆汽车，我迅速逃走，但不幸的是，我的尾巴被车轱辘轧到了。望了望自己那受伤的尾巴，我后悔了，为什么那么在意别人的一句话呢?我刚想继续走过去，但看看那川流不息的车辆，唉!还是算了吧!
在这城市的某一处都有可能会发生交通事故，我用自己的眼睛看着这形形色色的城市，看着那川流不息的车辆，我不明白为什么人类那么不爱惜自己的生命。
我有点累了，躺着，两眼愈加模糊了，我似乎看见了自己的祖母。她缓缓走来，笑眯眯地将圆圆的眼睛眯成了一条线：“孩子，交通安全是安全文化的一个重要组成部分，对交通安全的重视，就是对人的生命的重视，同时也是对我们猫的生命的重视，这一点有些人永远都不明白。做一只遵守交通的猫吧!为了你自己，也为了人类。祝福你!”我的眼睛垂下去，柔软的尾巴紧贴着我的脸蛋，我想我会做一个快乐的美梦。
夜幕来临了。
交通安全公开课视频观后感作文2
在我们学校门前，有一条平坦的公路，曾经这是一条泥泞小路，来往也不过两三辆车，而且车开得很慢，坐在车里，颠簸得让有受不了。但那条石头路却十分宁静，偶尔传来的几声鸟鸣显得特别嘹亮，为我们的教学提供了良好的环境。
后来，经过工人的改造后，已改头换面，不仅平坦，而且宽广，来往的车辆多了起来，宁静的路变得热闹。大型货车也穿梭其中，便利了人们的出行和运输。
但是，宽阔的道路出现了弊端，繁多的车辆不仅扰乱了我们的学习，也引发了许多交通事故。由于公路平坦、宽阔，开车的速度愈来愈快。有些人为求办事效率，连开到尽头转变时，也不见放慢了多少速度。因此，修路的近几年来，车祸不断发生，使过公路的我们人心惶惶。
不仅我们这里如此，全国各地乃至世界都有类似的现象，特别是车水马龙的城市里。仍记得，在一条宽广的公路上，挤满了车辆人群，却井然有序，突然从转角处出现一辆快速行驶的汽车闯过红绿灯。这时，驾驶的司机才发现不远处有一人在行走，“砰!”血花飞溅。红绿灯在上方无力的闪烁着，浑向是血的人躺在路中，一辆汽车在远方停着，车头沾满鲜血——又是一个因交通事故而流逝生命的人，又是一个血的悲剧。
不错，道路是平坦了、宽广了，对人们带来了许多方便，使社会经济更加提高。可宽广的道路上的弊端也而乎视，交通规则，是必然要遵守的，否则，“血的悲剧”将不断上演。
人们乐于自由，不愿受规则束缚。酒后驾车，闯红绿灯便成为家常便饭。而交通规则早抛到九霄云外，才导致车祸频率发生。
因此，文明交通，从我做起;文明交通，人人有责。
我们应该时刻提醒自己，遵守交通手则;告诉自己的父母及周边的人：开车不喝酒，喝酒不开车;开车不超速，红灯不可闯。在公路街道旁挂上交通标志。如，在学校门前挂“学生出入，车辆慢行”，在转变处挂“转弯处挂，请减速”等，来告诫开车的人。再通过一些宣传一些由于交通事故而失去生命的人们的事件来警诫人们。并鼓动更多的人参与。
愿，每条道路通过我们的努力能多利弊;愿，人们能遵守规则、珍爱生命;愿，文明交通能永伴我们行。
交通安全公开课视频观后感作文3
上帝是公平的也是吝啬的，她只赐予每个人一次生命，所以我们必须珍，生活中交通安全与我们的关系是非常密切的，它就像我们的朋友，日日夜夜守在我们的身边，教育我们，劝戒我们。
生命是唯一的，是宝贵的，世界因为有了生命而变得精彩。您的生命，您珍惜吗?要想生命得到保障，那就请您遵守交通规则，维护交通秩序。
随着社会的飞速发展，生活、工作节奏愈来愈快，汽车成了人们的主要交通工具，它给我们带来了前所未有的方便与快捷，在大家叹息社会进步、享受社会进步的同时，它也给我们带来了灾难，一个个鲜活的生命消失在飞驰的车轮下，一个个幸福美满的家庭转眼破碎不堪。
你们还记得儿时的那首儿歌么?
红、黄、绿三盏灯，十字路口眨眼睛。
红灯亮晶晶，大家停一停;
黄灯亮晶晶，大家等一等;
绿灯亮晶晶，可以向前行。
行人车辆指挥，拐弯慢性要小心。
连儿时的儿歌都提醒我们要遵守交通规则，不闯红绿灯，现在我们已是中学生了，难道还不能遵守简单的交通规则么?
人们如果不注意安全，那事故将会像“非典”一样传播起来，也许受害者不是你，是他，但许明天就是你了，因为不遵守交通规则，造成财产损失，这值得么?为什么不能遵守交通法规呢?
所以无论交警在不在场，我们都要自觉的遵守交通法规。例如：过马路要看清信号灯，红灯停、绿灯行，要走人行横道，不得翻越交通护栏;不在马路上玩耍和嬉戏……我们中学生不仅自己要遵守交通法规，而且发现有人违反了，应及时的批评、劝阻。我们还要在班级宣传栏或展览栏上多贴一些警告语，让同学们更好的明白交通安全的重要性，使同学们更好的知道交通对人类的帮助……
出车祸前，如果人们刹一步车，停一步路，那就不会流血了，流血不但是痛苦的，更是心灵的撞击，使家破人亡，那这样的车祸是不应该出的，这样的牺牲又有什么意义呢?血是可以止的，但缺一只脚或少一只手，成为残疾，你愿意么?
醒醒吧，执迷不悟的人们!你们难道愿意为一点点的便宜而付出沉重的代价么?我想问你们：“安全，在你们心中有多重?”
让我们现在做起人的小榜样，让每个人都要吸取死亡的教训，不再违反交通法规了。生命的河流需要“交通安全”的绿叶衬出它的绚丽多彩!安全就是生命。
金钱成可贵，生命价更高!
人让车，让出一片温情，让出一片秩序;车让人，让出一片安全，让出一片理解。在这个世界上，只有人与车互相谦让，才能尽可能的避免交通事故的发生，减少死亡的人数。
注意安全吧1这不仅仅是为了你，还为了你的亲人、朋友还有任何一个与你相关的人，你的遭遇会让他们痛苦!
注意安全吧!人，最宝贵的是生命，生命只有一次，让我们吸取这些血的教训吧!注意安全，珍爱生命!
