最近幾年，公共安全在我們日常生活中已經變成一個越來越熱門的話題。為了降低交通事故所帶來的損害，以影像為基礎的監視系統是被廣泛的應用來監視交通狀況。在這篇論文中，一個自動化的交通監視系統是被提出來追蹤移動物件以及偵測車禍事件。首先，先建立初始的一張背景影像，再利用背景相減的方法來擷取前景區塊。然而由於光線明亮度的改變，初始的背景影像是必須更新的，而更新的方法則是藉由之前擷取前景區塊的結果。接著，前景區塊中的陰影是基於前景像素與背景像素明亮度以及彩度的差異性來移除。然後，使用區塊質心對應的方法在連續的畫面中找出相對應的前景區塊來追蹤物件，而此系統不僅可以追蹤畫面中單獨的移動物件，也可以辨別物件間之聚合與分離的情況。最後，呈現的系統是可以應用來偵測車禍事件以及肇事逃逸的行為。

　　In　recent　years,　public　safety　becomes　more　and　more　important　issue　in　our　daily　life.　In　order　to　reduce　the　damage　from　traffic　incident,　video-based　surveillance　system　has　a　wide　range　of　applications　for　traffic　monitoring.　In　this　thesis,　an　automatic　traffic　surveillance　system　is　presented　to　track　moving　objects　and　detect　the　collision　event.　First,　initial　background　model　is　built　to　extract　the　foreground　regions　by　background　subtraction　and　background　model　must　be　updated　by　the　result　of　extracted　foreground　region　due　to　illumination　change　of　sunlight.　Next,　self-shadows　are　removed　based　on　the　information　of　brightness　and　chromaticity　distortions　between　foreground　and　background　pixels.　Then,　centroid　matching　strategy　is　used　to　find　out　the　correspondence　of　regions　in　the　successive　frames,　and　the　system　not　only　can　track　individual　moving　objects,　but　also　can　discriminate　the　mergence　and　split.　Final,　the　system　can　detect　the　collision　event　and　troublemaker　fleeing　from　traffic　incident　by　proposed　method.

　　　　　　　　　 　Reference

[1]　B.S.　Manjunath,　Jens-Rainer　Ohm,　Vinod　V.　Vasudevan,　Akio　Yamada,　“Color　and　Texture　Descriptors”　IEEE　transactions　on　circuits　and　systems　for　video　technology,　vol.　11,　no.　6,　June　2001.

[2]　Grey　Welch　and　Gary　Bishop,　“An　Introduction　to　the　Kalman　Filter”　ACM,　Inc　September　1997.

[3]　Andrew　H.S.　Lai　and　Nelson　H.　C.　Yung,　“A　Fast　and　Accurate　Scoreboard　Algorithm　for　Estimating　Stationary　Backgrounds　in　An　Image　Sequence”　IEEE　ISCAS.　vol　4,　June　1998.

[4]　Q.　Zhou　and　J.K.　Aggarwal,“Tracking　and　Classifying　Moving　Objects　from　Video,”　Proceedings　of IEEE　Int.　Workshop　on　PETS,　2001.

[5]　Pankaj　Kumar,　Surendra　Ranganath,　Huang　Weimin,　and　Kuntal　Sengupa,　"Framework　for　Real-time　Behavior　Interpretation　from　Traffic　Video"　IEEE　transaction　on　intelligent　transportation　systems,　vol.　6, no.　1,　March　2005.

[6]　Cucchiara,　R.　C.　Grana,　G.　Neri,　M.　Piccardi,　and　A.　Prati,　“The　sakbot　system　for　moving　object　detection　and　tracking,”　in　Video-based　Surveillance　Systems:　Computer　Vision　and　　　　　　　　 Distributed　Processing　(Part　II　-　Detection　and　Tracking),　Kluwer　Academic　Publishers,　UK,　2001.

[7]　Li-Qun　Xu,　Jose　Luis　Landabaso,　Montse　Pardas,　“Shadow　Removal　with　Blob-based　Morphological　Reconstruction　for　Error　Correction”　IEEE　ICASSP.　vol.　4,　no.　5,　2005.

