宋士奇，朴 燕，王 健

(长春理工大学 电子信息工程学院，吉林 长春 130022)

1 引 言

智能交通系统作为国家信息化建设的重要组成部分，在城市道路智能监控、高速公路智能调度及车辆高级辅助驾驶系统等方面发挥着重要作用。其中车辆的行为识别作为智能交通系统的关键技术，在车辆的自动驾驶和辅助驾驶领域中受到了广泛关注[1]。车辆的行为信息对于保障驾驶员的人身安全、避免交通事故的发生具有重要的参考价值和实际意义。

获取车辆行为信息数据的方式总体上包括感知技术探测和视频图像处理两大类[2]。感知技术探测主要利用传感器探测车辆周围的环境，根据道路交通两侧和监控上方的探测传感装置获取所需参数，综合判断车辆的行为状态，此类方法目前广泛应用于智能汽车行业之中。视频图像因其包含丰富的数据，通过图像处理手段对监控摄像头和行车记录仪获取的视频进行分析，已成为获取车辆行为信息的主要方法。相比于感知技术探测，视频图像处理因其具有更好的鲁棒性和实时性，已经成为研究车辆行为识别的热点方向。目前在车辆行为识别领域，基于图像处理算法的研究已取得阶段性的成果。Kasper等[3]运用贝叶斯网络的基本理论在结构化道路场景中识别车辆的行为。Gadepally等[4]在综合考虑车辆动力学模型的基础上，采用隐马尔可夫模型描述车辆的行为。Song等[5]使用改进的Moravec算法提取特征点，构建车辆特征点的运动轨迹曲线判断车辆的行为状态，在复杂天气条件下具有较高的鲁棒性。……