让我们遵守交通安全，把交通事故降到最低，这就是时代的呼吁!
交通安全公开课视频观后感作文4
在我们日常的生活中，交通安全意识是必不可少的。随着社会的飞速发展，生活、工作的节奏也越来越快，汽车成了人们的主要的交通工具，它给我们带来了前所未有的方便，但造物主是公平的，也是吝啬的。在所有人感叹社会进步、享受社会进步的同时，它也给我们带来了一些灾难，在这些极速奔驰的车轮下，一个个鲜活的生命被无情的摧残，酿成了一个又一个的悲剧，原本幸福美满的家庭在一瞬间变的支离破碎。我们这些还没有踏上社会的学生，基本每天都要去上学，不是乘车就是骑自行车，或者就是走路。不管怎样我们几乎每天都要穿过繁忙的马路去到达目的地。但这时的马路已经是“杀机四伏”，变成了一个没有硝烟的战场。
那是一个晴朗的日子，她正骑着自行车回家，突然，一辆自行车车“唰”地一下和她擦肩而过，她定睛一看，原来是一个男孩骑着自行车，不知要去哪儿，他骑得很快，脸上不时露出慌张而急促的神情。她想：这个男孩可能是有什么急事吧!要不然他怎么会骑得那么快呢!她往前骑了两个路口，看见许多人围在马路中央，她就带着好奇心走了过去。“啊，天啊!”她不禁惊叫起来。她心里想：“这不是刚才骑“飞车”的那个男孩吗，他怎么被车撞了?”她听见旁观者议论纷纷，“唉!这孩子可真可怜啊!刚才不小心撞上了一辆大卡车，连人带车一起飞了出去。”“如果这个孩子车骑得慢一点，如果那个开车的开慢一点，如果……”可是，再多的“如果”也不能使这朵已经完全凋谢的蓓蕾重新开放。这个男孩的父母不知为这个倒在血泊中的孩子操了多少心，可现在只能眼睁睁地看着自己的孩子离去，让父母悲痛万分。像这种事情层次不穷，近几年来，全国平均每年发生道路交通事故60万起，死亡10万余人，并且死亡人数呈递增趋势。基本每天都会有交通事故，每当她听着广播说：在哪里又有交通事故，请大家绕行。交通事故有可能会使这个世界少一个人，也让那些急着去办事的人，堵在那条道上，可谓害人害己。交通事故已成为当今世界的第一杀手，我们能怎样保护自己的生命呢?首先，我们一定要遵守交通规则，一定一定不能因为赶时间而去闯红灯。翻越路两旁的防护栏杆。而且在乘车的时候，一定要系好安全带。就有关部门调查，系与不系安全带竟会相差70%的死伤率。此外，我们还要走人行横道。不要在马路上追逐打闹。也许正是你的一个不小心，就会使无辜的人失去幸福。
同学们，让我们多等一分的红灯，多一分安全。让我们多一分责任少一分牺牲。让我们多一分意识，做个有责任心的信息学校的一员。为了你和他人的人身安全不受损害，为了社会上不会再有因违反交通规则而造成亲人哀伤的呼唤，年轻生命的断送，为了不再出现因为交通意识浅薄而造成白发人送黑发人的惨状，让我们一起遵守交通规则，做个珍爱生命的信息人吧!
交通安全公开课视频观后感作文5
你知道吗?我国每年因车祸死亡的达10万多人，平均每天有300多人，每年因车祸而造成的损失有几百亿之多。看到这里，或许在耳闻目睹了频繁不断的车祸之后，我们已经麻木，悲剧只沦为了茶余饭后的谈资。晚风中夹杂着沸腾的气息，伴随着暮色一起向我们袭击而来，我们呼吸变得更加紧迫，心也随之思考着……
近日，广东佛山南海黄岐的广佛五金城里，2岁女童小悦悦在过马路上不慎被一辆面包车撞倒并两度碾压，肇事车辆逃逸，随后开来的另一辆车辆直接从已经被碾压过的女童身上再次开了过去。
我对着窗户发呆，记忆从最底层翻了出来……
中午放学时，由于时间紧迫，骑车速度便不自觉提高了许多。十字路口拐角处缓缓使来辆小轿车，马路上的飞扬尘土朦胧了我的思绪。阶下，一片梧叶摇曳下坠。小轿车突然加速，大地是那样无声地坠入到静谧里去。小轿车停了，自行车压在我腿上。幸好他只撞到自行车后轮，速度不是很快，我伤得比较轻。他停下车说：“没事吧?”我没说什么，摇了摇头。我知道这不是他的错，是我，是我没有遵守交通规则;是我估计失误，以为他会停下;是我太心急，为什么不多等几秒?我扶起车，泪珠一滴滴往下流，我哭了，寒意向我扑来，内心暗许，以后我一定会遵守交通规则!
