成春晟

（南京邮电大学 自动化学院 ， 江苏 南京）

0 引言

20世纪90年代末以来，图像监控系统由传统的模拟方式步入了数字式的网络时代。数字监控系统以计算机为处理核心，除了能够实现多媒体信息处理如压缩、传输、存储和播放等基本功能外，还能够实现自动异常识别、智能存储和快速检索等高级功能。目前监控系统被广泛应用于交通路口，公共场所，大型会议。用于拍摄违规行为，发现异常现象。监控系统已经成为了我们正常生活必不可少的保障。

本文介绍一种用于交通系统的异常车辆识别方法，通过基于像素点的背景法，对轨迹异常的物体进行判断，并通过车辆识别的方法，最终提取轨迹异常车辆。

1 轨迹追踪法

轨迹追踪法是目前应用范围最为广泛的物车辆轨迹异常识别方法

该方法首先是对视频中的所有动态物体进行提取，然后通过物体识别方法，对目标物体（车辆）进行提取。通过对正常的目标物体（车辆）的轨迹分析。基于上述轨迹构造隐马尔可夫模型（Hidden-Markov Model）或者贝叶斯模型（Bayesian-model）作为正常轨迹模板。

测试视频同样经过动态物体提取，目标物体（车辆）识别，之后对目标物体（车辆）轨迹进行建模，通过与正常轨迹模板的比较，从而判别此目标物体（车辆）的轨迹是否正常。

具体步骤如图1所示。

图1 轨迹法步骤

2 背景法

由于最终的目标对象是车辆，所以轨迹法必须对动态提取后所有的物体进行车辆识别，从而找出目标物体（车辆），这是一个复杂而又耗时的过程。……