随着汽车保有量越来越多，道路越来越拥挤，交通事故频发，由近几年交通部门公布的数据显示，由于酒驾和疲劳驾驶引起的严重交通事故占近20%，由于驾驶员素质不高操作不规范而引起的交通事故占近50%[1]。这说明由于驾驶员的不规范驾驶而造成的交通事故占较高的比例。在严防酒驾和疲劳驾驶及提高驾驶员素质的同时，能在智能交通领域制作一个在线实时分析车辆行为的系统，及时识别出有问题车辆，并制止其不规范驾驶行为，可以有效减少交通事故发生。然而现代交通监控系统对异常驾驶的自动识别还处于探索阶段[2]。在国内,有关驾驶行为智能识别的研究有：祝俪菱[3]等人做了基于支持向量机的车辆行为识别研究，他们利用车载智能手机传感器来获取车辆的行驶信息，进而得到车辆的特征数据，接着利用支持向量机分析驾驶行为，识别出了车辆的跟驰行为、车辆准备换道行为、车辆换道执行行为，但并进一步做研究车辆是否为异常行驶。另外杨洁[4]等人利用计算机视觉系统做了车辆识别、车辆跟踪和分析车辆行为的研究，并识别出了车辆的左右转弯、左右掉头、左右并线等车辆行为。在国外Johnson等采用时间扭曲算法，提出一种基于智能终端的驾驶风格检测方法，并识别出车辆的正常、过激、非常过激等几种驾驶行为[5]。

异常驾驶自动识别首先需要实时获取车辆状态，然后根据车辆状态来判断车辆行为。本文选择用摄像头来采集道路车辆信息，因为在工程上架设摄像头不会对道路设施有较大影响，另外现今在计算机视觉领域里对目标检测跟踪有丰富的成功经验，且采用计算机视觉获取的目标车辆信息相对完整准确。在实际道路环境下，目标较多，目标运动较快，背景复杂且易变。因此要完成对道路车辆的检测跟踪，其算法首先要有精确性、能应对多目标跟踪、适应环境变化，且还要保证实时性。本文选择计算机视觉领域里一种高斯模型背景差分算法，并对其进行相应的改进，以适应现实道路环境下的车辆检测。然后利用适合道路环境下的粒子滤波跟踪算法对车辆进行跟踪。在完成跟踪后再对跟踪轨迹进行拟合，提取车辆信息，将提取的车辆信息组成样本集，作为机器学习的训练样本。在机器学习领域，对行为的识别和分类有很多成熟的算法，例如BP神经网络、支持向量机、随机森林等。在对本系统进行仿真时，经大量的实践证明随机森林算法准确度高、实现简单、速度快、泛化能力强、在特征不完全情况下仍能保持较高准确率。本文用随机森林算法对车辆行为进行分析。

1 车辆检测跟踪模块

1.1 目标检测模块

车辆的检测与跟踪是后续特征参数提取的基础。在车辆检测模块，其算法必须满足精度高、实时性好、对光照变化不敏感等特点。传统的目标检测算法有连续帧差法、光流法、背景减除法。连续帧差法简单、实时性好，但提取目标不完整，且包含较多的背景信息。光流法对运动物体非常敏感，且不需要背景，检测率高，但计算量大实时性不好。背景减除法相较于帧差法提取的运动目标清晰完整，且比光流法实现简单，实时性好，本文选择背景减除法对目标进行检测。背景减除法的关键是背景图像的获取，然而在实际的道路场景中，光照变化、雨雪天气、晃动的树枝等都会影响背景图像，因此背景图像的更新是本模块讨论的重点。

暴雨以变化快,时间短的天气特征使其在短临预报中的准确率一直不高,大部分研究关注如何提高数值模式预报质量,而本文结合地基GPS-PWV系统全面地分析了成都“8·9”暴雨过程中的水汽特征,得到如下主要结论:

1.1.1 背景减除法原理

DNA提取：将筛选的降解效果最好的菌株接入保藏培养基中，30℃培养15 d，取1 mL菌液以10000 r/min离心5 min，弃上清液，收集菌体，按生工生物细菌基因组DNA抽提试剂盒(B518225)提取DNA，-20℃保藏备用。

利用背景图像像素灰度值在静态场中的不变性或缓慢变化的特点，将背景图像与视频序列中的图像做差分，利用差值来判断目标。用dk(x,y)来表示视频序列里第k帧图像，bk(x,y)表示第k帧图像的背景，两者做差，若差值大于设定的阈值即为目标图像，否则判断为背景图像。如式(1)所示。

为数据分为M+1组与数据分为M组时的整体最小误差的差，若qM小于设定的阈值则说明数据分为M组是合理的。

1.1.2 改进高斯背景模型算法

传统高斯背景模型更新策略是引入一个称为自学习率的参数α，α越大背景更新越快。更新策略用公式表示为：

(1)

