徐乐[1]2016年在《车载便携式交通违章智能抓拍系统关键技术研究》文中研究说明随着城镇化进程的不断加速,城市人口和机动动车数量迅猛增长,使得人、车、路之间的矛盾日趋严重。交通违章问题越来越严重,不仅破坏了城市交通秩序,同时由于交通违章行为而导致的交通事故也给人民生命财产安全造成了极大损失,因此有效治理交通违章行为对于消除道路交通安全隐患具有极其重要的现实意义。相关部门加大了对电子警察系统的研究和投入,但现行的电子警察系统由于体积、功耗等局限性,通常只能安装在固定的地点或者专用执法车辆上对局部范围内的违章行为进行监控,易被驾驶员刻意躲避,使其监管范围和效能受到了极大限制。本课题基于“互联网+交通管理”模式,主要提出并实现一种车载便携式道路交通违章行为智能抓拍系统。其基本原理是,以车辆行车记录仪或智能手机为载体,综合运用前方车辆驶入的快速检测技术、车牌自动识别技术、车辆违章行为智能分析技术实现对前方车辆违章行为的智能识别与自动抓拍,适合全路网大面积部署应用,进而形成全民参与交通管理的良好局面。首先,总结基于视频的车辆入侵检测技术研究现状及发展趋势,提出了一种集成候选识别区域标定和多特征融合技术的前方车辆驶入快速检测与跟踪方法,并从准确率、处理效率等方面对该方法的有效性进行了实验验证。其次,对本文所采用的车牌定位算法、车牌字符切分及字符识别算法进行了详细介绍,重点提出了倾斜校正的改进算法,并从准确率、处理效率、倾斜适应性和光照适应性等方面对实验验证结果进行了分析。最后,围绕双黄线违章的问题,建立车辆的几何姿态与双黄线区域的动态位置关系,提出了一种适合于便携式车载终端使用的双黄线违章自动识别方法,并通过实验验证。
张茂林[2]2016年在《基于行车记录仪的车辆违规加塞取证系统的研究》文中提出恶意加塞行为是造成交通拥堵和交通事故的主要原因之一。目前,车辆违规加塞行为主要通过路口的视频监控进行检测,但其有限的监控范围极大地限制了管理部门的监管力度。为此,本文提出并设计了基于行车记录仪的车辆违规加塞取证系统,并重点研究了车载移动监控视频的图像噪声滤除及增强预处理、车牌定位及车牌识别、基于车牌特征的单目视觉车距测量、LK算法特征点跟踪、车辆违规加塞检测与取证等关键技术。主要研究工作如下:调研了交通视频监控、车辆违章检测等领域的国内外研究现状,然后结合图像增强、车牌定位、车距测量、车辆跟踪和模式识别等技术设计了基于行车记录仪的车辆违规加塞检测与取证系统架构。提出了基于HSV颜色空间的线性变换图像增强方法,由于车载监控视频的光线、背景等复杂多变,需车牌彩色的亮度及饱和度进行调整。首先将传统的RGB颜色空间转换至HSV颜色空间,然后通过其HSV颜色空间模型中V、S分量与车牌固定颜色V、S分量的变换函数分析,逆向还原出变换因子α和γ以实现V、S分量的系数调整,最后将调整后的HSV模型参数转换到RGB颜色空间,便于进一步的处理。提出了基于车牌特征的单目视觉车距测量算法。相对前方车辆的距离测量,是车辆违规加塞检测的一个关键因素。本文引入棋盘格标定法,对行车记录仪的摄像头进行标定并获取摄像头参数m,然后分析整幅图像像素点、车牌区域像素点及车牌特征的对应关系,实现单目视觉的车距测量。完成了基于车载视频的车辆违规加塞取证系统客户端和服务器上位机软件编写,客户端上位机包含视频图像采集、车辆违规加塞行为检测与取证和取证信息浏览及上传,服务器部分可浏览由客户端上传的车辆违规加塞的取证信息和违规记录的保存。实验结果表明,本文方法可较好地实现车辆违规加塞关键图片的提取,实现对其违规行为的监督取证。
