【摘要】：隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,公共交通也得到了快速發(fā)展,大大方便了人們的出行,但是隨著汽車保有量持續(xù)上升,社會(huì)車輛占用公交車道的現(xiàn)象越來(lái)越頻繁,嚴(yán)重影響了正常的交通秩序。傳統(tǒng)的定點(diǎn)監(jiān)控和人工監(jiān)控的方法越來(lái)越難以應(yīng)對(duì)日益嚴(yán)重的公交車道違章現(xiàn)象。作為一種新的智能監(jiān)控技術(shù),占用公交車道違章檢測(cè)系統(tǒng)通過(guò)架設(shè)在公交車上的監(jiān)控?cái)z像頭獲取公交車前方的路況,能夠自動(dòng)識(shí)別場(chǎng)景中的公交車道,并檢測(cè)出公交車道內(nèi)的違章車輛,并進(jìn)行報(bào)警,相對(duì)于傳統(tǒng)的檢測(cè)方式,該系統(tǒng)有效降低了人工的干預(yù),提高了檢測(cè)效率。本文詳細(xì)介紹了基于車載視頻的占用公交車道違章檢測(cè)算法的組成和實(shí)現(xiàn),在車道檢測(cè)和識(shí)別模塊中,我們使用了改進(jìn)的Hough變換算法,檢測(cè)出左右行車道,然后利用普通車道(白色)與公交車道(黃色)在顏色上的不同,訓(xùn)練出SVM分類器,然后對(duì)車道進(jìn)行判斷分類,并通過(guò)狀態(tài)機(jī)的方法保持車道檢測(cè)的穩(wěn)定性。在車牌檢測(cè)與判別模塊中,首先使用基于Haar特征的Adaboost級(jí)聯(lián)分類器對(duì)檢測(cè)區(qū)域中的車牌目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè),對(duì)于可能出現(xiàn)的誤檢情況,又分析了車牌的邊緣和顏色特征,提出了Sobel邊緣特征驗(yàn)證和RGB特征驗(yàn)證的雙重驗(yàn)證方法對(duì)車牌進(jìn)行驗(yàn)證,當(dāng)確定目標(biāo)是車牌后,我們通過(guò)將車牌圖像轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間,提取出車牌區(qū)域的H特征,利用藍(lán)色像素比例和SVM分類器對(duì)車牌顏色進(jìn)行分類,判斷車牌是否屬于普通車牌,并對(duì)檢測(cè)結(jié)果使用了LK光流法進(jìn)行了跟蹤。然后判斷車牌是否在公交車道內(nèi),從而檢測(cè)出違章車牌�；谲囕d視頻的占用公交車道違章檢測(cè)系統(tǒng)有效減少了人為因素的干預(yù),同時(shí)該系統(tǒng)保證了違章的檢測(cè)效率和準(zhǔn)確率。
[Abstract]:With the rapid development of economy in our country, public transportation has also been developed rapidly, which greatly facilitates the travel of people. However, with the continuous increase in the number of cars, the phenomenon of social vehicles occupying bus lanes is becoming more and more frequent. Seriously affected the normal traffic order. The traditional methods of fixed-point monitoring and manual monitoring are becoming more and more difficult to deal with the increasingly serious phenomenon of bus lane violations. As a new intelligent monitoring technology, occupying the bus lane violation detection system can automatically identify the bus lane in the scene by using the surveillance camera installed on the bus to obtain the road condition in front of the bus. The system can effectively reduce the manual intervention and improve the detection efficiency compared with the traditional detection method. This paper introduces in detail the composition and implementation of the algorithm of detecting the violation of the bus lane based on the vehicle video. In the module of lane detection and recognition, we use the improved Hough transform algorithm to detect the left and right carriageways. Then the SVM classifier is trained by using the color difference between the ordinary lane (white) and the bus lane (yellow), and then the lane is judged and classified, and the stability of lane detection is maintained by the state machine method. In the module of license plate detection and discrimination, the Adaboost concatenated classifier based on Haar feature is used to detect the license plate target in the detection area, and the edge and color features of the license plate are analyzed for the possible false detection. A double verification method of Sobel edge feature verification and RGB feature verification is proposed to validate the license plate. When the target is the license plate, we extract the H feature of the license plate region by converting the license plate image to the HSV color space. The blue pixel ratio and SVM classifier are used to classify the color of the license plate to determine whether the license plate belongs to the ordinary license plate or not. The detection results are tracked by the LK optical flow method. Then determine whether the license plate is in the bus lane, so as to detect illegal license plate. The system based on vehicle video can effectively reduce the interference of human factors and ensure the detection efficiency and accuracy.
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：U495;TP391.41

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10 王U，

本文編號(hào)：2305581