中学生“群车”上路更是险
象环生，三四辆自行车并驾齐驱，骑车的学生边走边聊，旁若无人。有一些同学还随便玩弄停着的汽车，甚至在道路中间拦车、追车、吊挂在车上，向车辆驾驶室投掷石块，以此为乐。人民网北京10月22日7时许，一名学生骑车上学，途中被一辆高速行使的机动车撞倒在地，路过此地的记者发现，事故现场文具、书本散落满地，受伤孩子当即被送往医院救治。深圳新闻网10月24日18时许，铁路“广九线”龙岗平湖段发生一起和谐号列车撞死2人的惨剧。
同学们，交通安全对我们并不陌生，每节班会课老师都孜孜不倦的教导我们要遵守交通规则，可你有放在心上吗?关爱生命，安全出行，是我们每个人的责任。每个人都必须遵守交通规则。
热爱生命，你才不会因虚度年华而悔恨;珍爱生命，你才不会因碌碌无为而羞愧。青春才刚刚开始，风沙尘粒吹入眼中;不要让交通事故成为岁月的遗憾，陪伴你的孤单;不要像我一样在交通事故面前才想起交通规则。为了爱我们的人，也为了我们自己。生命无限美好，生命无比宝贵，生命属于我们只有一次。仰天空留一场梦，让小悦悦事件不在你我身边徘徊，让交通安全铭记你我心。
最后，我想说的是：希望你，也希望我自己，更希望我们大家都能遵守交通规则，做到珍爱生命，安全出行。
交通安全公开课视频观后感作文5篇2020
2.交通事故视频观后感 篇二
本文的目的在于研究基于视频的道路交通监控系统,通过对视频的分析,对运动车辆进行检测,收集多方面的交通相关信息。交通监控一般由车辆检测、车辆跟踪和信息分析等几部分组成。车辆检测是将运动的前景物体从背景中分割出来;车辆跟踪是将从检测模块中获得的二值化前景对象在一系列的图像帧中进行匹配;信息分析则对视频中包含的各种交通相关信息进行分析处理。
1 车辆检测
在运动目标检测方面,背景差分法、帧差法和光流法是3种常用的方法。其中背景差分法由于计算复杂度低、获取的特征数据完整等特点,得到尤其广泛的运用[1]。
本文采用背景差分法检测运动物体。在背景差分法中,稳定而精确的背景的提取十分重要,这取决于建立一个良好的背景模型。
1.1 背景模型
采用了P.Kaewtrakulpong在[2]中提出的改进的混合高斯模型。与其他各种模型相比,该模型综合性能表现好,运算复杂度低,适合用于实时的应用中。
在混合高斯模型中,图像中的第一个像素由K个Gaussian分布组成,每个Gaussian分布称为一个成分,这些成分加在一起就组成了概率密度函数:
其中是第k个高斯分布成员的权重,是它的分布。
当存在B满足下式时,前B个分布就用来作为该场景下的背景。
P.Kaewtrakulpong针对经典混合高斯模型在初始化阶段学习慢的缺点进行了改进,把参数估计的EM算法分成两个阶段。前L帧样本使用期望充分统计公式,L帧样本以后则切换到用L-最近窗口更新公式进行参数估计。前一种方式不仅提高了估计的精度,也更加快速地收敛到稳定的背景模型。而后一种方式则更多关注最近数据,因而能将环境的变化对背景模型作及时的更新。
期望充分统计公式如下式:
L-最近窗口更新公式如下式:
1.2 车辆分割
在得到背景图像后,就可以用当前图像与背景图像进行相减操作来获取运动物体。假设I(x,y)是当前图像,CB(x,y)是更新过的背景图像,则:
其中T是预先设定的阈值,D(x,y)是当前图像与背景图像的差分图经过二值化后的结果,称之为Blob。
为去除噪声,需要对二值化图像进行形态学的处理,包括腐蚀操作和膨胀操作。腐蚀消除物体的边界点,而膨胀则扩展物体的边界点。将两种操作组合起来,以获取好的分割结果。
2 车辆跟踪
本文使用卡尔曼滤波法对车辆进行跟踪。卡尔曼滤波算法根据车辆的历史轨迹预测它的未来位置信息。有利于减少对车辆位置的搜索区域,显著降低运算复杂度,提高实时性[3]。其算法流程图如下:
3 车辆信息分析
基于视频的道路交通监控系统的优势之一能够监测到多方面的车辆道路交通方面的信息,如车辆的分类,车流量的统计,车辆的速度,道路交通的拥堵状态等。系统对车辆的分类和车流量的统计进行了研究和实现。
要对车辆分类,必须提取车辆的特征信息。我们将车辆分成两类,汽车和摩托车。利用运动车辆的外接盒信息进行分析,如紧密度、宽高比、面积比等[4]。
其中,周长、面积为运动物体的周长和面积,高、宽是运动物体外接盒的高和宽。这些特征不会随着物体的运动而发生变化。
为了对车辆进行计数,采用的算法是在交通道路的适当区域划一条虚拟检测线,当运动车辆的质心越过虚拟检测线时,就对该车辆计数。
分别对两类车辆设置了计数器,如特征值属于汽车类,则汽车类计数器增加1,如特征值属于摩托类,则摩托类计数器增加1。
4 实验结果分析
系统在Visual Studio 2013下结合Open CV来实现。选用了几段公路交通监控视频进行测试。
结果如下图所示。图2为原始监控图像。图3为分割出的前景。图4为车辆跟踪画面。图5为车辆的分类和计数画面,对跟踪的车辆以C和M标记类型,在画面的左下角分别显示了两种车辆类型各自的数目。
5 结束语
本文对基于视频的道路交通监控技术进行研究,提出了一个基于Open CV的实时监控系统,其中包括背景模型的建立与更新,运动车辆的分割,车辆的跟踪和特征提取,虚拟检测线的设置,最终实现对车辆的分类和计数。用实际道路交通的监控视频进行测试,能够实现对车辆的分类和计数。
摘要：提出了一种基于视频的实时交通监控系统。系统包括背景建模和更新,运动目标分割,特征提取,以及车辆的跟踪、分类和统计。以改进的高斯混合模型算法估算并实时更新背景图像,以背景差分法检测运动车辆并作后处理,以卡尔曼滤波算法进行车辆跟踪。通过分析车辆轮廓及其外接盒获得车辆的明显特征,最后使用提取到的特征和虚拟检测线方法对车辆进行分类和统计。实验结果表明所提出的方法用于交通监控是可行的。
关键词：车辆检测,背景差分,车辆跟踪,特征提取,车辆计数,车辆分类
参考文献
[1]Morris B T,Trivedi M M.A survey of vision-based trajectorylearning and analysis for surveillance[J].IEEE Transactionson Circuits and Systems for Video Technology,2008,18(8):1114-1127.
[2]P.Kaewtrakulpong,R.Bowden,“An improved adaptive back-ground mixture model for realtime tracking with shadow detec-tion,”Proceedings of European Workshop on Advanced VideoBased Surveillance Systems,London,September 2001:1–5.
[3]Morris B T,Trivedi M M.Real-time video based highway traf-fic measurement and performance monitoring,Proc.of theIEEE Conference on Intelligent Transportation System,pp.59V64,2007.