李番[3]2004年在《基于视频技术的车辆违章记录仪》文中研究表明本文以智能交通系统中视频检测违章车辆记录仪的研制与开发为背景,围绕如何实现视频检测检测违章车辆记录仪系统前端视频检测卡的设计,进行了深入的研究和探讨。视频检测卡的设计总的来说分为视频采集模块的设计和视频处理模块的设计。在视频采集部分用到了Philips公司的视频解码芯片SAA7111A,该芯片具有模拟视频输入和数字视频解码功能,支持多种制式的电视信号,其采集后的视频数据输出有多种格式,是一种桌面视频应用的高度集成芯片。视频处理部分主要是对视频采集部分输出的图像数据使用高速数字信号处理器(DSP)进行处理,并实现与工控机的数据交换。在对视频处理部分的设计中,对应用DSP芯片进行系统设计进行了深入的探讨。其中包括DSP芯片的选择,DSP外围存储器件的选择和设计、电源电路和时钟电路的设计。文中也对DSP与主机的连接方式的设计做了简单的介绍。在对系统进行深入研究分析的前提下,提出了使用现场可编程门阵列(FPGA)作为核心控制器的解决方案。FPGA的设计采用自顶向下的设计方法和硬件描述语言,大大缩短了开发时间,降低了开发成本,设计中使用相关的EDA软件实现了仿真。该视频检测卡的设计充分考虑了系统的冗余设计及后续研发的可扩展性。最后绘制了印刷电路板(PCB)图并进行了系统调试,从最终调试可以看到,根据软件设计的不同选择,视频检测卡系统能完成静态、动态图像的多种处理,在类似工程应用上本系统的设计具有一定的参考价值。
谢恩[4]2005年在《基于视频检测的闯红灯记录仪研究与设计》文中认为随着我国经济的飞速发展,城市车流量高速递增,交通变得越来越拥挤。实现实时的城市交通智能监控,对于交通信息收集、规范交通管理以及减少交通事故等方面都具有重要的现实意义。论文以广东某公司的“视频检测闯红灯自动记录仪”课题为背景,在研究视频处理的运动检测基础之上,分析了各自的优缺点,提出了两种检测违章车辆的方案,形成了一种违章车辆检测算法,实际应用结果证明了这一算法的有效性。论文提出了“虚拟线圈”的概念,对传统检测系统中的线圈式检测器做了实质性的改进。传统的交通违章车辆监控是通过埋在地下的感应器或车轴传感器实现的。这种方法对路面有损坏,不方便施工安装,且要经常进行检修和维护,对道路交通影响甚大。基于计算机视频检测技术的交通监控系统,不同于传统的闯红灯车辆的检测方法。采用图像处理的视频检测方式,将停止线附近的限定区域作为监测区域,设定“虚拟线圈”,检测是否有机动车违章行为的发生,避免了交通监测系统中使用物理感应线圈对交通和道路带来的影响。论文详细阐述了“视频检测闯红灯自动记录仪”的结构、功能以及调试中出现的问题,特别介绍了实际应用环境下虚拟线圈检测算法试验的过程及积累的经验。综合使用多种视频检测技术,解决了诸如夜晚车头灯和环境变化所导致误判和漏判闯红灯违章车辆的问题。系统试运行过程中的结果表明,抓拍违章车辆闯红灯图片的记录有效率和闯红灯捕获率均达到国标GA/T 496-2004 规定的要求。论文以VC++6.0 为开发语言、WINDOWS 2000 为设计平台,综合应用图像处理、多线程、GPRS 通信等技术以及虚拟线圈匹配算法等,构建了一个实用、稳定的系统。
江昆[5]2008年在《基于视频检测的闯红灯自动抓拍系统研究与设计》文中研究表明伴随着世界各国车辆数量的急剧增加,交通状况日益受到人们的重视。如何有效地进行交通管理,越来越成为世界各国政府和有关部门所关注的焦点。针对此问题,各种智能交通管理系统相继产生或者已在研发之中,而对违规车辆进行监控、处罚是其中一个极其重要的环节。传统上对交通违章车辆检测主要是通过埋在地下的感应线圈或车轴感应器来实现,随着视频技术的飞速发展和计算机运算速度的成倍增加,基于计算机视频检测技术的交通监控系统的实现已成为可能。视频检测的优点主要有以下几点:(1)工业摄像机的安装简单方便,且安装时不破损路面,不影响公路交通。(2)可以有效利用现有公路网上已有视频设备,用一套视频检测器能够同时检测几条车道,这将大大节省开支。(3)计算机视觉能够抽取丰富的交通信息。通过计算机视觉不仅可以获得车流量,车速,车道占有率,车辆分类等常规交通信息,还可以获取常规检测器无法得到的车牌号码、车辆运行轨迹,以及大范围交通现场信息等等。