彭梓晗　程佳馨　魏筱萌

【摘 要】此项目以基于混合高斯模型的背景差分法对电动自行车行为进行解读，从而填补非机动车监控装置的空白。首先运用混合高斯模型提取背景，然后对比常用车辆前景检测方法，采用背景差分法对电动自行车前景进行提取；其次，对于运动目标跟踪，采用卡尔曼滤波和车辆质心特征相结合的方法，对下一时刻车辆特征值进行预测和跟踪。最后由电动自行车质心坐标绘制轨迹，用坐标变化判定电动自行车逆行行为，经视频测试，取得了良好的效果。

【关键词】图像识别；电动自行车；交通监测；背景差分法

中图分类号： U491.225；X912 文献标识码： A 文章编号： 2095-2457（2018）03-0117-002

Research on the retrograde detection technology of electric bicycle based on image processing.

PENG Zi-han CHENG Jia-xin WEI Xiao-meng

（College of Engineering， Nanjing Agricultural University，Nanjing，210031）

【Abstract】This project is based on the background-difference method based on the Gaussian Mixture Model to interpret the behavior of electric bicycle. Thus filling the gap of non-motor vehicle monitoring devices .Firstly， we use Gaussian Mixture Model to extract the background， and then compare the common vehicle foreground detection methods.After considering the result of contrast，we choose background-difference method to extract the vehicle foreground. Secondly， in terms of moving vehicle tracking， using Kalman filtering and vehicle mass center features，to forecast the vehicle characteristic value of the next moment and realize the tracking.Finally drawn by electric bicycle barycentric coordinates， track with coordinates determining electric bicycle retrograde behavior change， the video test， and achieved good effect.

【Key words】Image recognition；Electric bicycle；Traffic detection；Background subtraction

0 研究背景

電动自行车逆行是重大交通事故的罪魁祸首，然而道路上缺少对其监管的装置，致使其驾驶者产生侥幸心理。而人工监管耗时费力，因而设置对非机动车如电动自行车的监管装置势在必行，只有实现和机动车类似的违章抓拍，才能从根本上解决。

1 基于视频的交通事件检测

1.1 交通事件监测系统概述

交通事件监测系统有如下几个流程：运动车辆自动检测、运动车辆自动跟踪、交通事件判定、异常交通事件发生自动报警。核心部分是对采集的交通监测视频进行图像处理，通过对目标的检测与跟踪，得到其行驶轨迹，再利用算法对车辆违章行为进行判定，从而达到对车辆违章事件的监测。

1.2 背景提取——混合高斯背景模型

混合高斯模型是一个可以用来表示在总体分布中含有K个子分布的概率模型，其中K 取值为3到5。……