3.交通视频联网监控平台app应用 篇三
【中图分类号】TP393.01 【文献标识码】A 【文章编号】1672-5158（2013）03-0100-02
引言
近年来各交通管理部门建立了独立的视频监控系统，在发生突发事件时各管理部门可通过视频监控系统实时掌握现场情况，为及时处置突发事件提供了直观的现场信息，发挥了重要的作用，但由于分系统建设，各部门之间的视频信息未能有效共享或上传，导致上级管理部门无法有效掌控交通重特大事故或灾害现场情况，制约了应急处置、调度指挥的效率。这种情况下，我公司研发了交通视频联网监控平台，在充分利用公路、运管、航道、地方海事等部门现有视频监控系统的基础上，借助于现代视频传输处理技术实现了视频联网监控，通过统一的平台实现交通视频的统一调用，快速掌握事件现场情况，从而提高应急处置能力，实现可视化管理。
随着智能终端的不断发展，特别是苹果公司的iPhone和iPad更是带来了手机和PC领域的大震荡，通过智能终端来调看交通视频已经成为可能。智能终端作为新型的调看方式，不仅方便了交通管理部门相关人员的日常工作，更可为普通大众出行提供服务。
二、系统结构
根据交通视频联网监控平台的特点（多种不同的监控设备、不同的接口协议、不同的编码方式、不同的分辨率等），设计转码服务器，通过转码服务器将现有监控平台中各种不同的视频源转换成统一的数字视频源（采用H.264 Baseline编码方式、RTSP通讯控制、RTP/RTCP数据流传输）。
三、相关技术
1、交通视频联网监控平台
交通视频联网监控平台集成了大交通行业所涉及的高速公路、普通公路、运管、海事、航道等部门的所有视频监控系统，完成了行业视频监控的整合，实现了通过统一平台实时调看交通行业监控视频的目标，为相关管理人员的日常管理工作带来了方便，为更好的处理突发交通事件提供了保障。
2、iOS操作系统
iOS是苹果公司为手持终端设备（iPhone、iPod、iPad）开发的操作系统，它管理设备硬件并为手持终端设备应用程序的实现提供基础技术。iOS SDK包含开发、安装及运行本地应用程序所需的工具和接口。从高层次看iOS扮演底层硬件和应用程序的中介。
3、RTSP、RTP/RTCP
RTSP（Real Time Streaming Protocol），实时流传输协议，是TCP/IP协议体系中的一个应用层协议，由哥伦比亚大学、网景和RealNetworks公司提交的IETF RFC标准。该协议定义了一对多应用程序如何有效地通过IP网络传送多媒体数据。RTSP在体系结构上位于RTP和RTCP之上，它使用TCP或RTP完成数据传输。
4、LIVE555
Live555 是一个为流媒体提供解决方案的跨平台的C++开源项目，它实现了对标准流媒体传输协议如RTP/RTCP、RTSP、SIP等的支持。Live555实现了对多种音视频编码格式的音视频数据的流化、接收和处理等支持，包括MPEG、H.263+、DV、JPEG视频和多种音频编码。同时由于良好的设计，Live555非常容易扩展对其他格式的支持。目前，Live555已经被用于多款播放器的流媒体播放功能的实现，如VLC（VideoLan）、MPlayer。
5、FFMPEG
ffmpeg是一个集录制、转换、音/视频编码解码功能为一体的完整的开源解决方案。ffmpeg的开发是基于Linux操作系统，但是可以在大多数操作系统中编译和使用。ffmpeg支持MPEG、等多种编码DivX、MPEG4、AC3、DV、FLV等40多种编码，AVI、MPEG、OGG、Matroska、ASF等90多种解码等源播放器都种解码.TCPMP，VLC，MPlayer等开源播放器都用到了ffmpeg，主要包括avcodec、avformat、avdevice、avfilter、avutil、swscale几个基本库。
四、系统集成
本系统主要是实现从交通视频联网监控平台中获取视频资源并通过服务端支撑模块转发到智能终端上。
1、服务端支撑模块
服务端支撑模块分为视频资源管理模块、视频数据转码模块、视频数据转发模块。资源管理模块负责为智能终端软件提供摄像机资源列表，视频数据转码模块负责从交通视频联网监控平台获取视频流并进行转码，视频数据转发模块负责将转码后的视频分发到各智能终端。
视频资源管理模块通过WebService接口为智能终端提供XML封装的摄像机列表。XML文档格式如下：
<？ xml version="1.0" encoding="GB2312"？>
...
4.交通事故视频观后感 篇四
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5.交通事故视频观后感 篇五
最近几年，高清视频监控技术发展迅速，智能交通系统也得到了前所未有的发展。视频监控与智能交通是相辅相成的，目前视频监控主要应用在城市主要道路及交叉路口、城市与城市之间的高速公路视频监控系统、城市治安卡口系统以及电子警察系统等智能交通领域。
高清视频监控在智能交通的主要作用有如下几点：
指挥调度一旦发生交通拥堵或事故后，指挥中心通过视频监控系统可以快速调取现场信息，及时展开救援或采取相应措施。因此，视频监控在应对突发事件时，可以成为相关部门做出快速响应的有力助手。
文明行车监督通过视频监控系统，随时监控路面车辆行驶状况，发现违章行为，可以拍照取证，加大处罚力度，可以有效节制违章行为。视频监控具有很好的文明行车监督和威慑作用。
车牌识别及疲劳驾驶识别通过视频监控系统，对违章行为车辆及非法车辆进行车牌信息捕捉，同时对驾驶人员进行脸部信息捕捉。
流量监测监测道路车辆交通流量变化，指挥中心可以快速做出应对措施，分散车辆，减少拥堵现象。视频监控的应用可以有效快速的监控到城市中道路的车流情况，便于指挥中心做出快速部署，同时也为城市交通网络优化提供大量的有效信息。
不论是实时交通指挥还是智能视频分析，对视频监控的图像要求都是越清晰越好，特别是车牌识别、疲劳驾驶识别(人脸识别)、指挥调度等功能都依赖于高清晰高质量的视频监控图像画面。由于市场的需求从而推动了高清视频监控技术的发展。
6.交通事故视频观后感 篇六
同志们：
2018年，交通运输部系统各部门各单位坚持把党的政治建设摆在首位，坚定不移践行“两个维护”；深入学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想，持续在学懂弄通做实上下功夫；锲而不舍加强作风建设，纠“四风”正行风；全面加强纪律建设，强化教育管理监督；扎实开展巡视工作，充分彰显巡视“利剑”作用；坚决查处违纪违法案件，保持惩治腐败高压态势，全面从严治党各项工作取得新成效。
要坚持不懈用习近平新时代中国特色社会主义思想武装头脑，自觉把本职工作放在党中央工作大局中考量和部署，从讲政治的高度坚决抵制和反对形式主义、官僚主义，时刻防范“四风”隐形变异新动向、新表现，突出重点削减存量、零容忍遏制增量，切实担负起全面从严治党主体责任和监督责任，着力解决交通运输工作中群众反映强烈的突出问题。