(4)可以实现更多的交通管理功能,这是其它检测设备无法做到的。如电子警察,采用智能图像识别处理技术,确保系统自动识别违章车辆的行驶轨迹(即违章过程),并准确抓拍违章车辆的车牌照特写照片。鉴于以上背景,本文对闯红灯车辆视频检测算法进行了研究与探讨。在检测违章车辆时,本文提出了一种基于区域变化的虚拟线圈检测算法,将停止线附近的限定区域作为监测区域,设定“虚拟线圈”,通过检测虚拟线圈区域的灰度变化,检测是否有机动车违章行为的发生。然后,论文详细阐述了“视频检测闯红灯自动抓拍系统”的总体结构、系统功能,着重分析了系统软件的叁个部分路口控制软件、网络传输软件和后台管理软件的各模块的构成及技术特点。并对路口控制程序的流程做了详细的介绍。系统实验结果表明,本系统具有较强的抗干扰性能,能够较好的区分行人和非机动车等的干扰,并且能够有效实时的工作。论文以VC++6.0为开发语言,windows2000为设计平台,综合应用图像处理、多线程技术、GDI+、ADO数据接口技术以及基于区域变化的虚拟线圈检测算法等,构建了一个实用、稳定的系统。
谢寒生[6]2004年在《基于视频技术的车辆违章检测算法研究与设计》文中研究指明随着全球经济的飞速发展,城市车流量的高速递增,交通变得越来越拥挤,实现实时的城市交通智能监控对于交通信息收集、规范化交通管理及减少交通事故等方面具有重要的现实意义。论文以广东省京安公司的“视频检测闯红灯违章车辆记录仪”课题为背景,采用基于视频处理的运动估值技术,提出了一种新颖的车辆违章检测算法。论文对传统监测系统中的线圈监测器做了实质性的改进。传统的对交通违章车辆监控是通过埋在地下的感应器或车轴传感器实现的。这种方法对路面有损坏,不方便施工和安装,且要经常进行检修和维护,对道路和交通影响甚大。基于计算机视频检测技术的交通监控系统,不同于传统的闯红灯车辆的检测方法。采用基于图像处理的视频检测方式,将停止线附近的限定区域作为监测区域,设定“虚拟”线圈,检测是否有机动车违章行为的发生,避免了交通监测系统中使用物理感应线圈对交通和道路带来的影响。论文阐述了多种基于块匹配的快速搜索算法,对它们的性能进行了对比分析,研究了基于运动矢量的宏块搜索效率,优化了虚拟线圈检测算法,较好地解决了系统的实时性问题。论文描述了实际环境下虚拟线圈检测算法试验的过程和效果,结合其它视频检测技术,避免夜晚车头灯和环境变化的影响,减少了闯红灯违章车辆的误判和漏判。论文以VC++6.0为开发语言、WINDOWS 2000为设计平台,综合应用图像处理、多线程及线程同步、GPRS通信等技术以及虚拟线圈匹配算法等,构建了一个实用、稳定的系统。
杨少博[7]2014年在《南通市道路运输车辆安全装备监管体系研究》文中进行了进一步梳理近年来，我国道路运输业取得了较大的发展，交通运输服务水平有了较大提高，但道路运输安全生产仍面临严峻的形势。由于道路运输企业车辆安全装备设施投入不足，车型旧、车况差，导致道路运输车辆事故频发，造成了很大的经济损失和严重的社会影响。南通市区位条件优越，经济基础雄厚，道路客运、危化品运输活跃，由此引起的交通事故率也较高。本研究围绕着南通市危化品运输车辆和旅客运输车辆的安全监管，面向交通行业管理部门、道路运输企业建立道路客货运输车辆安全装备监管体系，对于大力提升南通市道路运输安全生产、车辆安全装备科技含量及监管水平具有重要的现实意义。论文通过对国内外道路交通先进安全生产与管理技术的引进、消化、吸收及创新，结合南通市实际道路客运、危化品运输安全现状，提出了南通市道路客货车辆安全装备的规范标准和管理办法。首先从定位技术和监控技术两个方面介绍了现代信息技术为支撑的道路车辆监管技术。然后调研分析了南通市道路客货运输企业的监控平台、车辆主动被动安全设施配备以及企业安全配套设施的现状。最后制定了道路运输车辆安全装备硬件指标要求规范和管理办法，其中硬件指标要求具体规定了汽车行驶记录仪、运输车辆卫星定位系统、车辆制动性能保持系统以及其他硬件装置和配套设备的技术标准和规范；针对车辆安全关键设备或系统（汽车行驶记录仪、道路运输车辆卫星定位系统、排气火花熄灭器、导静电托地带等）制定了南通市道路运输车辆安全装备使用管理办法及其细则。研究成果为南通市实施道路交通运输科技兴安的标准化、规范化和常态化提供了重要的参考依据。
