面向交叉口冲突分析的车辆轨迹学习技术

发布时间：2020-11-03 02:57

　　 随着城市基础设施的不断完善,城市的监控系统也不断的完善起来。借助交通监控视频数据,可以极大的提升了城市的管理水平,并使得城市的管理者能够针对道路上发生的突发事件快速响应,挽救人民的生命财产安全。针对基于视频数据的交叉口安全分析的相关工作而言,目前相关研究仍然存在以下的一些缺点:首先,大量的相关研究仍然借助于人工的工作,由人按照一定的规则评估交叉口的安全性,不仅低效而且成本高昂;其次,相关的研究一部分是针对仿真数据而提出了基于运动学规律的车辆行为冲突分析算法,另一部分只针对几条真实车辆轨迹之间的行为验证算法的可行性,二者都忽略了场景的复杂性与其所导致的数据质量低下的问题;其三,基于车辆轨迹而的行为分析已经有许多的相关工作,而目前针对交通冲突的研究,车辆的行为分析与冲突分析割裂,并没有被置于一个统一的框架下进行考虑。针对以上问题,本文提出了用于交叉口冲突分析的多层次的车辆轨迹学习框架。具体来说,本文的创新性工作包括:第一,提出了一整套用于交叉口冲突分析的无监督车辆轨迹学习框架。框架分为了轨迹获取,轨迹预处理,路径聚类与冲突分析等几个模块,借助于交叉口的车辆轨迹数据,多层次的分析了车辆的行为,并在多个数据集上进行了验证;第二,提出了基于DBSCAN的场景ROI区域聚类算法,对场景的ROI区域进行了聚类并利用了加权平均密度判据对噪声聚类进行了区分,多个实验数据集上的表现说明了算法的鲁棒性与稳定性;第三,提出了基于轨迹统计特征与距离度量结果的轨迹集成聚类策略。以往的算法往往从基于特征的聚类方面或是基于曲线相似度的方面考虑对轨迹进行聚类,基于二者集成聚类的轨迹聚类方式,结合了二者的优点,获取了更加鲁棒的轨迹聚类;并且,对于轨迹的聚类构成的相似度邻接矩阵,引入了图的拉普拉斯中心性,对各个聚类的代表进行了提取,并依据聚类代表的相似性合并了冗余的聚类,最终获取了场景的稳定的路径信息;第四,利用轨迹数据与之前提取的场景基本信息,搭建了轨迹到达时间预测模型,借助训练的模型对交叉口的安全性与效率进行了分析。本文提出的方法均在多个数据集上进行了验证,验证了其效果与鲁棒性。
【学位单位】：北京工业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：U495;TP391.41
【部分图文】：

图 1-1 复杂的交叉口，行人与车流交织Fig. 1-1Acomplex intersection, pedestrians interact with vehicles到交通监控视频分析的技术难点，第一个难点的是针对运动目方面的面临的挑战包括图像中车辆的高精度检测，被跟踪目标的控视频中，对车辆的检测是最基本的问题，设计的跟踪算法首中准确定位车辆位置的能力。在这方面借助深度学习技术可以例如 Xu[3]等首先利用背景差分算法提取场景的背景，随后使用测背景里的静止的车辆，并据此应用于了高速公路的异常停车优异的效果；在获取了对于图像中车辆的检测模型之后，车辆视为检测与跟踪结合的问题。检测问题与跟踪问题结合的关键位置信息，对下一时刻位置进行预测，随后在预测位置的附近，作为车辆可能位置，最后使用一个二分类器选择概率最高的下一帧的位置[7]，而预测时常常使用到了卡尔曼滤波算法[5][6are[7]等针对多目标跟踪时对于未来候选区域的物体进行分类与

第 3 章 轨迹数据预处理2 2( 1) ( 1)2( ) ( )iTi i t it i t ittq x x y y 的复杂度(Trajectory Complexity)定义为：2 21 1( ) ( )i ii iT i iTiix x y yeq i 取值在 0 到 1 的范围内。不同于文献[10]，这里轨迹的复杂度计算的轨迹的复杂度计算。文献[10]采用原始轨迹对轨迹复杂度进行计在大量停止点的情况下，利用原始轨迹计算移动总距离会受到冗余响，因此此处采用网格轨迹计算车辆行驶的距离可以防止停止点对。

有压缩后的网格数目小于某一阈值的轨迹，这里被设置为2到4个网格不择这四种类型的轨迹过滤器的依据的是错误轨迹的不同特性，使之最大限证了错误数据的滤除效果。各个过滤器的阈值的依据场景的不同给定不同般而言，针对不同角度与高度的摄像头，其阈值会发生很大的变化。我们取了较小的阈值对错误轨迹进行了过滤，防止滤除正常轨迹的现象发生，处的阈值选取参考了数据集的统计特征的均值与众数。4 语义点与语义区域提取4.1 轨迹停止点分析在除掉了错误轨迹之后，可以得到一个较为“干净”的数据集，这个数含完整的轨迹与破碎的轨迹，并且轨迹破碎的程度不一。我们进一步对轨止点(Stop Points)进行了分析。
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本文编号：2867997