做好2019年全面从严治党工作，一要持之以恒学懂弄通做实习近平新时代中国特色社会主义思想，不断强化创新理论武装；二要以党的政治建设为统领，坚决把“两个维护”落实到交通运输工作各领域全过程；三要加强经常性纪律教育，持续强化党员干部纪律规矩意识；四要做实做细日常监督，切实做到从严、常在、常态；五要以永远在路上的执着推进作风建设，锲而不舍整治“四风”；六要持续深化政治巡视，形成巡视巡察合力；七要严肃查处违纪违法案件，坚决削减存量遏制增量。
7.一种基于视频的交通状况检测方法 篇七
1 现有的交通状况检测技术
目前, 常用的交通状况检测方法[2]主要有光流法[3]、检测线圈法、超声波雷达检测法、GPS浮动车检测法等。然而, 这些方法均存在许多问题。其中, 光流法存在着计算量大、检测延迟大等问题;检测线圈法对路面破坏性较大, 其安装维护并不方便, 且由于外界因素影响容易导致数据采集失败;超声波雷达检测法可以全天使用, 但由于其检测功能的单一性, 并不能满足人们对道路环境实时检测的需求;GPS浮动车一般都集中在市中心区域, 故实际有效数据覆盖范围不够, 且由于GPS系统本身容易受到外界因素的影响, 从而造成信息获取不准确以及缺失。
与上述方法相比, 本文所采用的视频检测[4]方法具有实时性强、准确性高、稳定性好、易于维护等优点, 因其具有独特的优势而得到广泛应用。
2 基于视频的交通状况检测概述
2.1 道路交通状况判别标准及分类
道路交通服务水平起源于美国的HCM (Highway Capacity Manual) [5], 目前, 多数国家关于道路交通状况分类的研究都是在该基础上展开的。但是, 该标准不易被大众理解, 且不能直观地描述道路的拥挤状况。
为了使交通状况判别具有良好的效果, 所选择的判别标准应具有直观和可靠的特点。常用的交通状况分类指标有交通流量[6]、占有率、密度及速度等。其中, 车速与道路交通流关系最为密切, 因为在不同的交通状况下, 车辆的行驶速度会有明显差异, 所以根据速度可以准确地反映出道路交通状况。因而, 本文以速度为特征, 提出了基于视频的道路交通状况检测方法, 将交通状况从总体上划分为3级, 分别为畅通、饱和、拥挤。
对于一般城市道路, 各种交通状况的实际意义及其对应平均速度如下:
1) 畅通:车辆较少, 可顺利通行, 道路平均车速大于30 km/h;
2) 饱和:车辆较多, 但是仍在缓慢前行;该状态属于过渡状态, 道路平均车速大于15 km/h, 小于30 km/h;
3) 拥堵:车辆几乎停驶, 排队等待通行, 道路平均车速小于15 km/h。
因此, 在统计出当前的道路平均车速后, 即可方便地判断出交通状况, 该方法简单, 准确性高, 实时性好。
2.2 道路交通状况各状态转换关系
各交通状态之间的转换关系如图1所示。各交通状态之间是相互关联的, 但车辆在正常行驶情况下, 道路的畅通和拥堵状态之间不可能直接跳跃, 也就是说, 交通状况不会从畅通状态直接跳跃到拥堵状态, 也不会从拥堵状态直接跳跃到畅通状态, 而必须经过饱和的过渡状态。
3 基于视频的交通状况实时检测原理
3.1 单个车辆平均速度估算
单个车辆的瞬时速度由于具有即时性, 因此并不能用来表征车辆在某一段时间内的运动特征, 所以需要计算车辆平均速度。
本文根据车辆外接矩形的中心点位置来计算车辆在一段时间内的平均车速[7]。一般而言, 摄像机的架设方向为正对路面, 车辆行驶方向为由远及近面向摄相机镜头运动。因此计算平均车速时只需考虑车辆沿道路方向 (即图像的Y轴方向) 的速度, 车辆在图像Y轴方向速度为。根据车辆在视频序列中的速度来计算其实际速度需要对摄像机进行标定, 根据一种“像素—距离”映射关系, 可以将图像中像素距离转换为实际道路上的距离, 从而求得单个车辆在一段时间内的实际平均速度。
3.2 道路平均速度统计
在交通状况判别过程中, 单个车辆的平均速度并不具有太大的研究意义, 因为它一般不能全面地反映出车辆群体的速度特征, 进而也不能反映出当前道路的拥堵状况[8]。而统计意义上的平均车速才是研究的重点, 因此必须统计一段时间内道路上车辆群体的平均速度, 将其作为该段时间内的道路平均速度, 才能较全面地描述当前的道路交通状况。在本文中, 每一分钟统计一次道路平均速度, 由此来统计一次交通状况判断。
本文采用统计直方图法来估算道路平均速度。统计直方图法采用频数的概率分布对所求变量进行计算, 计算公式为
式中:v为所求道路一分钟内统计平均速度;vi为第i辆车在1 min内的平均速度;m为1 min内车辆的数量;pi为各平均速度对应的概率值。
对西安市某路段进行测试, 1 min内车辆平均速度及其对应频数和频率如表1所示。
从上表可知, 这1 min内共统计了166辆车, 由式 (1) 可得, 该时间内道路统计平均速度为16.24 km/h, 根据2.1节中交通状况划分标准可得:道路状态为饱和状态。
3.3 基于视频的交通状况实时发布原理
由于环境影响以及实验误差的存在, 并不能将上述1 min内的判断结果作为实际交通状况进行发布, 因为这只是很短时间内的瞬时交通状况。只有当该状态持续一段时间后, 才可以将其发布为道路的当前状态, 然后接着进行下一状态的判断。理论上, 某一状态持续的时间越长, 判断的准确性越高, 但实际上, 随着时间的延长, 检测的实时性会逐渐减小。因此在实际检测时需要选取合理的测试时间。
经过大量的实验测试, 最终本文选取3 min作为各状态发布的持续时间, 即当道路在连续3 min内保持同一状态时, 则发布该状态为道路当前状态信息;否则, 道路状态信息不更新, 即维持前一个道路交通状态。
4 测试结果
根据本文提出的方法进行了大量的实验测试, 测试结果表明, 该方法能够很好地实现交通状况检测, 在多种情况下的测试结果均达到令人满意的效果。图2为西安市南二环某路段的交通状况检测结果, 其中, 从上到下两条曲线分别表示当前道路交通状况和当前道路统计平均速度。
从图2可以看出, 当道路处于畅通状态时, 道路统计平均速度值比较大;当道路处于饱和状态时, 道路统计平均速度明显减小, 但车辆仍可以缓慢移动;而当道路进入拥堵状态时, 此时道路统计平均速度极小, 车辆几乎不能前行。由此可见, 本文所提出的方法检测结果与事实相符, 检测精度很高。该方法已经在多种情况及环境下进行过测试, 均达到了较好的效果, 可以准确地进行交通状况实时检测。
5 结论
视频交通检测技术因其诸多优点, 目前正在逐步代替传统检测技术, 成为智能交通领域的研究热点。本文所提出的基于视频的交通状况检测方法有着重要的意义, 对城市道路、高速公路、隧道桥梁等路况的预警及控制都有着积极的作用, 且在实际应用中可减少漏检、误检等问题。实验证明, 本文所采用的方法具有算法简单稳定、实时性强、准确性高等优点, 能够准确地进行交通状况检测, 因而具有广阔的应用前景。
在道路交通状况检测的基础上, 可进行及时交通预警以及交通安全检测等, 这些都将成为今后的研究热点, 最终达到交通事件自动检测、平衡路网流量、方便交通出行的目的。
参考文献
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[7]魏武, 张起森.基于计算机视觉和图像处理的交通参数检测[J].信息与控制, 2011 (3) :257-261.