[8]　Chris　Stauffer　and　W.E.L,　“Adaptive　Background　Mixture　Models　for　Real-time　Tracking”　IEEE　CVPR.　vol.　2,　June　1999.

[9]　Shu-Ching　Chen,　Srinivas　Sista,　Mei-Ling Shyu,　and R.L.　Kashyap,　“An　Indexing　and　Searching　Structure　for　Multimedia　Database　Systems”　IS&T/SPIE　conference　on　Storage　and　Retrieval　for　Media　Databases　2000,　vol　9,　January　23-28,　2000.

[10]　Harini　Veerarahavan,　Osama　Masoud,　and　Nikolaos　P.　Papanikolopoulos,　“Computer　Vision　Algorithms　for　Intersection　Monitoring”　IEEE　transaction　on　intelligent　transportation　systems,　vol.　4,　no.　2,　June　2003.

[11]　Lu,　W.　and　Y.　Tan,　“A　color　histogram　based　people　tracking　system,”　in　Proc.　IEEE　intelligent　systems　on　Circuits　and　Systems.　May　2001.

[12]　Ching-Po　Lin,　Jen-Chao　Tai　and　Kai-Tai　Song,　"Traffic　Monitoring　Based　on　Real-time　Tracking"　IEEE　International　Conference　on　Robotics　&　Automation.　September　2003.

[13]　Jen-Chao　Tai,　Shung-Tsang　Tseng,　Ching-Po　Lin,　Kai-Tai　Song,　“Real-time　Image　Tracking　for　Automatic　Traffic　Monitoring　and　Enforcement　Application”　ELSEVIER　Image　and　Vision　Computing,　2004.

[14]　Stefan　Atev,　Hemanth　Arumugam,　Osama　Masoud,　Ravi　Janardan,　Nikolaos　P.　Papanikolopoulos　“A　Vision-based　Approach　to　Collision　Prediction　at　Traffic　Intersections”　IEEE　transaction　on　intelligent　transportation　systems,　vol.　6,　no.　4,　December　2005.

[15]　Clement　Chun　Cheong　Pang,　Willian　Wai　Leung　Lam,　and　Nelson　Hou　Ching　Yung　“A　New　Method　for　Resolving　Vehicle　Occlusion　in　a　Monocular　Traffic-Image　Sequence”　IEEE　transaction　on　intelligent　transportation　systems,　vol.　5,　no.　3,　September　2004.

[16]　Shu-Ching　Chen,　Mei-Ling　Shyu,　Srinivas　Peeta,　and　Chengcui　Zhang　“Spatiotemporal　Vehicle　Tracking”　IEEE　Robotics　&　Automation　Magazine.　March　2004.

[17]　D.M.　Ha,　J.-M.　Lee,　and　Y.-D.　Kim　“Neural-edge-based　Vehicle　Detection　and　Traffic　Parameter　Extraction”　ELSEVIER　Image　and　Vision　Computing　22.　May　2004.

[18]　Gangyi　JIANG,　Shengnan　WANG,　Mei　YU,　Tae-Young　CHOI,　Yong-Deak　KIM,　“New　Method　of　Vision　Based　Vehicle　Detection　and　Tracking　in　Complicated　Background”　IEEE　conference.　2004.

[19]　Surendra　Gupte,　Osama　Masoud,　Robert　F.K.　Martin,　and　Nikoloaos　P.　Papanikolopoulos,　“Detection　and　Classification　of　Vehicles”　IEEE　transaction　on　intelligent　transaction　system,　vol.　3,　no.　1,　March　2002.

[20]　N.　Amamoto　and　K.　Matsumoto,　“Obstruction　Detector　by　Environmental　Adaptive　Background　Image　Updating,”　In　ERTICO,　editor,　4th　World　Congress　on　Intelligent　Transport　Systems,　No.　4,　pp1-7,　Berlin,　Oct.　1997.