其中μk(x,y),μk-1(x,y)分别表示当前帧和上一帧图像像素点(x,y)处的高斯分布的均值，σk(x,y),σk-1(x,y)表示当前帧和上一帧像素点(x,y)处高斯分布的方差。Ik(x,y)为当前帧像素。Dk(x,y)表示当前帧与上一帧在像素点(x,y)的差值[6]。

幸福终究还是个人的东西，具有个人性。每个人的追求都不相同，所承担的责任也有区别。来双扬的妹妹找到来双扬，劝她不要在吉庆街卖鸭脖了，其言听着确实令人动容：“我是在替你着想，说你呢！你退出这种生活不行吗？”[28]退出这种生活？但是幸福是别人不可感受的，是无法分享的。对于来双扬来说，“只能在吉庆街获得成就感”，所以来双扬是不会离开吉庆街的，就算过着日夜颠倒的生活，那有什么关系呢？

传统的高斯模型α是一个固定值。而在实际情况下当背景发生改变时，需要快速更新背景，此时需给α一个较大的值，但随着当前帧图像融入背景图像的速率过大，噪声也就变大，背景图像的效果较差。当背景稳定后，则不需要以过快的速率更新背景图像。所以应使α的值随着环境的变化而变化：当环境变化时给α一个较大值，环境稳定时再给α一个固定的较小值，这样在抑制噪声和计算量上都能得到优化。公式表示如下所示：

(2)

其中i表示视频帧序号，N是一个固定值，j是早期要更新的帧数，一般取N/5 ～ N/4之间的数。

(4) 在实际注浆过程中，速凝类浆液在短时间内物质形态会发生相变过程，即采用的单一的非牛顿流体本构模型难以准确地描述这一复杂特征，后续有必要在该方面做进一步探讨。

评价区地下水的补给主要由小灶火河水入渗补给、渠道渗漏补给、侧向补给3部分组成。地下水排泄量主要由洪积扇前缘地下水径流量和现状开采量组成。

由式(1)可知，传统单模高斯背景更新策略对高斯分布均值和方差采用相同的更新率，但实际情况是，α比较大时，模型收敛性好，但稳定性差。α较小时，模型稳定性好，但收敛速度慢。所以应对均值和方差分别采用不同的学习率α、β。公式表示如下:

为了兼顾稳定性和收敛性，结合前面学习率更新方法，对均值的更新采用式(2)的方法，对方差初始时刻取一个相对较大的值，稳定后再给一个较小值。

在阴影去除部分，同时对目标车辆和阴影部分进行色度补偿，这样就会使阴影部分的亮度更接近于背景，而车辆部分的亮度更大，那么此时再对目标区域进行背景差分运算，车辆部分和背景部分的亮度差值就会增大。选择适当的阈值，背影部分就会在目标检测中去除。

具体实现方法如下，首先自适应背景更新的均值和方差初始值分别给0.08和0.01，稳定后的值分别为0.01和0.001，初始帧为N=80,j=20,检测的初始方差为12.5。将当前帧图像转换到HSV颜色空间，将车辆区域和阴影区域的HSV颜色空间的S分量增加20%，然后再与对应区域的背景图像相减，最后对检测到的车辆目标进行形态学处理。实验选择vs2015平台工具，用opencv进行编程。结果如下图，图1为第120帧图像，图2为检测结果。

图1 原始图像

图2 检测结果

1.2 目标跟踪模块

本文选用适合实际道路场景下多目标跟踪的粒子滤波算法[7-8]。其基本原理为：用一组带权随机样本及基于这些样本的估计来表示后验概率密度。当样本足够多时，这些具有权值的样本就完全能够描述后验概率分布，即能估计出目标位置。这些带权值的样本称为粒子。

m1=(x1i,y1i)(i=1,2,…n1)

(4)

r为像素点距离区域中心的距离，其中为0的情况是r≥1时。位于x处的像素点颜色分布概率密度函数

(5)

其中n为选中的区域像素数，x0为区域中心坐标，f为归一化因子。δ[h(xi)-μ]是判断目标区域中像素xi是否属于第μ个单元 ，若是则为1，否则为0。

定义粒子的状态为s={x,y,vx,vy,Hx,Hy}，其中x,y为粒子的中心位置，vx 、vy，分别为x,y方向的运动速度，Hx 和Hy为区域的宽高。样本的更新方程如式下所示。

St=Ast-1+wt-1

(6)

A为状态转移矩阵，ωt-1为高斯噪声。

KS值为TPR与FPR之差的最大值，KS值可以反映模型的最优区分效果，此时所取的阈值一般作为定义好坏正负类的最优阈值。计算公式如式(7)。

则最终由N个加权粒子估计出的目标位置如式下所示。

(7)

