基于IP Camera的車輛違章行為檢測.pdf

1、隨著人民生活的提高，我國的汽車保有量正在急速增長。車輛的增加導致了道路交通事件的日益增多，其主要原因之一是車輛的違章行為。有效地預防和確認交通違章行為(如闖紅燈、違章變道、違章停車等)并及時阻止進一步發(fā)生是擺在我們面前迫在眉睫的任務。隨著計算機視覺技術(shù)、嵌入式技術(shù)、網(wǎng)絡通信技術(shù)的發(fā)展，研究車輛違章行為自動檢測系統(tǒng)已經(jīng)成為當前的一個研究熱點。
　　 本文搭建了基于IP Camera的車輛違章行為檢測的系統(tǒng)，并通過IP網(wǎng)絡將帶有違章

2、車輛信息的視頻圖像數(shù)據(jù)流傳輸至計算機，從而實現(xiàn)遠程監(jiān)控的功能。具體包括以下幾個內(nèi)容：
　　 根據(jù)交通道路場景的特點，提出了基于分類模式的背景更新算法，以塊為基礎，通過塊計數(shù)觸發(fā)的方法和一定穩(wěn)定度的塊匹配方法，使得場景有新背景物體產(chǎn)生時保證了背景物體的完整性，并與混合高斯模型法進行了對比，結(jié)果表明本文的方法在更新新背景物體時該物體更具完整性。
　　 介紹了基于區(qū)域的Mean Shift車輛跟蹤算法，并在此基礎上結(jié)合車輛跟蹤

3、區(qū)域的車輛前景點信息和車輛位置區(qū)域信息提出了結(jié)合車輛信息的Mean Shift方法，實驗表明改進的MeanShift方法取得了更好的跟蹤效果。
　　 在車輛目標檢測和車輛跟蹤的基礎之上對車輛闖紅燈、違章停車、違章壓線或變道、違章掉頭4種車輛違章行為進行了研究。提出了雙虛擬線圈結(jié)合車輛跟蹤的方法用于闖紅燈檢測；提出了在基于分類模式背景更新方法下的一定穩(wěn)定度的塊匹配方法，對道路中的違章停車進行檢測；提出了道路興趣區(qū)域變換方法，并結(jié)合