李瑞[8]2008年在《基于视频的车辆检测与跟踪算法研究》文中认为为了解决地面交通快速发展所引发的各种问题,智能交通系统的研究被提到了重要位置。运动车辆检测与跟踪系统作为ITS的重要组成部分,成为许多国家的研究热点。本文针对ITS领域中的关键技术,研究了基于视频的车辆检测与跟踪系统中的相关问题。本文在跟踪结果的基础上,讨论了基于车辆跟踪结果的交通事件检测方法,分析并研究了车辆逆行和超速交通事件,提出相应的具体检测方法并给出实验结果。本文所进行的研究主要包括以下方面:1.在运动车辆的检测算法中,本文采用了自适应高斯混合模型进行背景重构。通过对视频中的每个像素点建立模型,获得前景掩膜。在对运动车辆提取的过程中,本文采用了基于区域的搜索算法,该算法使得运动车辆提取的准确性和鲁棒性都有所提高。2.在运动车辆的跟踪算法中,本文采用了基于区域的多特征匹配跟踪算法。在运动车辆的跟踪中,根据运动车辆在相邻两帧中移动距离不远和在图像中面积变化不太大的特点,采用运动车辆的大小、形状、运动估计与质心位置在图像中进行匹配,从而实现对运动车辆的跟踪。该方法处理参数少,数据量小,取得了良好的实时性,能够及时跟踪到运动车辆在图像中的位置。3.在运动车辆的跟踪结果的基础上,分析研究了车辆的行驶方向、逆行和超速等交通事件,提出相应的具体检测方法并给出实验结果。对于车辆速度的检测,分析讨论了实际应用中摄像机标定的推导公式以及产生误差的原因。本系统针对车辆视频检测与跟踪系统的一些问题,提出了一些解决方法,通过实验证明,该方法可以运用于实时环境,背景提取与更新算法具有可行性,检测与跟踪结果也比较理想。
袁堂青[9]2011年在《基于FPGA的多路视频采集并行技术的研究》文中指出随着我国机动车占有率的迅速提高,交通事故的发生率也迅速上升,为了有效遏止交通违章行为、保障车辆行驶安全、减少交通事故的发生,人们研究开发了车辆行驶记录仪。但目前上市的汽车行驶记录仪仅收集记录车辆行驶过程中的一些参数和数据,当发生交通事故后,需要用专门的测试技术进行数据研究,才能进行事故责任的认定,虽然最终也能确定,但这种方式不仅效率低而且准确率也有待提高。本课题研究了一种新型的车载行驶记录系统的数据收集方式——多路视频采集系统。实现了具有四路视频采集及视频图像预处理功能的FPGA(现场可编程门阵列)子系统。该系统使用Xilinx公司的Spartan-ⅢXC3S500E芯片作为中央处理器,充分利用FPGA资源丰富、处理速度快、结构灵活及系统稳定等优势,提高了视频采集及视频预处理的速度,提升了系统的总体性能,同时系统设计使用CIF和D1视频图像格式两种可选采集格式,能满足不同质量的视频数据采集。本文深入研究了基于FPGA的四路视频采集技术,并在此基础上,详细分析了四路视频采集的工作原理,介绍了各种处理技术,课题围绕以下几个方面展开工作:1.研究视频采集技术,给出了一种基于FPGA的四路视频采集及视频预处理设计方案。2.研究IIC总线协议,使用verilog硬件描述语言模拟FPGA的ⅡC总线控制,对视频解码芯片进行初始化配置及控制。3.学习BT.656视频流标准,对视频流进行分析解码,实现了YUV数据流的Y、U、V解交织工作。4.针对视频缓存问题,给出了使用两片SDRAM组成乒乓操作功能缓存的方案,实现了两片SDRAM交替并行工作,提高了工作效率。5.分析了多种图像减少噪声的滤波算法,比较各种算法,提出使用中值滤波算法减少视频图像噪声。6.根据不同视频质量的要求,生成CIF和D1两种格式视频。最后生成适合DSP传输的数据格式。本课题设计的基于FPGA的四路视频采集系统,实现了视频数据的实时采集、处理与传输,具有实时性高、体积小、结构灵活、易于维护升级等特点。该系统是车载行驶视频记录系统的主要部分,使用四路CCD摄像机采集车辆内外的行驶环境的视频,弥补了传统汽车行驶记录仪的不足,可为国家行政管理部门提供有效的执法工具,并能提高交通执法部门的工作效率,对车况及交通责任事故的准确认定提供了可视的执法依据,提高了判定责任事故的准确率,对于保障道路交通安全具有重要意义。
