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基于视频图像的油管道区域工程车违停检测系统的设计与实现
| 论文题名： | 基于视频图像的油管道区域工程车违停检测系统的设计与实现 |
| 关键词： | 工程车;违停检测;软件设计;视频图像;油管道区域 |
| 摘要： | 随着城市化的高速发展，交织在其中的管道资源对城市的建设起到了不可或缺的作用，管道相当于城市的结缔组织，对于城市发展推进意义重大，因此对于管道的保护显得十分重要。管道上方地面经常会出现土地工地，常有很多车辆经过，车辆的自重对地面下管道会造成一定的压力，相对于普通车辆而言，工程车辆对地下管道的压力尤其严重，而工程车中又以挖掘机对地下管道影响最为严重，近几年发生了多起重大安全事故，挖掘机对地下管道产生了极大的安全隐患，因此需要一款可以自动实时工作的油管道区域工程车违停检测系统，减少人力物力并满足要求。 该系统以图像处理的技术为基础，通过机器学习，结合卷积神经网络的深度学习技术，以监控视频以及摄像头获取的视频为输入，通过对管道地面区域的图像分析，利用级联分类器的方法找到挖掘机存在的粗区域进行提取，将提取好的区域通过图像的中值滤波方法完成噪声消除，并且进行匀光处理，结合Caffe训练好的模型，对提取的区域图像进行分析，根据设定的安全阈值时间内挖掘机在管道上方的停留检测情况，判断挖掘机是否会对管道造成安全隐患，对违规停留的挖掘机发出告警提示，通知有关人员处理，防患于未然，及时警告违规挖掘机车辆进行转移，保证管道的安全。 最后，对该系统进行了功能以及性能方面的测试，通过对实际场景以及测试数据集的测试分析，结果表明该系统对于管道地面挖掘机的检测处理及时，响应速度较快，检测准确率较高，对违规停留的挖掘机异常情况判断较为准确，能够及时发出告警提示。从而验证了系统的可行性和准确性，及时而有效。 |
| 作者： | 银浩 |
| 专业： | 软件工程 |
| 导师： | 万琳 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 华中科技大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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