智能交通视频事件流监控系统关键技术研究中期报告

智能交通视频事件流监控系统关键技术研究中期报告（1）引言智能交通系统是指在交通领域应用新兴信息技术，通过感知、传输、计算、控制等手段，对交通运输系统和服务进行集成优化和智能化管理。其中，视频监控系统作为智能交通系统的重要组成部分，能够实时获取道路交通信息，对违法行为进行认定和处理，对突发事件进行快速响应，提高道路交通安全和效率。本文针对智能交通视频事件流监控系统，介绍了关键技术研究的中期报告，内容包括以下几个方面：系统架构设计、视频流处理、事件检测和识别、智能决策与控制等。（2）系统架构设计智能交通视频事件流监控系统的系统架构设计分为前端视频采集、中间视频流传输、后端事件检测与处理三个层次。前端视频采集层：通过摄像头实时捕捉道路交通视频流，对视频进行分段处理，降低系统负荷，同时通过传感器和指示灯等设备获取交通灯状态和车辆行驶速度等信息。中间视频流传输层：在视频传输中必须保证可靠性、实时性和带宽要求，现有技术主要采用了RTSP（RealTimeStreamingProtocol）和RTP（Real-timeTransportProtocol）等流媒体协议。后端事件检测与处理层：针对视频流进行事件检测和识别，包括车辆占用交叉口、车速超限、违法停车等违法行为的检测和人群聚集、火灾烟雾等异常事件的检测。（3）视频流处理视频流处理是智能交通视频事件流监控系统中一个关键的技术环节，其主要包括对视频流的预处理、分析和编码等环节。预处理：对采集到的视频流进行格式转化、图像增强、图像正畸和运动补偿等操作。采用预处理可以使得后续的视频分析和编码更加精确和高效。分析：对预处理后的视频流进行关键帧提取、图像配准、运动分析等操作，对视频流进行分析，以提取有效信息。编码：对分析后的视频流进行压缩编码，采用H.264、MPEG-4、H.265等高效视频编码标准。（4）事件检测和识别事件检测和识别是智能交通视频事件流监控系统中的核心技术之一，其主要包括车辆运动轨迹检测、车速超限检测、违反交通规则检测和异常事件检测等。车辆运动轨迹检测：针对摄像头所能覆盖的道路交通情况进行检测，通过图像处理技术提取车辆的运动边缘，获取车辆的运动路线和方向。车速超限检测：通过摄像头获取车辆运动速度信息，并与限速标志进行匹配，实现实时监测车速并进行告警处理。违反交通规则检测：主要包括违法停车、占用交叉口等检测，通过深度学习和神经网络技术对车辆行驶状态进行分析和识别。异常事件检测：主要包括车祸、人群聚集、火灾烟雾等异常事件的检测，通过视频流分析和图像处理技术对异常事件进行识别和分类。（5）智能决策与控制智能决策与控制涉及到机器学习、逻辑推理、智能调度等技术，主要通过决策模型和控制算法实现对交通事件进行智能处理和控制。决策模型：通过对事件检测和识别结果进行归纳与总结，建立事件分析模型和预测模型，实现智能决策。控制算法：通过调度算法和优化算法实现交通事件的智能控制，包括路口信号灯控制、车流优化调度等。（6）总结智能交通视频事件流监控系统的技术研究涉及到多个领域，包括视频处理、图像分析、机器学习等，涉及到前端、中间和后