基于視頻的卡口事件檢測功能是一種對事件進行直接檢測的方式。主要是通過卡口的前端視頻采集設(shè)備獲取視頻圖像，通過視頻和圖像處理的方法完成對目標(biāo)的跟蹤、識別及事件檢測，是一種融合視頻圖像處理、模式識別及數(shù)據(jù)通信等多項技術(shù)為一體的計算機視頻檢測技術(shù)。這種方法相較于間接檢測方法(即交通流模型推斷法)而言，擁有可以對車輛跟蹤、分類，檢測率高，誤報率低等優(yōu)勢，交通事件處理系統(tǒng)還可以實時獲取直觀現(xiàn)場狀況并在滿足條件的情況下為非現(xiàn)場執(zhí)法提供證據(jù)。
視頻事件檢測系統(tǒng)通常包括車輛檢測、車輛跟蹤、事件提取等功能模塊。首先由攝像頭拍攝得到實時交通場景的視頻序列圖像, 然后對序列圖像進行車輛檢測，根據(jù)一定的圖像處理方法和準(zhǔn)則判斷車輛的位置。檢測出車輛后,可在跟蹤模塊對車輛進行跟蹤。由檢測和跟蹤的結(jié)果可以分析提取出交通事件信息和交通流量參數(shù)等?；竟ぷ髁鞒倘鐖D所示。
交通場景中車輛對象的實時檢測與跟蹤是基于視頻的交通監(jiān)測系統(tǒng)中最重要也是最基本的步驟, 是視頻檢測法的核心。檢測與跟蹤的正確與否直接關(guān)系到事件檢測的正確性。針對視頻圖像傳感器所得到的交通序列圖像, 人們提出了許多視頻圖像處理和分析方法。
視頻車輛檢測技術(shù)主要有： 基于車輛分割的方法、背景差法、閾值法、檢測線法(虛擬線圈法)、 基于模型的方法等。
視頻目標(biāo)跟蹤技術(shù)一般遵循以下基本原則, 即用空間距離判斷兩相鄰幀中的車輛是否為同一輛車(在判決時還可以輔助其它信息手段), 進而完成時域上車輛的跟蹤。跟蹤方法大致有以下四類：基于模型的方法、基于區(qū)域的方法、基于動態(tài)輪廓的方法、基于特征的方法等。
上述方法中，運動目標(biāo)模型法采用模型匹配的方法來進行運動物體的提取和跟蹤，對消除運動目標(biāo)陰影、場景光斑等環(huán)境因素的影響有較好的效果(如圖)。
在完成車輛檢測和車輛跟蹤以后，可以通過在道路區(qū)域劃定檢測線或檢測區(qū)域的方法，判斷車輛跟蹤的軌跡通過這些檢測線或檢測區(qū)域的過程，即可判斷出各種交通事件(圖4~圖7)。如果在監(jiān)控場景允許的情況下，還可將事件檢測結(jié)果和車牌識別結(jié)果進行有效關(guān)聯(lián)，可以起到非現(xiàn)場執(zhí)法的作用。
高速公路全封閉，禁止非機動車和行人上高速公路，但在一些高速公路通過農(nóng)村的地方，因管理不嚴(yán)，沿途居民安全意識淡薄，經(jīng)?？梢娦腥朔椒雷o欄而橫穿公路或違章上路行走。這些因素對高速公路安全行車構(gòu)成了嚴(yán)重威脅，而且這些無防護的交通參與者相對于機動車來說都是弱勢交通群體，在交通事故中最容易形成重傷或死亡的重特大交通事故。卡口系統(tǒng)對高速公路上行人出現(xiàn)的檢測也十分重要(如圖)。
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