基于车载视频的前方车辆越线违章行为监测技术研究

摘要

近年来中国道路交通安全问题日益突出，交通违法行为是影响道路交通安全的首要因素。在智能交通系统中，交通违章行为监测技术成为国内外研究的重点内容，尤其是违章变道、掉头等行为，极易导致交通事故发生。而现在的“电子警察”系统相对于车载条件下来说覆盖范围较小，因而车载视频下的车辆越线违章监测成为交通违章监测中的重点内容。
　　本文在对基于视频的车辆违章行为监测技术国内外研究和应用现状分析基础之上，针对传统固定式越线违章行为监测系统投入成本较高且无法实现全路网覆盖这一问题，围绕基于车载视频的前方车辆越线违章行为自动监测技术开展了相关研究，主要研究内容及研究成果包括:
　　首先，总结了基于视频的车辆检测研究的研究现状及发展趋势。分析基于可变形部件模型(DPM)及其改进算法FTVQ方法工作原理，结合越线违章行为检测需要，提出了一种基于改进DPM的前方车辆快速检测方法，并在不同数据集的不同场景下进行了方法有效性验证;
　　其次，分析车辆特征识别国内外研究现状，以车辆车牌信息作为车辆特征标识，基于传统车牌识别主要过程，为提高车牌字符识别效率，提出了一种基于Hausdorff算法改进的车牌信息快速识别方法;
　　最后，针对前方车辆越双黄线违章问题，综合利用车道线的几何特征与图像特征，提出了一种基于图像掩蔽局部匹配的越线行为判定方法。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景及意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 智能交通系统国内外研究现状概述

1．2．2 基于视频的车辆违章检测关键技术研究现状

1．3 论文的研究内容与组织结构

1．3．1 论文的主要研究内容

1．3．2 论文组织结构

1．4 小结

第2章 基于改进DPM的前方车辆驶入快速检测方法

2．1 基于图像的车辆检测技术

2．2 基于可变形部件模型(DPM)的车辆检测方法

2．2．1 可变形部件模型简介

2．2．2 基于DPM的车辆检测过程

2．2．3 实验及实验结果分析

2．3 基于改进DPM的前方车辆检测方法

2．3．1 基于改进DPM的FTVQ方法的车辆检测方法主要过程

2．3．2 基于两阶段分层矢量量化策略的HOG特征量化

2．3．3 实验及实验结果分析

2．4 小结

第3章 基于Hausdorff算法改进的车牌信息快速识别方法

3．1 车牌识别技术的工作原理和主要方法

3．1．1 车牌定位技术

3．1．2 车牌字符分割技术

3．1．3 车牌字符识别技术

3．2 基于颜色空间和纹理信息的两阶段车牌定位方法

3．2．1 标准车牌特征分析

3．2．2 基于颜色空间的车牌粗定位

3．2．3 基于像素点统计结合行列扫描的车牌精确定位

3．3 车牌字符分割与字符大小归一化处理

3．3．1 结合先验知识和垂直投影的车牌字符分割

3．3．2 字符大小归一化

3．4．1 模板匹配方法简介

3．4．2 基于Hausdorff距离的模板匹配一般方法

3．4．3 基于Hausdorff算法改进的模板匹配字符识别方法

3．4．4 实验及实验结果分析

3．5 小结

第4章 基于图像掩蔽局部匹配的越线行为判定方法

4．1 车辆越线检测方法研究现状

4．2 小波变换及其基本原理

4．2．1 小波变换定义

4．2．2 多分辨率分析

4．3 结合小波变换和图像掩蔽局部匹配的越线违章判定

4．3．1 基于小波变换的图像分割

4．3．2 基于小波变换图像分割的车道线提取

4．3．3 基于图像掩蔽的车辆越线违章行为判定

4．4 小结

第5章 原型系统设计

5．1 开发环境介绍

5．2 软件系统设计需求分析

5．3 原型系统总体设计

5．3．1 系统工作原理及总体功能结构设计

5．3．1 视频图像输入模块

5．3．2 图像预处理模块

5．3．3 前方车辆驶入检测模块

5．3．4 车牌识别模块

5．3．5 车道线提取及违章越线行为判断模块

5．4 小结

第6章 总结与展望

6．1 总结

6．2 展望

参考文献

攻读学位期间公开发表论文

致谢