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基于监控视频的车辆信息提取与轨迹查询系统实现
| 论文题名： | 基于监控视频的车辆信息提取与轨迹查询系统实现 |
| 关键词： | 交通管理;车辆检测;信息提取;轨迹查询;监控视频 |
| 摘要： | 在城市机动车辆日益增长的今天，大数据背景下的海量交通信息是非常有价值的资源。充分挖掘利用交通视频监控系统的车辆过车记录，分析城市路网交通信息，获取更丰富的交通出行规律和交通流量特征，不仅能帮助政府部门制定行之有效的交通策略，解决交通领域存在的诸如城市拥堵、事故多发等问题，也能有效缓解交通压力，方便人们出行。本论文从视频车辆的信息提取，到信息存储和信息应用都作了讨论。 本文从车辆历史轨迹的角度出发，首先通过研究基于监控视频的车辆检测、车牌定位识别再到粗粒度车型识别算法来获得车辆信息，生成机动车辆在监控点位的过车记录，并将获得的信息存入到数据库中。然后基于Visual Studio平台并结合地理信息系统(GIS)技术，构建了基于监控点位过车记录的车辆历史轨迹查询系统。本系统利用车型和车牌信息检索数据库，获得车辆经过的点位并在电子地图上生成历史轨迹，为交通管理部门制定合理的决策提供直观的分析平台。 本论文提出了车辆MB-LBP特征结合Adaboost分类器的视频车辆检测方法，本方法能快速有效的获取车辆在视频帧中的位置。基于车辆检测的结果，本文进一步实现了车牌识别和粗粒度车型识别。车牌识别部分，由于车牌位置包含丰富的水平和垂直边缘信息，因此文中提出了基于Canny边缘检测算子的车牌定位算法，取得较好的定位效果。获得车牌后，进一步实现了字符分割和字符识别。车型识别部分，本文首先介绍了传统的HOG特征结合SVM分类器的车型识别方法。由于本文数据来自于车辆的后视图像，车型相似度较高，传统特征描述子不能较好的描述图像高阶特征，分类效果不甚理想。因此文章提出了基于卷积神经网络的车型识别方法，构建了车型识别网络，识别准确率得到提升。论文最后完成了基于监控点位过车信息的车辆轨迹查询系统的设计实现，针对某些监控点位过车记录缺失的情况，文中提出了行驶耗费最少（路径最短）和通行顺畅度最高（经过的交叉路口最少）的两种轨迹复现方案，系统能够生成合理的行驶轨迹信息。 |
| 作者： | 陈彦君 |
| 专业： | 控制工程 |
| 导师： | 朱文兴 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 山东大学 |
| 学位年度： | 2018 |
| 正文语种： | 中文 |
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