基于车载监控视频的车辆违规加塞特征提取与跟踪方法研究

发布时间：2020-05-11 20:57

【摘要】：随着我国汽车保有量的持续快速增加,越来越多的城市面临着道路交通问题,其中,早晚高峰期间的车辆违规加塞,不仅严重降低了城市道路的通行效率、扰乱了交通秩序,还极易引发事故,成为城市交通拥堵的主要原因之一。但是,随着城市汽车保有量和公路里程数的不断增加,固定位置的监控摄像头很难满足交通管理部门对全域范围的交通秩序进行有效监督和管理的要求。与此同时,现在越来越多的车辆安装了行车记录仪,车载监控设备不仅能记录和保存车辆周围的行车环境,还可实现抓拍和上传车载监控视频的功能,可有效地弥补交通管理部门监控区域固定而范围有限的不足。但是,与电子警察等传统固定场景的监控摄像头不同,由于车载摄像头本身处于快速移动状态,违规加塞车辆的目标检测与跟踪成为了一个新的研究课题。为此,本文提出了基于车载监控视频车辆违规加塞特征提取与跟踪方法的研究,是为了将车辆违规加塞行为的取证图像通过算法快速、自动地从服务器接收的车载监控视频中提取和保存,为后期通过交通广播电台等媒体的有效监督及交警部门的快速处理提供法律依据。本文主要完成了以下工作:(1)根据课题研究目的,在原始图像经过图像预处理、边缘检测和霍夫变换的基础上,采用基于特征约束完成了对感兴趣区域内的车道线的检测和拟合,进一步利用车道线在图像中的直线方程计算出了车道在感兴趣区域中的宽度,为分析和判断车辆是否发生违规加塞提供了有效的参考数据。(2)为了解决实验室课题组已有的车辆跟踪方法效率低的问题,提出了一种基于车牌的自适应区域车载视频车辆跟踪方法。该方法是根据当前帧的车牌检测和单目测距结果,不断调整下一帧图像的检测区域,减少对无效图像信息的重复搜索和检测,完成了对原有方法的改进和优化,提高了车辆的检测与跟踪的效率。(3)提出了一种车辆违规加塞行为的图像取证方法。该方法是在分析车辆违规加塞行为特征基础上,利用违规加塞车辆在车载监控图像中的横向位移与已检测的车道宽度之间的大小关系,分析出车载视频中违规车辆的加塞进程,并提取出加塞前、加塞时和加塞后的取证图像,最后通过包含违规加塞的车载监控视频进行了实验,验证了方法的准确性和鲁棒性。
【图文】：

效果图,图像显示

图像分别提取和保存。ＶｉｄｅｏＣａｐｔｕｒｅ是ＯｐｅｎＣＶ中的一个类，它提供了从摄像机或视频文逡逑件捕获视频的Ｃ＋＋接口，可对ａｖｉ、ｍｐ４等多种格式进行处理，使视频文件在图片窗口中显逡逑示。图２－１是一段车载监控视频中的图像在窗口显示的效果图，图２－２是图像提取后按顺逡逑序进行保存的结果。该视频的帧速率为２５帧／秒，时长约１５秒，共计４０１帧，图像大小为逡逑１２８０ｐｘ＊７２０ｐｘ0逡逑：：．．．—＊逦通逡逑图２－ｉ图像显示窗ｎ逡逑８逡逑

处理操作,车辆检测,颜色值,图像预处理

２．邋２图像预处理逡逑在第２．１节的内容中己经介绍了对图像的提取、保存和显示，为了利用车牌的颜色特逡逑征进行车辆检测，实现对车道线的拟合，需要对图像进行更多处理操作，，主要包括颜色值逡逑［３７］
【学位授予单位】：福建工程学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U495

【参考文献】