智能交通违章监测算法研究及软件系统实现
发布时间:2017-06-07 01:14
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【摘要】:随着城市化进程的加快,汽车已经成为人们日常生活的主要代步工具之一。但是,由于汽车保有量不断增加,传统的交通系统即将不能满足交通管理的需求。因此,一些负面问题日益突出,如交通拥堵,事故频发等。目前迫切需要一种有效的方式来加大交通管理力度,尽最大的努力避免交通事故的发生并降低交通事故的死亡率。基于图像处理的智能交通系统因其实时、高效的特点,渐渐的受到人们的关注。本文主要对智能交通系统中的违章监测算法进行了研究。设计了驾驶员安全带佩戴识别方法和驾驶员接打电话识别方法,并对车辆行驶违章检测过程进行了改进。由于驾驶员安全带佩戴识别和驾驶员接打电话识别均是在车窗区域内进行检测的,如果车窗定位的准确度不高,则对后续检测会有严重的影响。因此本文首先对车窗定位进行了重点的分析与设计,研究了一种基于边缘检测和积分投影的车窗定位方法。为了更加准确检测驾驶员是否佩戴安全带,本文对Hough变换直线检测进行了研究,对Hough变换直线检测后出现的各种情况具体分析,重新设计了一种基于Hough变换的安全带检测方法。鉴于已有的肤色模型在肤色分割时不具有针对性的缺点,考虑本文的实际情况,研究了一种基于人脸检测的肤色分割模型。首先利用Viola-Jones人脸检测算法检测人脸,然后利用人脸区域像素点作为样本点构建肤色模型。并且设计了一种基于Viola-Jones人脸检测的驾车打电话违章识别方法。为了提高监测系统整体的运行效率,在前人的基础上对车辆行驶违章检测过程进行了改进。在构造车道线模型时,利用直线对车道实线进行近似。在跟踪运动车辆时,仅将车道中新增的车辆与前一帧相邻的车道中消失的车辆进行匹配。本文最后在考虑用户需求和系统性能的前提下,设计了一套完整的违章监测系统,该系统包括驾驶员行为违章检测和车辆行驶违章检测两个主要功能。通过使用此系统可以验证本文的驾驶员安全带佩戴识别方法和驾驶员接打电话识别方法具有很高检测率和处理效率。
【关键词】:智能交通 安全带识别 打电话识别 车窗定位 人脸检测
【学位授予单位】:哈尔滨工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:U495;TP391.41
【目录】:
- 摘要4-5
- ABSTRACT5-9
- 第1章 绪论9-15
- 1.1 课题背景及研究意义9-10
- 1.2 国内外研究现状10-14
- 1.2.1 智能交通系统10-11
- 1.2.2 驾驶员行为检测11
- 1.2.3 直线检测算法11-12
- 1.2.4 肤色检测算法12-13
- 1.2.5 人脸检测算法13-14
- 1.3 本文主要研究内容和章节安排14-15
- 第2章 驾驶员安全带佩戴识别15-34
- 2.1 边缘检测15-17
- 2.1.1 Roberts算子15-16
- 2.1.2 Sobel算子16
- 2.1.3 Canny算子16-17
- 2.2 车窗定位17-26
- 2.2.1 车辆粗定位17-18
- 2.2.2 基于邻域色差均值的车窗定位18-21
- 2.2.3 基于边缘检测和积分投影的车窗定位21-26
- 2.3 基于Hough变换的安全带检测26-33
- 2.3.1 高频强调滤波26-28
- 2.3.2 Hough变换直线检测28-29
- 2.3.3 驾驶员安全带佩戴识别算法29-33
- 2.4 本章小结33-34
- 第3章 驾驶员驾车打电话违章识别34-57
- 3.1 人脸特征选取方法34-37
- 3.1.1 Haar-like矩形特征34-35
- 3.1.2 积分图与矩形特征值计算35-37
- 3.2 Viola-Jones人脸检测算法37-40
- 3.2.1 Adaboost算法38-39
- 3.2.2 构建级联检测器39-40
- 3.3 连通区域椭圆表示法40-48
- 3.3.1 椭圆基本性质41-44
- 3.3.2 椭圆的二阶矩44-46
- 3.3.3 表示方法46-48
- 3.4 基于Viola-Jones人脸检测的驾车打电话违章识别48-56
- 3.4.1 肤色分割48-53
- 3.4.2 打电话识别算法53-56
- 3.5 本章小结56-57
- 第4章 车辆压实线与不按车道行驶违章识别57-65
- 4.1 混合高斯模型背景重建57-59
- 4.2 车道线提取59-60
- 4.3 车辆压实线违章识别60-62
- 4.4 车辆不按车道行驶违章识别62-64
- 4.5 本章小结64-65
- 第5章 智能交通违章监测系统设计65-70
- 5.1 智能交通违章监测系统简介65-66
- 5.2 GUI用户图形界面设计66-68
- 5.3 系统程序设计68-69
- 5.4 本章小结69-70
- 结论70-72
- 参考文献:72-78
- 攻读硕士学位期间发表的论文及其他研究成果78-80
- 致谢80
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本文编号:427909
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