本文選題：視頻分析　切入點(diǎn)：車輛信息　出處：《海南大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：道路上的車輛是智能交通管理系統(tǒng)中的重點(diǎn)研究對象,基于視頻分析的車輛信息的獲取,能夠有效的協(xié)助交通部門監(jiān)管,為人民大眾提供更加高效、安全的出行條件。目前,雖然在道路車輛監(jiān)測方面已有大量的研究成果,但大多數(shù)基于視頻圖像的車輛監(jiān)控系統(tǒng)功能單一、對攝像頭的要求不一致,并且部分信息提取時(shí)準(zhǔn)確率不夠高。本文針對上述問題,主要研究內(nèi)容如下:(1)針對目前車輛監(jiān)控系統(tǒng)功能單一、對攝像頭的要求不一致的問題,本文利用目前國內(nèi)道路上較多的一類攝像頭采集視頻,分析在該攝像頭下的十字路口場景,根據(jù)場景整體的設(shè)計(jì)了提取車輛的個(gè)體特征和群體行為特征的系統(tǒng)框架,使得車流量統(tǒng)計(jì)、車速測算、車標(biāo)識別、排隊(duì)擁堵檢測這些功能之間能夠互相協(xié)同、節(jié)約資源,并對功能實(shí)現(xiàn)時(shí)需要用到的圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)的基本方法進(jìn)行了比較分析。(2)設(shè)計(jì)了車輛定位和跟蹤的算法,并以此為基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)了車流量統(tǒng)計(jì)和車速測算。本文改進(jìn)Adaboost聯(lián)合SVM的方法,實(shí)現(xiàn)對車牌精確實(shí)時(shí)的定位;選取時(shí)空上下文視覺跟蹤算法跟蹤車牌,解決處理速度慢、不準(zhǔn)確的問題;依據(jù)V=S/T,分段計(jì)算軌跡并乘以不同比例系數(shù)將軌跡長度轉(zhuǎn)換為實(shí)際路程,實(shí)現(xiàn)車輛測速。(3)提出多尺度并行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對車標(biāo)進(jìn)行分類,在較少訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的情況下達(dá)到較高識別準(zhǔn)確率,并與其它方法進(jìn)行對比,驗(yàn)證其實(shí)用性,·優(yōu)化現(xiàn)有的車標(biāo)定位算法,使之適應(yīng)本系統(tǒng)所要應(yīng)用的場景。(4)結(jié)合背景差法和SVM分類器來實(shí)現(xiàn)排隊(duì)擁堵檢測。首先分析場景,設(shè)計(jì)虛擬檢測窗口;然后判斷每個(gè)檢測窗口是否有車輛和前景;最后結(jié)合前景所占比率和是否有車輛來判斷窗口是否有停車,從而判斷出整體排隊(duì)長度和溢出情況。本文在同一攝像頭采集到的同一視角的場景下,根據(jù)實(shí)際條件和需求實(shí)現(xiàn)了對車輛個(gè)體特征和群體行為特征提取并將結(jié)果以語義的方式輸出,文章對各個(gè)功能的算法進(jìn)行了實(shí)際測試,驗(yàn)證了其準(zhǔn)確性和魯棒性。本文實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)可在原視頻中基于標(biāo)注點(diǎn)快速進(jìn)行定位,將視頻的高層語義信息以圖文方式展現(xiàn)給用戶。
[Abstract]:The vehicle on the road is a key research object of intelligent traffic management system, access to vehicle information based on video analysis, can effectively assist the traffic supervision department, for the people to provide more efficient and safe travel conditions. At present, although there are a lot of research achievements in road vehicle monitoring, but most video vehicle monitoring system the image features based on a single camera, the requirements are inconsistent, and part of the information extraction accuracy is not high enough. Aiming at the above problems, the main research contents are as follows: (1) aiming at the vehicle monitoring system of single function, the camera requirements is not the same problem, the current domestic road more of a class of camera video capture, camera analysis in the crossroads of the scene, according to the characteristics of individual and group behavior characteristics of the overall design of the scene extraction vehicle The framework of the system, the traffic flow statistics, speed calculation, vehicle logo recognition, mutual collaboration, between the queue congestion detection of these features of saving resources, basic methods and Study on image processing and machine functions needed are compared and analyzed. (2) the design of the vehicle positioning and tracking algorithm, and then based on the realization of the traffic flow statistics and speed calculating. This improved method of Adaboost combined with SVM, to realize the accurate and real-time license plate location; select the spatio-temporal context visual tracking algorithm to track the license plate, to solve the slow processing speed, the problem of inaccurate; according to V=S/T, calculate the trajectory and multiplied by the different proportion coefficient will be converted to the actual distance of piecewise trajectory length and realize vehicle speed. (3) we propose a multi-scale parallel convolutional neural network to classify the logo, to achieve higher recognition accuracy with less training data set, and Compared to other methods, to verify its practicality, and optimize the existing logo positioning algorithm, so as to adapt to the system by the application of the scene. (4) combined with background difference method and SVM classifier to achieve queue congestion detection. Firstly, design of virtual scene, and then judge the detection window; each detection window is a vehicle and finally, future prospects; the proportion and whether there is a vehicle to determine whether the window is parking, in order to determine the overall queue length and overflow. The same view in the same camera to capture the scene, according to the actual conditions and needs of the vehicle to achieve the individual characteristics and group behavior and will result in feature extraction the semantics of the output, the algorithm of each function was tested to verify its accuracy and robustness. This system can be implemented in the original video annotation based on point quickly Positioning, the high-level semantic information of the video is presented to the user in a graphic manner.

【學(xué)位授予單位】：海南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：U495;TP391.41

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本文編號：1585980