基于成像控制的车辆违法行为取证技术研究

摘要

随着经济社会的发展，我国交通行业取得了长足的进步。发达的交通网络为人民群众的出行提供了极大的便利，也产生了很大的隐患。于此同时，安防行业迅速崛起，以摄像机等监控设备为基础的监控技术在交通安全监督方面提供了极为有效的思路。本文着眼于交通监控领域对基于成像控制的车辆违法行为取证技术进行研究，并通过更加通用的ONVIF通信协议，自适应的车辆识别算法以及改进的车辆跟踪算法等来完成整个系统从视频采集，车辆识别与车辆跟踪，车辆违法行为检测到对违法车辆进行抓拍取证的完整功能。本文的主要研究内容如下： （1）基于ONVIF协议的图像采集技术研发。本文基于ONVIF协议实现了网络视频监控软件的基础通用接口。首先讨论了ONVIF协议的工作方式及主要功能，例如设备搜索，设备管理，设备IO等功能。然后分析了SOAP消息的实现机制并利用GSOAP对ONVIF接口进行具体实现，完成了wsdl文件解析，框架代码编译。分析了ONVIF协议规定的各个功能所需参数及各自意义，在此基础上完成了设备地址获取，媒体配置文件获取，Uri流获取等工作。 （2）车辆检测与跟踪技术研究。对于车辆检测，ViBe算法的更新效率采取固定值，容易造成ghost区域消除过慢或者将缓行目标融入背景的问题。本文通过分析更新效率对于实时过程中车辆识别的影响，提出了以ghost区域的消除为指标的背景变化程度函数，并以此为基础提出了基于自适应更新效率的ViBe算法。实验证明，该算法可以在背景突变时快速更新背景样本，并在背景相对稳定时减小更新效率防止将前景目标融入背景。对于车辆跟踪，卡尔曼滤波算法没有考虑车辆遮挡问题，若发生车辆遮挡，两个目标重合，将对于车辆信息的预测产生严重影响甚至丢失目标，针对车辆遮挡情况提出了一种改进的卡尔曼滤波算法，并提出了一种基于边缘点统计的车辆遮挡判定算法。实验表明，该跟踪算法可以在保证实时性的基础上对车辆遮挡情况进行处理。 （3）车辆违法行为检测与取证技术研究。在车辆违法行为检测方面，本文主要研究了车辆违停，车辆逆行和车辆违法变道等三种违法行为检测方法。对于取证技术，当前交通违法取证通常采用固定角度的枪机，只能抓拍固定位置的违法行为，对于场景中其他位置的违法行为不能达到很好的取证效果。针对这一问题，本文采用单个球形摄像机，根据违法行为检测结果，控制摄像机云台转动以及变倍放大采集符合《道路交通安全违法行为图像取证技术规范》要求的图片，完成取证过程。实验表明，通过本文提出的违法行为检测方法以及摄像机抓拍控制方法可以达到较好的取证结果。 （4）软件实现。本文主要从客户端和服务端两个方面对整个系统的框架进行介绍。客户端主要有检测模式选择、实时视频显示以及抓拍结果查询等功能，服务端主要实现实时视频采集、车辆检测、车辆跟踪、违法行为判定以及云台控制等功能。客户端和服务端之间通过通信模块进行参数传输。利用C++实现服务端代码的编写，利用C#实现人机交互界面的搭建。实验表明，采用该软件可以实现实时视频的显示，并且依据选择的检测模式对违法行为进行抓拍，以及对抓拍的结果进行查询等功能。

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