基于交通视频的违规私揽行为判定标准及识别方法研究
发布时间：2021-07-23 17:53
伴随着时代高速发展和科技日新月异,人们对道路交通产生了强烈依赖,同时也对其提出了更多的要求。近年来,非现场执法应用率逐年升高,各类道路交通管理科技手段被广泛的应用于许多交通组织机构,许多常见违法违规行为都有相应的自动识别技术和取证标准。私揽行为,即出租车司机在规定禁止载客区域内私自揽客的行为,是一种频发的交通违规行为,其取证标准的制定和自动识别技术在交通安全领域具有着广阔的应用前景,但目前并没有相关机构对其开展过研究。针对上述问题,本文给出了针对私揽行为取证标准的参考内容,并且初步完成了基于视频监控的私揽行为的自动识别。本文的主要工作如下:（1）本文提出一种改进的Vibe运动目标检测算法。针对Vibe算法在初始背景存在运动目标时以及存在静止物体突然运动时,由于背景更新不及时会产生鬼影的问题,提出了基于运动状态变化改变背景更新概率加速鬼影消除的改进方法。将Vibe算法与固定背景差分法结合,得到运动静止目标前景,确定其位置,并根据对Vibe算法在该范围内是否出现对应目标判断视频中是否存在运动状态的改变从而改变背景更新概率。该算法在保持实时性的基础上加快了鬼影消除速度,检测效果良好。（2）本...
【文章来源】：北京工业大学北京市 211工程院校
【文章页数】：85 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
乘客上车
（一）书证；（二）物证；（三）视听资料；（四）电子数据；（五）证人证言；（六）当事人的陈述；（七）鉴定意见；（八）勘验笔录、现场笔录。其中可以看出，视听资料、电子数据都是私揽行为非现场执法的取证需求。北京市交通执法总队私自揽客类案件的视频证据采集与剪辑现状如下：从整个视频中截取的视频证据应保持连续、完整。视频证据中应保证车辆号、车辆运营状态标识、清晰、易辨认。视频证据中应包含整个乘客上车的全过，以及车辆驶离场站的全过程。从视频证据中截取的两张视频屏幕截图一张应乘客上车照片，另一张为车辆起步走车照片。范例如下图所示：
客的区域私自揽客是违法违规行为。因此，私揽行为是指：站、公交车站等明文禁止揽客区域，私自搭载乘客，并打表计行为标准分级私揽行为，不仅要在监控视频中发现明确证据并获取证据，发生时预警，因此将私揽行为的级别定为以下三级。根据不示执法人员及时赶到现场。表 2-17 私揽行为分级Tab2-17 Unauthorized pick-up behavior classification行为 高 中 揽客 检测到司机打表并驶离 检测到行人上车 检测到行图示如下所示：(a)未发生私揽 (b)低级私揽
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于类Haar特征和最近邻分类器的车辆检测[J]. 周莹,于晓艳. 电子技术与软件工程. 2017(24)
[2]基于卷积神经网络的目标检测研究综述[J]. 李旭冬,叶茂,李涛. 计算机应用研究. 2017(10)
[3]结合光流法的车辆运动估计优化方法[J]. 周经美,赵祥模,程鑫,徐志刚,刘占文. 哈尔滨工业大学学报. 2016(09)
[4]A Novel Algorithm of Water Region Detection in SAR Image Based on Bag of Visual Words and Local Pattern Histogram[J]. FENG Jing,CHEN Liang,WEI Hang,BI Fukun,CHEN He. Chinese Journal of Electronics. 2016(05)
[5]道路交通安全违法取证设备使用管理研究[J]. 张军,张昊,耿威. 道路交通管理. 2016(05)
[6]视频中目标检测算法研究[J]. 张明军,俞文静,袁志,黄志金. 软件. 2016(04)
[7]基于累积运动能量图像的人体动作识别[J]. 谌先敢,刘海华,高智勇. 中南民族大学学报(自然科学版). 2016(01)
[8]基于背景差分法的视频目标检测算法研究[J]. 汪国强,盖琪琳,于怀勇,文雪,任天威. 黑龙江大学工程学报. 2014(04)