李震海[10]2016年在《基于SoC的车载违章取证器设计与实现》文中认为我国汽车保有量飞速增长,交通安全形势依然严峻,各种违章驾驶行为是导致交通安全事故频发的主要原因。部分省份已经制定相关政策,推出交通违法举证平台,鼓励全民监督共治交通秩序。人们可以通过拍照、摄录视频等方式对违章驾驶行为取证,举报后一经核实予以奖励。若在全国大规模推行此类政策,将对肇事者起到很大的震慑作用,规范人们安全驾驶。违章驾驶具有随机性、突发性等特点,取证较为困难。目前人们主要通过手机、行车记录仪等设备进行取证,但许多取证线索往往缺乏具体时间和违法行为发生的现场环境,很难作为证据使用。因此针对该问题设计一款专门用于对驾车时遇到的交通违法行为进行取证的车载电子设备十分必要,其社会意义较大。考虑到后续的产品化和功能升级,论文选用Cyclone V SoC芯片作为处理核心,通过视频采集模块实现对道路车辆的图像获取;通过在SoC片上构建图像输出逻辑和GPS定位数据处理逻辑实现图像的实时显示和定位功能;利用SoC设计技术将图像输入、显示输出和GPS定位等各外设控制器进行集成,完成总体硬件架构设计。在DE1-SoC平台上移植嵌入式Linux操作系统实现多任务处理需求;通过移植Qt图形开发库设计了显示界面功能;采用SoC软件开发模式实现了GPS定位数据的接收和解析;通过移植OpenCV视觉处理库将GPS定位数据实时地嵌入图像帧序列;利用JPEG编解码库对图像进行压缩编码,并根据AVI视频封装标准将视频流在本地文件系统中进行封装存储,最后通过按键实现对违章驾驶的一键式取证功能。论文所做的贡献包括:(1)采用FPGA与ARM相结合的设计技术构建了SoC架构的嵌入式系统,实现了该技术在车载电子领域的开发应用;(2)采用一键式的取证方式保存所摄录到的违章驾驶视频数据以及接收到的事故点定位信息,增强了取证视频的真实性和法律效力;(3)利用SoC技术进行嵌入式产品的原型开发,增强了可扩展性,便于后续的功能升级和快速产品化。经测试,系统能基本实现对道路车辆的视频取证功能,在遇到违章驾驶时通过取证按键能准确完整地记录事件经过;视频清晰度较高,数据量较小,GPS定位数据准确,可基本满足车载违章取证的功能要求。
参考文献：
[1]. 车载便携式交通违章智能抓拍系统关键技术研究[D]. 徐乐. 大连海事大学. 2016
[2]. 基于行车记录仪的车辆违规加塞取证系统的研究[D]. 张茂林. 福建工程学院. 2016
[3]. 基于视频技术的车辆违章记录仪[D]. 李番. 华中科技大学. 2004
[4]. 基于视频检测的闯红灯记录仪研究与设计[D]. 谢恩. 华中科技大学. 2005
[5]. 基于视频检测的闯红灯自动抓拍系统研究与设计[D]. 江昆. 武汉理工大学. 2008
[6]. 基于视频技术的车辆违章检测算法研究与设计[D]. 谢寒生. 华中科技大学. 2004
[7]. 南通市道路运输车辆安全装备监管体系研究[D]. 杨少博. 长安大学. 2014
[8]. 基于视频的车辆检测与跟踪算法研究[D]. 李瑞. 上海交通大学. 2008
[9]. 基于FPGA的多路视频采集并行技术的研究[D]. 袁堂青. 济南大学. 2011
[10]. 基于SoC的车载违章取证器设计与实现[D]. 李震海. 重庆大学. 2016
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