隨著經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展,人均汽車保有量不斷增加,交通安全問題開始日益嚴(yán)峻。據(jù)相關(guān)統(tǒng)計(jì),駕駛員的違章行為是造成交通事故發(fā)生最主要的原因。因此,傳統(tǒng)的交通系統(tǒng)已經(jīng)不能滿足交通管理的需求,目前迫切需要一種高效智能的交通檢測系統(tǒng)來識(shí)別駕駛員的違章行為,從而最大程度避免交通事故的發(fā)生�；谟�(jì)算機(jī)視覺的駕駛員違章行為檢測系統(tǒng)具有非侵入、實(shí)時(shí)高效等優(yōu)點(diǎn),逐漸得到了推廣。本文主要對智能交通中的駕駛員違章行為識(shí)別算法進(jìn)行了研究,并設(shè)計(jì)了一套駕駛員違章行為檢測系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了對車輛的車窗檢測、駕駛員安全帶佩戴識(shí)別和打電話識(shí)別。本文的研究工作主要在以下幾個(gè)方面:（1）在已有的技術(shù)和研究基礎(chǔ)上,采用積分投影結(jié)合MBI特征對傳統(tǒng)的車窗區(qū)域提取算法進(jìn)行改進(jìn),完成對車窗區(qū)域圖像的精確提取。（2）研究安全帶佩戴識(shí)別算法,使用Hough變換檢測直線方法找出駕駛員位置圖像的直線信息,再根據(jù)判定條件分類進(jìn)行安全帶佩戴識(shí)別。再基于HOG特征和SVM重新設(shè)計(jì)安全帶佩戴識(shí)別算法,與前一種方法進(jìn)行對比,取得更好的檢測效果。（3）研究駕車打電話識(shí)別算法,首先仿造Alex Net的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)識(shí)別駕駛員人臉區(qū)域的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),再用人臉區(qū)域的位置定位... 

【文章來源】：華南理工大學(xué)廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

卡口攝像機(jī)

RobertsCross邊緣檢測算子Roberts算子檢測出的邊緣寬度較大，對噪聲的抗干擾能力不強(qiáng)，并且閾值需要人

Prewitt邊緣檢測算子

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于多特征集成的卡口圖像前車窗的定位算法[J]. 曲寶珠,曹國,劉宇,周麗存.  信息技術(shù). 2016(12)
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碩士論文
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[2]基于Adaboost的安全帶檢測方法[D]. 李賡.合肥工業(yè)大學(xué) 2015
[3]基于機(jī)器視覺的駕駛員打電話行為檢測[D]. 王丹.北京理工大學(xué) 2015
[4]智能交通中的違章識(shí)別算法研究[D]. 黎華東.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2014
[5]基于HOG特征的人臉識(shí)別系統(tǒng)研究[D]. 慕春雷.電子科技大學(xué) 2013
[6]基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別研究[D]. 林妙真.大連理工大學(xué) 2013
[7]基于HOG特征的目標(biāo)識(shí)別算法研究[D]. 尚俊.華中科技大學(xué) 2012



本文編號(hào)：3084698