[9]基于Adaboost的多尺度梯度向量人体检测方法[J]. 周迅,陶青川. 电子制作. 2013(15)
[10]人工智能技术在空中交通管理中的运用[J]. 种亚斌. 硅谷. 2013(07)
硕士论文
[1]基于视频的运动检测和跟踪技术研究[D]. 王松.浙江大学 2017
[2]基于多特征级联分类器的道路车辆检测方法研究[D]. 李婷俐.湖南大学 2012
[3]角点在轮廓尺度空间的行为分析与检测研究[D]. 王洪星.重庆大学 2010
本文编号：3299760
【文章来源】：北京工业大学北京市 211工程院校
【文章页数】：85 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
乘客上车
（一）书证；（二）物证；（三）视听资料；（四）电子数据；（五）证人证言；（六）当事人的陈述；（七）鉴定意见；（八）勘验笔录、现场笔录。其中可以看出，视听资料、电子数据都是私揽行为非现场执法的取证需求。北京市交通执法总队私自揽客类案件的视频证据采集与剪辑现状如下：从整个视频中截取的视频证据应保持连续、完整。视频证据中应保证车辆号、车辆运营状态标识、清晰、易辨认。视频证据中应包含整个乘客上车的全过，以及车辆驶离场站的全过程。从视频证据中截取的两张视频屏幕截图一张应乘客上车照片，另一张为车辆起步走车照片。范例如下图所示：
客的区域私自揽客是违法违规行为。因此，私揽行为是指：站、公交车站等明文禁止揽客区域，私自搭载乘客，并打表计行为标准分级私揽行为，不仅要在监控视频中发现明确证据并获取证据，发生时预警，因此将私揽行为的级别定为以下三级。根据不示执法人员及时赶到现场。表 2-17 私揽行为分级Tab2-17 Unauthorized pick-up behavior classification行为 高 中 揽客 检测到司机打表并驶离 检测到行人上车 检测到行图示如下所示：(a)未发生私揽 (b)低级私揽
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于类Haar特征和最近邻分类器的车辆检测[J]. 周莹,于晓艳. 电子技术与软件工程. 2017(24)
[2]基于卷积神经网络的目标检测研究综述[J]. 李旭冬,叶茂,李涛. 计算机应用研究. 2017(10)
[3]结合光流法的车辆运动估计优化方法[J]. 周经美,赵祥模,程鑫,徐志刚,刘占文. 哈尔滨工业大学学报. 2016(09)
[4]A Novel Algorithm of Water Region Detection in SAR Image Based on Bag of Visual Words and Local Pattern Histogram[J]. FENG Jing,CHEN Liang,WEI Hang,BI Fukun,CHEN He. Chinese Journal of Electronics. 2016(05)
[5]道路交通安全违法取证设备使用管理研究[J]. 张军,张昊,耿威. 道路交通管理. 2016(05)
[6]视频中目标检测算法研究[J]. 张明军,俞文静,袁志,黄志金. 软件. 2016(04)
[7]基于累积运动能量图像的人体动作识别[J]. 谌先敢,刘海华,高智勇. 中南民族大学学报(自然科学版). 2016(01)
[8]基于背景差分法的视频目标检测算法研究[J]. 汪国强,盖琪琳,于怀勇,文雪,任天威. 黑龙江大学工程学报. 2014(04)
[9]基于Adaboost的多尺度梯度向量人体检测方法[J]. 周迅,陶青川. 电子制作. 2013(15)
[10]人工智能技术在空中交通管理中的运用[J]. 种亚斌. 硅谷. 2013(07)
硕士论文
[1]基于视频的运动检测和跟踪技术研究[D]. 王松.浙江大学 2017
[2]基于多特征级联分类器的道路车辆检测方法研究[D]. 李婷俐.湖南大学 2012
[3]角点在轮廓尺度空间的行为分析与检测研究[D]. 王洪星.重庆大学 2010
本文编号：3299760
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