丁 冰，杨祖莨，丁 洁，刘晋峰，闫国亮

太原理工大学 电气与动力工程学院，太原 030024

随着高速公路建设快速发展，高速公路隧道的运营里程不断增加，为人们带来很多便利。然而，由于隧道内空间狭小、具有一定密闭性、光照受限等特点，发生于隧道的高速公路交通事故比例最高[1]。尤其是载有易燃易爆物品的车辆在隧道内停车导致的问题将更为严重。例如2014年在晋济高速岩后隧道“3·1”特别重大道路交通危化品爆燃事故共造成40人死亡、12人受伤和42辆车烧毁[2]。为有效地减少交通事故的发生，尤其是避免二次事故的发生，准确快速的高速公路隧道内停车检测是十分必要的，对高速公路隧道管理系统的智能化发展意义重大。

在实际高速公路隧道中已经部署安装了大量的视频监控设备（包括高清网络摄像机、光纤传输线路、高速交换机等），这些设备含有丰富的车辆信息。基于此，越来越多的研究者将视频数据作为切入点研究车辆的各种行为状态，逐步提升管理效率，缓解海量监控摄像头与有限监控能力之间的矛盾。在基于视频图像的停车检测研究初期，研究主要集中于传统图像处理方向并且绝大多数是针对露天的场景，Guler等人[3]采用Peripheral多目标跟踪器从背景减法获得的前景中确定每辆车的位置，但该方法会将快速变化的背景错误地检测为车辆。Porikli等人[4]提出基于双背景的异常事件检测方法，该方法中用于建立长、短背景的时间常数存在很大不确定性。……