选择vs2015平台工具，用opencv进行编程，仿真结果如下图所示，红框为最终估计出的目标外接矩形，绿点代表每个目标的粒子分布情况。

图3 第100帧

图4 第120帧

2 轨迹处理

在完成车辆跟踪后，需要对车辆轨迹进行处理，即用函数的形式来表示轨迹。在工程中一般有差值法和拟合法处理轨迹，但差值法在精度上不如拟合法优秀。本文选择拟合法来处理轨迹。拟合法的基本思想是已知一组离散函数值{y1,y2,...yn}，通过调整该函数中的若干系数{c1,c2,...,cn}，使得该函数和已知点的差别最小[9]。

…

（2）基础数据收集。进行基础数据收集工作。经过综合分析整理，完成了系统角色、会计科目、部门人员、项目信息、功能经济科目、资金来源、单据样式、合同类别、打印样式、凭证样式等基础信息的收集整理工作，并将各类基础信息导入系统。

定义误差项：

假设有M组数据：

在车辆检测模块检测到车辆后，计算目标区域的RGB直方图，由于位于目标边缘的像素可能属于背景或被遮挡，为了增强颜色分布的可靠性，对离目标较远的像素赋予较小的权值，采用式下所示的核函数进行处理

近年来，校园欺凌事件层出不穷，严重损害了中小学生的身心健康，也造成了恶劣的社会影响。农村地区乡镇初中是校园欺凌事件的高发地。农村初中生群体多为留守青少年，家庭教育缺失、农村地区社会环境杂乱、学校及教师管理方法落后等因素都极易导致校园欺凌事件的发生。本文对江苏省S县的五所乡镇初中的学生进行调查，分析当前校园欺凌的现状，并提出相应的对策，以期进一步推动校园欺凌治理工作。

m2=(x2i,y2i)(i=1,2,…n2)

高职学校的培养方式是老师一边讲授理论知识，一边在操作实验台上向学生演示如何操作设备，与此相对应学生也是在亲自动手操作设备的同时，听取老师的理论讲解。为了确保学校培养出的人才符合企业需求，高职学校实验基地里的设备必须于企业中的设备型号、操作流程以及运行原理相同。学校的校内实验基地场地和资金由学校提供，设备和素材则必须要企业提供准确的信息。

因为车辆轨迹是呈曲线分布的，所以单一线性函数不可能拟合整体轨迹。因此，首先将轨迹坐标数据分成若干组，分别对每组内的数据进行拟合。设函数为y=ax+b，设某组数据有N个值，(xi,yi)(i=1,2,...N)。定义该组数据的误差项：

mM=(xMi,yMi)(i=1,2,…nM)

则整体误差为

总固体（TS）、挥发性固体（VS）、悬浮固体（SS） 和挥发性悬浮固体（VSS） 采用重量法，来源于我国环保总局的标准方法（1989）。实验过程中采用的pH计为梅特勒FE20。气相色谱测定TVFA时采用GDX-102色谱柱（长2 m，内径3 mm），柱温为170℃，检测器为FID检测器，温度为200℃。

令Q取得最小值Qmin时的(n1,n2,...nM)作为数据分为M组时的最佳分段点。

高校最主要的职能，最主要的工作目标，便是培养社会优秀人才的，对于科学知识的研究，向社会提供服务，并且推动文化的传承，在这样的大方向之下，后勤管理对于目标的达成有着很大的影响。作为基础服务，后勤工作体现出了最为关键的实用意义。时代的发展与技术的进步，使得后勤服务的需求产生了变化，为顺应趋势，后勤工作也必须要审时度势进行改进。多数高校的后勤组织内部人员，其工作理念依然停滞在停留在传统模式下，而在当前的互联网+趋势下，其工作思想与方式则自然体现出了滞后性，对于互联网平台的认知过于短浅，只用于发布通知或是转发校内外新闻信息，这是无法体现出优势的。

(9)

其中T为设定的阈值，f(x,y)=255表示前景图像，即有目标出现，f(x,y)=0表示背景图像，无目标。

3 车辆行为分析

3.1 特征参数确定

车辆发生异常危险行为时，一般表现有速度过快、频繁转向、在车流量多的情况下强行变道，因此本文提取的分析参数有车辆速度、一定时间内车辆转向次数、一帧图像中目标车辆的数目[10-12]。

在完成车辆跟踪后，需对跟踪轨迹进行拟合。车辆发生转向时一般出现在两相邻拟合直线的交点处。定义Pk为两拟合直线的交点，则Pk处两直线夹角为θ=arctan|(ak+1-ak)/(1+ak+1ak)|，a为直线斜率。设当θ大于设定的阈值θT时，记车辆转向一次。

