视频分析驱动的交通拥堵智能检测系统

"该资源是一种发明专利申请，详细描述了一种基于视频分析的交通拥堵检测方法，旨在通过自动化技术提高交通状况监测的效率和准确性。该方法由浩鲸云计算科技股份有限公司的发明人李百成和曾友伟提出，并由江苏致邦律师事务所的郭雪丽代理。专利申请号为202010105594.8，申请日期为2020年2月21日。" 该发明的核心在于利用视频分析技术来实时检测交通拥堵状况。首先，系统会将接入的交通监控视频流转换为图像序列，然后对这些图像进行分析。对于具备旋转功能的球形摄像机，系统会在接入算法前判断摄像机是否处于预置位，只有在预置位上才会进行交通拥堵识别，以减少误判。如果摄像机长时间不在预置位，系统会自动将其调整回预置位。 接下来，系统进行视频数据处理，将rtsp流编码为base64格式的图像，便于进一步分析。然后，采用高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)来检测车辆。高斯混合模型的参数，如滑动窗口的大小和前景目标大小的阈值，会根据实际需求设定。系统从图像中提取感兴趣区域(Region of Interest, ROI)，并利用GMM来识别和计数ROI中的车辆。当车辆数目达到一定的拥堵条件时，系统会判定为交通拥堵。 此外，该方法还应用了光流法来辅助计算车辆运动，光流法能够捕捉连续帧间像素的运动信息，对于识别交通流量和速度非常有用。这有助于更准确地判断交通状态，提供实时的拥堵报警。 这种方法通过智能化的视频分析，有效地解决了传统人工监测的低效问题，提高了交通管理的自动化水平，对于优化城市交通状况和提升道路安全具有重要意义。它综合运用了计算机视觉、模式识别和数据分析等技术，展示了信息技术在交通领域的强大应用潜力。