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基于机器视觉的轻量级违章停车检测技术的应用研究
| 论文题名： | 基于机器视觉的轻量级违章停车检测技术的应用研究 |
| 关键词： | 违章停车;检测系统;机器视觉;背景更新;帧间差分 |
| 摘要： | 随着我国社会经济快速发展，城市汽车保有量迅速增加。相对滞后的城市交通系统规划和建设难以满足人们的出行需求，再加上一些市民缺乏遵循道路交通规章制度的意识，对于一些违章行为存在侥幸心理，导致了城市车辆违章停车问题日益严重。如何快速有效实时地检测出关键地段违章停车现象对于减少由此带来的交通拥堵甚至是交通事故具有极其重要的作用。现有的非基于机器视觉的违章停车检测系统存在成本高、难以维护的缺点，基于计算机视觉的违章停车检测系统又存在算法复杂度高、计算量大的缺陷，难以满足系统小型化的需求。本文针对这些问题设计并实现了一种基于机器视觉的轻量级违章停车检测系统。本文主要研究工作和成果有以下几点： 1.监控场景中违章停车检测区域采样点的自动生成：对视频源图像进行违章停车检测区域定制和采样点的生成，大大降低了算法在处理视频各帧图像的复杂度，降低了运行算法时所需硬件上的计算资源和存储资源，使得基于机器视觉的违章停车算法可以在嵌入式设备上运行； 2.基于采样点的违章停止车辆检测：模拟人类视觉在观察道路上是否发生违章停车时是以道路为观察主体的思想，检测算法中将背景差分法和帧间差分法相结合，获得定制的检测区域中存在采样点、非存在采样点、移动存在采样点和静止存在采样点，结合车辆是刚体的特性确定道路上是否有违章停车以及违章停车的具体位置； 3.背景更新技术：由于三帧帧差法检测效果对背景模型的准确度依赖性很强，对背景采样点和前景采样点部分采用不同的更新策略，避免了传统的自适应背景建模方法逐渐将静止的前景部分更新为背景的问题。当环境未发生突变时，通过改良的 RunningAvg背景更新算法对采样点的背景像素值进行更新，当环境发生突变的时候，对背景进行重新建模，避免了环境中光照突变对检测的影响； 4.违章停止车辆的标识：在不允许停车的位置停止一定时间的车辆会在视频中被标识出来方便查看。 5.整体检测系统的设计与实现：系统分为上位机系统和下位机系统两部分，上位机用于程序一开始道路参考背景的初始化和检测结果的显示；下位机用于视频图像的抓取与违章停车检测算法的运行。 |
| 作者： | 蔡国宁 |
| 专业： | 电子与通信工程 |
| 导师： | 汤一平 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 浙江工业大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
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