8.视频观后感 篇八
今天下午在荣发阁，我们第二十四期的组长给我们观看了一个有关吴孟超的视频，说真的，我觉得他真的很伟大，他的无私奉献的精神无时无刻不在提醒着我，这就是一个共产党员所需要的精神啊！
吴孟超，福建人，他从事肝脏外科领域研究近五十年来，发表学术论文796篇，主编《黄家驷外科学》、《Primary Liver Cancer》等专著15部，获得国家、军队、省部级科技奖励26项，获中央军委授予的“模范医学专家”称号和国际肝胆胰协会授予的“杰出成就奖”等荣誉26项。曾历任上海第二军医大学附属长海医院外科教研室主任、普通外科主任、肝胆外科主任、第二军医大学副校长等职；现担任中华医学会副会长，解放军医学科学技术委员会副主任，解放军医学专家组副组长，中国癌症基金会副主席，中德医学协会副理事长，中日消化道外科学会中方主席，国际外科学会委员等，12次担任“国际肝炎肝癌会议”等重要学术会议的主席或共同主席。
要说吴孟超的先进事迹及高尚医德，那真是说上三天三夜都可能说不完。一个平凡的人，用他不平凡的事迹造就了他不平凡的人生价值！受过他的恩惠的人何其多！医生的天职就是治病救人，但是，在他八十多岁高龄时，依然一如既往的为人民服务，这种精神是何其可贵！我们应该要学习这种为人民服务的无私奉献的精神！
吴孟超，他只是这千千万万的中国共产党员中的一员，无数的共产党员都在自己的平凡的岗位上尽自己的一份力量为人民服务着！没有中国共产党，就没有新中国，没有中国共产党，就没有我们今天的幸福生活！感受着党的恩情，我们应争当一名优秀的中国共产党员!
如何学会当一名优秀的共产党员呢？现在我还没有入党，所以，要先学习优秀共产党的先进事迹，以此勉励自己！在这里提几点自己的感想！
第一，从小事做起，从我做起，尽力去帮助需要帮助的人。要说为国家为人民牺牲生命就太过夸大了。现在我们是学生，可以理解为在学习和生活中，乐于助人！凡事都要从生活中的点滴小事做起，养成良好的行为习惯。为以后自己的人格的完善奠定一个好的基础。乐于助人就是服务群众的一个体现，可以缩小范围，就拿学校生活来说吧！同学间、朋友间、甚至陌生人间，都应该互相帮助，宽容待人！比如说，一个同学在课室说忘记带课本了，希望帮忙带到课室去，没问题，顺手拎过去就好了。又或是一个舍友说忘记带毛巾进浴室，主动帮忙也不是难事。总之，即使是很小的事，但是你尽力去帮了，那你们的关系就会变得更加融洽。这也是个人好的性格的体现！
第二，树立远大的理想，目标。作为学生而言，无论是学习上，还是生活上，都必须树立明确的目标，目标就是方向，它就像海上的航灯，指引着我们尽快到达理想的彼岸。避免了多走弯路，也避免了更多的错误。相反的，如果没有正确的目标，就像在森林里迷失方向的人一样，整日跌跌撞撞，浑浑噩噩。所以，树立远大的目标对我们是非常重要的！
第三，做事要坚持不懈。做每一件事，除了要有坚定的目标之外，还应该要有自主的意志力去坚持，全力以赴的去做好它。老是说自己的目标是如何如何伟大而不去做实事是没用的，这样不仅没办法把事情做好，别人可能会对你这个人产生反感，进而影响了自己的情绪，这对于做好一件事也是不利的。
总之，做一名中国共产员不容易，做一名优秀的中国共产党员更是不容易，但是我不会放弃自己的信念，要知道，坚持就是胜利！没有付出，哪里来的收获呢？
9.安全视频观后感 篇九
2018年1月16号全站组织观看安全教育视频《怕麻烦的麻烦》，让我深刻的意识到，必须在以后的工作、生活中养成严谨认真，一丝不苟的习惯，要时时警示自己规避不安全的隐患，毕竟并安全无小事。
墨菲定律中指出“如果事情有变坏的可能，不管这种可能性有多小，它总会发生。”因此我们在日后的工作中切不可存在侥幸心理，更不能怕麻烦，多想几个“万一”，时刻警醒自己，对事故隐患要有一定的预见性，加强自我保护意识，遵章守纪、按章作业，坚决做到“四不伤害”，安全生产的进行。
除此之外，安全更是一种责任。每发生的一起安全事故都可能增加一个或几个不幸的家庭，一名员工虽然只是企业或社会普普通通的一分子，但对于一个家庭来说，他就是唯一，一个员工的不幸就是整个家庭的不幸，所受到的伤害都会影响到全家的幸福和美满。为了家庭的幸福美满，为了公司的安全生产，我们要时刻保持警惕，注意自身安全。
最后，在此我决定以后时时学习安全知识，加强自我保护意识，避免发生安全事故。本着对自己负责，对生命尊重，对家人负责的态度，过好每一天，上好每一天的班！
10.交通事故视频观后感 篇十
关键词：车辆检测,车辆跟踪,异常行为检测
随着我国经济的迅速发展, 全国汽车保有量年年攀升。汽车为人民生活带来了极大便利, 但车辆违章违规所带来的交通事故多发, 给全国交通管理信息系统带来了巨大压力。为保证公路交通的正常运行, 我国政府采用了智能交通系统, 以实现大范围、多场景的交通监控与管理, 提升交通系统综合运输能力[1]。同时随着信息技术几十年的迅猛发展, 海量视频数据的存储与处理得到了广泛的普及与应用。本文提出的基于交通监控视频的车辆异常行为检测技术便是通过对交通监控视频数据进行实时处理与分析, 实现异常车辆行为的自动识别。
当今相关领域已经进行了广泛的研究, 例如:Weiming Hu等人提出基于3D跟踪模型的交通事件检测方法, 获取车辆运动轨迹后, 运用模糊自组织神经网络学习轨迹模式, 通过概率匹配预测行驶行为[2];赵海提出基于自适应单类支持向量机的车辆异常行为检测方法, 将车辆轨迹映射为高位空间中的向量点, 通过支持向量机算法学习样本轨迹并建立模型, 实现对车辆的异常轨迹检测[3]。但这些方法都有计算复杂、所需存储容量过大等问题, 会占用过多硬件成本与开销。
