[发明专利]一种基于视频检测技术的交通拥堵判别方法

权利要求书

1.一种基于视频检测技术的交通拥堵判别方法，其特征在于：交通拥堵 状态的确定依次通过以下步骤完成：

步骤一、对交通视频图像建立背景模型；

步骤二、对背景模型提取前景和前景去噪；

步骤三、计算道路占有率及占有率方差；

步骤四、建立拥堵判别模型；

其中：建立拥堵判别模型包括如下步骤：

1)建立交通状态判断区域

选取i时刻的道路占有率C_i及占有率方差令采样标本利用模糊C-均值算法(Fuzzy C-Means，FCM)经过多次迭代，得到道路畅通、 道路缓行和交通拥堵报警状态；三类模糊聚类的聚类中心矩阵 ω=(ω1,ω2,ω3)=ω11ω12ω13ω21ω22ω23,]]>矩阵的第一行表示道路占有率，第二行表示占有 率方差；其中，ω₁，ω₂，ω₃分别代表道路畅通、道路缓行和交通拥堵报警三 个状态的聚类中心；

2)建立拥堵模糊聚类判别器

建立||x_i-ω_j||聚类判别器，采样标本x_i，C_i表示i时刻的道路占有率，表 示占有率方差；其中，||x_i-ω_j||表示第i组数据对于第j类聚类中心的距离；

判断||x_i-ω_j||是否等于min{||x_i-ω_k||}如果等于则表明x_i距离聚类中心ω_k最 近，则将x_i归到ω_k所代表的类别中去，此时交通状态为ω_k代表的状态，其中 k＝1...N代表N种不同的交通状态，其中，N＝3。

2.如权利要求1所述的基于视频检测技术的交通拥堵判别方法，其特征 在于：交通状态ω_k中的K＝1或2或3，分别表示道路畅通、道路缓行和交通 拥堵报警状态。