基于云計(jì)算的道路視頻信息分析系統(tǒng)的研究
發(fā)布時(shí)間:2020-05-08 06:36
【摘要】:隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)和技術(shù)的發(fā)展,道路上的車(chē)流量大大增加,對(duì)于道路上的車(chē)輛進(jìn)行監(jiān)控采用傳統(tǒng)的人工方法已經(jīng)不能滿(mǎn)足需求。針對(duì)這一問(wèn)題,本文將車(chē)型識(shí)別技術(shù)和云計(jì)算技術(shù)相結(jié)合,通過(guò)流媒體視頻傳輸?shù)姆绞綄?shí)時(shí)處理統(tǒng)計(jì)道路上的車(chē)型情況,并將結(jié)果發(fā)布到網(wǎng)頁(yè)上,方便相關(guān)部門(mén)和公眾獲取道路信息。實(shí)驗(yàn)的結(jié)果顯示,該系統(tǒng)能夠有效實(shí)時(shí)的處理道路上的監(jiān)控視頻信息,并且車(chē)型識(shí)別的速率和準(zhǔn)確率也滿(mǎn)足設(shè)計(jì)指標(biāo),整體運(yùn)行情況良好。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)流媒體視頻傳輸技術(shù)協(xié)議及實(shí)現(xiàn)。為了實(shí)現(xiàn)將道路監(jiān)控視頻實(shí)時(shí)傳輸?shù)教幚砥脚_(tái),本文運(yùn)用了流媒體傳輸?shù)募夹g(shù),通過(guò)DirectShow技術(shù)實(shí)現(xiàn)采集端視頻信息的采集,并且通過(guò)H.264編碼方式實(shí)現(xiàn)了視頻圖像的編碼,最后通過(guò)流媒體服務(wù)器Nginx-rtmp和流媒體傳輸協(xié)議RTMP實(shí)現(xiàn)編碼視頻信息的轉(zhuǎn)發(fā),主控平臺(tái)接收并存儲(chǔ)轉(zhuǎn)發(fā)的信息。(2)車(chē)輛圖像的車(chē)型識(shí)別算法。采用了多尺度融合特征的新算法來(lái)對(duì)車(chē)型進(jìn)行分類(lèi),具體是在多尺度情況下,獲取圖像的Hu矩和LBP特征,通過(guò)融合這兩種特征作為融合特征來(lái)識(shí)別車(chē)型。(3)云計(jì)算Hadoop平臺(tái)的搭建。本文研究了Hadoop平臺(tái)的搭建,構(gòu)建了云計(jì)算中分布式計(jì)算框架MapReduce函數(shù)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì),將車(chē)型識(shí)別有效的和云計(jì)算相結(jié)合,提高了車(chē)型圖像的處理速度,滿(mǎn)足了對(duì)視頻圖像識(shí)別速度的設(shè)計(jì)指標(biāo)。
【圖文】:
要是用于差分運(yùn)算的背景幀容易受到外界天氣的影響,這些影響因素如果不考慮將去,在最后識(shí)別中就會(huì)造成提取出的車(chē)輛圖像失真,不利于后續(xù)車(chē)型識(shí)別的特征提識(shí)別。. 車(chē)輛提取特征(1)局部二值模式LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是由 T. Ojala, M.Pietik inen 和 D. Harw位科研人員在 1994 年發(fā)明的一種非常有效的描述圖像紋理特征的算子,該算子在圖像的局部紋理特征上具有非常良好的旋轉(zhuǎn)不變性和灰度不變性[81]。最先發(fā)明的 LBP 算子是在3 3的一個(gè)窗口內(nèi)定義的,而中心值作為整個(gè)窗口的閾值,除中心值之外的八個(gè)像素的灰度值和閾值進(jìn)行差分計(jì)算,如果差分值大于 該像素點(diǎn)設(shè)定為 1,差分值小于 0 則設(shè)定為 0。在這樣的窗口內(nèi)最后能形成一個(gè)八二進(jìn)制數(shù),也可以表示成為十進(jìn)制的 LBP 碼,總共 256 種變換,最終這個(gè)值作為像素點(diǎn)的 LBP 值,能夠用來(lái)描述窗口圖像的紋理特征。具體過(guò)程如下圖 4.2 所示
哈爾濱工程大學(xué)碩士學(xué)位論文圍被固定,這樣就不能處理不同尺寸和不同頻率下的紋理特征限問(wèn)題,,研究人員對(duì)原始的 LBP 算子做出了諸多的改進(jìn)和優(yōu)不同于立方體形狀的圓形來(lái)做為領(lǐng)域,這種算子被命名為圓形形算子拓展為了旋轉(zhuǎn)不變的 LBP 算子,也就是說(shuō)一組圓形 LB轉(zhuǎn)不變的,取最小值為 LBP 值[83]。下圖 4.3 為幾種 LBP 算子:
【學(xué)位授予單位】:哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類(lèi)號(hào)】:TP391.41;U495
【圖文】:
要是用于差分運(yùn)算的背景幀容易受到外界天氣的影響,這些影響因素如果不考慮將去,在最后識(shí)別中就會(huì)造成提取出的車(chē)輛圖像失真,不利于后續(xù)車(chē)型識(shí)別的特征提識(shí)別。. 車(chē)輛提取特征(1)局部二值模式LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是由 T. Ojala, M.Pietik inen 和 D. Harw位科研人員在 1994 年發(fā)明的一種非常有效的描述圖像紋理特征的算子,該算子在圖像的局部紋理特征上具有非常良好的旋轉(zhuǎn)不變性和灰度不變性[81]。最先發(fā)明的 LBP 算子是在3 3的一個(gè)窗口內(nèi)定義的,而中心值作為整個(gè)窗口的閾值,除中心值之外的八個(gè)像素的灰度值和閾值進(jìn)行差分計(jì)算,如果差分值大于 該像素點(diǎn)設(shè)定為 1,差分值小于 0 則設(shè)定為 0。在這樣的窗口內(nèi)最后能形成一個(gè)八二進(jìn)制數(shù),也可以表示成為十進(jìn)制的 LBP 碼,總共 256 種變換,最終這個(gè)值作為像素點(diǎn)的 LBP 值,能夠用來(lái)描述窗口圖像的紋理特征。具體過(guò)程如下圖 4.2 所示
哈爾濱工程大學(xué)碩士學(xué)位論文圍被固定,這樣就不能處理不同尺寸和不同頻率下的紋理特征限問(wèn)題,,研究人員對(duì)原始的 LBP 算子做出了諸多的改進(jìn)和優(yōu)不同于立方體形狀的圓形來(lái)做為領(lǐng)域,這種算子被命名為圓形形算子拓展為了旋轉(zhuǎn)不變的 LBP 算子,也就是說(shuō)一組圓形 LB轉(zhuǎn)不變的,取最小值為 LBP 值[83]。下圖 4.3 為幾種 LBP 算子:
【學(xué)位授予單位】:哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類(lèi)號(hào)】:TP391.41;U495
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本文編號(hào):2654281
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