在提取目标车辆速度时首先对对摄像机的成像特点进行分析，假设目标在图像的不同位置移动相同的距离s。则目标在离摄像机较远处移动的距离比目标在距离摄像机较近的区域移动的距离大。如下图所示，对图像划分五个区域，离摄像机由远及近分别是l1、l2、l3、l4、l5，在图像上s1=s2，而实际情况下目标在l1区域移动的距离大于在l2区域移动的距离。定义e为一个像素点对应实际情况下的距离(米)即e的单位是像素每米。l1、l2、l3、l4、l5处的e分别为e1、e2、e3、e4、e5，根据实际情况分别计算e1、e2、e3、e4、e5。定义P(x,y)为图像中目标外接矩形框的中心点坐标。设经时间t，目标由点P(x1,y1)移动到点P(x2,y2)的距离为则这段时间目标的平均速度为其中e(n)为第n段区域的值。在编写代码时e(n)是以最终目标所在的区域段而定。

图5 距离与像素点关系

记T1(v)为在时间段T1内计算的目标平均速度，T2(θ)为在时间段T2内目标转向次数，N为当前时刻视频帧中的目标车辆数，其中T1<T2。设S{T1(v),T2(θ),N}为一个目标车辆参数样本。

3.2 基于随机森林的车辆行为分析

随机森林算法属于统计学习理论范畴，它利用bootstrap重抽样的方法从原始数据集中抽取多个样本，然后对每个bootstrap样本进行决策树建模，建模一次生成一棵树，最后生成的多棵树即为随机森林。最后的结果是由每个决策树的投票数而定[13]。

在本实验中假设有M个训练样本组成的训练集，每个训练样本为S{T1(v),T2(θ),N}，每次随机从训练集中随机抽取k个数据进行训练，生成一棵决策树，然后将数据放回，进行下一次的抽取训练。依此方法生成K棵决策树，在随机树生成的过程中未被抽取的数据为袋外数据，作为验证分类准确率使用。随机森林即这些决策树组成的集合记为

{h(S,Xi),i=1,2....K},其中h(S,Xi)为决策树，Xi为特征向量序列。在进行车辆行为分类时，输入待分类样本，若样本中有F个特征值，则在每棵树的节点处随机选择m(m≤F)个特征，在这m个特征中选择一个具有分类能力的特征，通过此特征的阈值来确定每个分类点的结果。而总的结果由这K棵决策树投票决定，即每个分类器模型(决策树)都会给出此待分类样本是属于正常和异常的判断，若正常驾驶的票数多则为正常驾驶，反之为异常驾驶。公式为：

我小学同学的母亲、有一半东欧血统且在苏联多年的亚兰阿姨，在1982年左右曾专门跟我说过“三种树比拟三种人”，印象深刻，令人叫绝，但我却一直没有替她写出来，欠疚至今。

图6 随机森林算法流程图

3.3 实验仿真

作者在西安市某天桥上架设一家摄像机进行视频采集，筛选出没有行人和单车影响的一组视频，以一秒时间间隔计算一次车辆的平均速度和视频帧内目标车辆的个数，以2.5秒时间间隔统计车辆的转向次数。从车辆进入摄像机视角到走出视角，以一秒为单位更新车辆的状态信息，即一秒采一次样。本文定义两种异常行为：车速过快、频繁变道。如表1所示为部分样本信息。

表1 部分样本信息

目标速度(m/s)转向次数目标车辆数是否异常车16．6010否车26．3313是车35．7012否车45．6112否车55．609否车612．9012是

图7 基于随机森林车辆检测结果

其中车2和车6为异常行驶，表现为频繁变道和车速过快。

本实验选用vs2015平台，用opencv进行编程，样本数共1 200个，分类器生成500棵树，树中每个节点设置2个特征。用1 000个测试样本进行测试，测试结果如图7所示。其中actual value 1代表正常行驶，actual value 0代表异常行驶。正确预测率为96.1%。实际为正常行驶预测为异常行驶有21次，实际为异常行驶预测为正常行驶有18次。由实验结果知随机森林算法可以作为车辆行为分析的方法。

4 结论

本文充分利用计算机视觉和机器学习领域里的算法，在智能交通领域提出一种实时检测道路异常行驶车辆的算法，首先，采用改进高斯建模背景减除法对目标车辆进行精准检测，然后通过粒子滤波对目标车辆进行实时跟踪，对跟踪车辆进行轨迹拟合以提取特征值，最后采用随机森林机器学习分类器算法对车辆行为进行分析，由实验结果知该算法能对速度过快、频繁变道异常行为做出正确识别。由于本实验选择的特征值较少所以只分析出两种异常行为，在后续的工作中可以改进部分算法，以精确提取相对完整的车辆特征信息，对车辆的异常行为进行精准的分析。

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