本文主要就道路监控视频中的运动车辆检测、跟踪与违章行为识别所涉及到的若干关键技术进行了研究, 使用改进Surendra背景差分[4]与三帧差分[5]相结合的算法进行车辆目标检测, 之后结合CamShift算法[6]与Kalman滤波器[7]进行车辆目标跟踪, 提取车辆质心绘制运动轨迹, 针对车辆运动方向判别、违章变道、调头等行为提出了检测方法。本系统能够在保证结果准确性的前提下, 降低计算复杂度, 实现对车辆异常行为的实时检测。系统流程如图1所示。
1 基于改进Surendra背景差分与三帧差分相结合的车辆检测算法
车辆检测本质上属于基于视频的运动目标检测研究, 后者是当今计算机视觉领域的一个重要研究分支, 为图像视频更高层次的处理提供了基础。目标检测利用图像处理技术, 分割运动目标与背景, 检测出运动的目标, 常用的检测方法有:帧见差分法、背景差分法与光流法[5]。本文在对这3种目标检测进行对比分析后, 提出了使用改进Surendra背景差分与三帧差分相结合的算法进行车辆目标检测, 能够较好满足系统的实时性需求。
1.1 改进的Surendra背景差分算法
利用背景差分法获取运动目标的关键是完整背景的构造, Surendra背景更新算法能够自动地更新背景。Surendra背景更新算法操作简单, 易于实现, 实时性强。但由于算法采用的是固定灰度阈值, 需要人工的干预, 因此不太适用于光线随时改变的自然环境[8]。为了克服这个问题, 可以采用阈值自适应的方法进行改进, 改进后具体步骤如下:
1) 取视频第一帧图像I0作为初始背景B0。
2) 求出当前帧图像的最大灰度值gmax和最小灰度值gmin, 然后令
3) 根据T对图像的灰度值进行划分, 分为大于T的灰度值和小于T的灰度值两组, 分别求出两组的平均灰度值μ1和μ2。
4) 更新阈值T
5) 重复步骤3) 和4) , 直到T的值不发生变化。
6) 迭代次数初始化, 取m=1, 最大迭代次数为M;计算当前帧与前一帧的帧间差分图像, 并二值化
式中:It为输入的t时刻的单帧图像;It-1为输入的t-1时刻的单帧图像。
7) 根据二值化后的图像Dt来更新背景
式中:Bt (x, y) 为t时刻背景图像;α为更新速率系数, 取典型值0.005。
8) 迭代次数m每次迭代自增1, 当迭代次数m=M时结束迭代, 此时Bt (x, y) 为更新后的背景图像。
1.2 基于改进Surendra背景差分与三帧差分相结合的车辆检测算法
三帧差分法主要思想是通过提取连续三帧图像来分别计算相邻两帧图像的灰度差分图像, 然后将所得到的两个差分图像的对应像素进行对应“与”操作, 从而提取出运动目标。三帧差分法对运动目标的定位较帧差法更加精准, 并且减少了帧差法在待检测区产生的空洞现象。
本文以下融合改进Surendra背景差分与三帧差分这两种方法, 综合两者的优点, 提高运动目标检测的精度。具体步骤如下:
1) 对获取到的交通监控视频帧图像, 使用改进的Suren dra背景差分算法重构背景图像, 将输入当前帧与背景图像做差分处理, 得到背景差分检测区域;
2) 与步骤1) 并行处理, 对当前输入的视频帧, 结合对应的前一帧与后一帧, 利用三帧差分法对相邻的两帧做差分处理, 获取三帧差分法检测区域;
3) 将步骤1) 与2) 的结果进行“或”运算处理, 得到综合车辆检测结果, 并进行形态学滤波与联通域分析, 以去除非车辆目标带来的噪声干扰;
4) 根据步骤3) 得到的结果标定车辆在视频帧中的区域, 以外接矩形框分割出目标车辆。
2 基于Kalman滤波预测的CamShif车辆跟踪算法
车辆跟踪建立在车辆检测的基础上, 通过对车辆进行实时跟踪, 不仅能获取车辆的运动轨迹与运动状态, 还能为车辆行为理解、车辆分类、事件监测以及车流量统计提供可靠数据。本文采用基于Kalman滤波预测的CamShift算法进行车辆跟踪, 以解决传统CamShift算法半自动化、搜索区域过大、因遮挡造成跟踪丢失等问题, 实现了对车辆有效实时的跟踪。
2.1 CamShift目标跟踪算法
CamShift算法是MeanShift (均值漂移) 算法的修改, 其利用目标的颜色直方图作为特征, 判断目标之间的色彩特征是否匹配来建立目标之间的对应关系, 从而进行目标跟踪。
CamShift算法的主要关键步骤如下:
1) 直方图反向投影:利用目标检测算法检测到运动目标, 通过色域转换, 在HSV颜色模型中分离出目标图像的H分量, 之后确定运动目标的初始搜索窗, 并且生成目标图像的H分量颜色直方图, 最后使用反向投影获取目标在原图像的离散二维颜色概率分布图。
2) MeanShift算法处理:在单帧视频的目标二维颜色概率分布图上使用MeanShift算法, 进行目标质心点的匹配, 如此, 在若干次迭代计算之后便可求出目标质心坐标。
3) 自适应调整搜索窗口:根据目标颜色概率分布图求出目标的大小, 利用外接矩形框标定出运动目标, 之后便可获取当前帧中运动车辆目标的长宽尺寸与质心坐标。
4) 迭代搜索:在接下来的视频帧中, 将各自上一帧中目标的质心作为下一帧的输入, 重新进行MeanShift算法处理, 寻找运动目标。
2.2 基于Kalman滤波预测的CamShift车辆跟踪算法
CamShift算法的默认搜索区域是整帧图像, 因此引入Kalman滤波器预测, 将CamShift算法检测到的车辆质心作为变量输入Kalman滤波器, 之后将预测值作为CamShift新一轮的起始搜索框, 在这个位置的邻域内搜索最佳位置, 再将搜索到的最佳位置信息反馈给Kalman滤波器, 这样可以加快CamShift算法的收敛速度[9]。
另外, CamShift算法在跟踪过程中遇到目标遮挡会造成跟踪失效的情况, 此时使用Kalman滤波器的预测值代替CamShift算法计算的车辆质心位置, 作为观测值去更新Kalman滤波器, 可以抵抗因目标遮挡带来的车辆跟踪失效。
综上, 针对车辆进行目标检测与跟踪的算法流程如图2所示。
3 车辆违章检测研究
在道路交通系统中, 各种违章行为是造成道路安全事故的主要原因, 准确、稳定、实时地检测车辆违章行为, 对减少交通事故发生、降低经济损失具有重要意义。
本文之前已经完成了车辆的检测与跟踪, 跟踪结果以外接矩形来表示每帧视频图像中的目标车辆, 取矩形的质心表示车辆的具体坐标, 生成坐标序列, 集合后可得到车辆的运行轨迹, 并通过分析轨迹信息实现车辆运动行为的检测与识别, 并将其应用于车辆运动方向、逆行、变道、调头等行为的判断。
t时刻车辆在视频顿中的质心坐标点记为 (xt, yt) , 则L帧后可以得到车辆的行驶轨迹
下面对具体车辆行驶行为进行分析。
3.1 车辆运动方向判决与逆行判断
设t1时刻视频帧图像中车辆质心坐标为 (xt1, yt1) , t2时刻釆集到的视频帧图像中车辆质心坐标为 (xt2, yt2) , 则从t1到t2时刻, 车辆运动方向判断条件为:
1) xt2-xt1>εx, 车辆速度有向右方运动的分量, 记为DR;
2) xt2-xt1<εx, 车辆速度有向左方运动的分量, 记为DL;
3) yt2-yt1>εy, 车辆速度有向上方运动的分量, 记为DU;
4) yt2-yt1<εy, 车辆速度有向下方运动的分量, 记为DD。
其中, εx与εy是误差阈值, 防止因自然环境变化导致判断失准。其中, εx=0.05×W, W为车辆外接矩形框宽度;εy=0.05×H, H为车辆外接矩形框高度。
综上, 正常行驶的车辆运动方向可用 (DR, DU) , (DR, DD) , (DL, DU) 与 (DL, DD) 表示。若在单一车道中, 当前车辆运动方向与先验规定运动方向相反, 则判定此车运动轨迹为逆行轨迹, 该车正在逆行。
3.2 车辆违章变道行为判断
为了识别车辆与车道的位置关系, 进而判断车辆是否变道行驶, 首先需要标定车道实线在视频图像中的位置坐标。本文采用Hough变换直线检测算法进行车道线检测[10]。
正常行驶的车辆, 其运动轨迹通常与车道线平行。轨迹是车辆单帧坐标的集合, 即可认为视频帧序列中车辆质心与车道线距离波动较小。定义识别变道行为的方法为:车辆在变道行为中, 从一个车道变换到另一个车道, 其车辆质心与车道线的距离会出现较大波动, 并且与车道线距离最近的两个质心点分列车道线两侧。具体步骤如下:
1) 使用Hough变换进行车道检测, 设置禁止变道直线为Forb[N], 其拟合直线方程为
2) 计算车辆跟踪轨迹Traj[M]上所有的点与其对应车道线的距离d
3) 与车道线距离最近的两个质心点记为 (xc1, yc1) 与 (xc2, yc2) , 令
R>0表示两个质心点位于车道直线同侧;R=0表示至少有一个质心点在直线上;R<0表示两个质心点位于直线两侧。
4) 计算距离的离散程度, 即车辆与车道线距离的均值E与方差S, 即
5) 判决标准
当车辆与车道线距离的离散度S大于阈值TC, 并且与车道线距离最近的两个质心点分列车道线两侧, 将CL置为1, 表示发生了变道行为, 反之为0代表未发生变道行为。
3.3 车辆调头行为判断
车辆在调头时会跨越多个车道, 此时司机视线存在死角, 容易造成严重的交通事故, 导致路面交通拥堵甚至瘫痪, 因此当今城市交通路口通常设有禁止调头标志。
针对调头行为, 本文提出以下具体判定条件:
1) 对双向车道进行讨论, 在右侧直行车道中, 使用跟踪算法进行跟踪车辆质心的y值在车辆行驶过程中持续增大, 车辆调头之后y值持续减小。
2) 车辆目标y值持续增大的时间段中, 车辆行驶轨迹拟合直线段的斜率在右侧车道斜率区间内, 同理, 车辆目标y值持续减小的时间段中, 车辆行驶轨迹拟合直线段的斜率在左侧车道斜率区间内。
3) 车辆y值从减小转为增大的过程中, 车辆变道判决标准CL置为1, 即发生了变道行为。
4 实验结果与分析
实验软件开发环境采用VS2008+OpenCV2.1;系统运行环境为Intel 1.60 GHz Windows XP平台, 内存:3 Gbyte, 显存:256 Mbyte。实验样本选取城市道路视频。
实验结果如图3所示。从图3中可以看出, 本文提出的车辆检测算法能够有效检测出车辆目标, 细节保存完好, 并且能够有效更新当前视频背景, 抗干扰性较强。由图3d可以看出, 本文采用的基于Kalman滤波预测的CamShift车辆跟踪算法能够有效跟踪当前帧车辆目标。
图4是对监控视频2的第226~275帧之间发生变道行为车辆的检测和跟踪结果, 其轨迹坐标特征点与单帧计算耗时如表1所示。为了简化计算, 本文每隔5帧取一个质心点绘制车辆运动轨迹;跟踪车辆所跨越车道由Hough变换得出, 其直线方程为:2.943x-y-546.415=0, 车辆轨迹与提取车道直线如图5所示。根据本文的车辆行为判别规则, 可以得出结论:被跟踪车辆运动方向为 (DR, DD) , 即正朝图像的右下方行驶, 变道判决CL=1, 发生变道行为, 并且在当前跟踪范围内, 车辆质心坐标y值一直减小, 没有发生调头行为。
5 结束语
为了满足智能交通系统对城市交通的有效监管, 本文提出了利用交通监控视频对车辆异常行为进行检测的系统框架, 分别在车辆检测、车辆跟踪与异常行为判别等方面进行了讨论。提出的使用改进Surendra背景差分与三帧差分相结合的算法能快速检测车辆目标, 之后结合CamShift算法与Kalman滤波器对车辆进行有效跟踪, 根据外接矩形框求出车辆质心, 拟合轨迹, 并通过轨迹分析给出了车辆运动方向、逆行、违章变道、调头等行为的判别标准。实验结果表明, 本文提出的系统具有较高的实时性与违章检测准确性。
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