基于监控视频的车辆信息提取与轨迹查询系统实现

发布时间：2020-04-10 10:23

【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。
【图文】：

图１－１论文技术路线图逡逑论文主体划分为六章，各章节的内容如下所示：逡逑第１章：绪论

Ｌｏｃａｌ邋Ｂｉｎａｒｙ邋Ｐａｔｔｅｒｎｓ）则是对像素块进行处理［３７］，有效的避免了邋ＬＢＰ特征只能描逡逑述较小范围内图像纹理信息和对噪声敏感的缺点。将一幅图像的每一个子区域等逡逑分为９个区域，如图２－２所示为９＊９ＭＢ－ＬＢＰ描述子，在每个３＊３的区域中，像逡逑素强度总和的均值作为该区域的强度值，周围８个区域的值与中心区域比较后进逡逑行编码，，获得该子区域的ＭＢ－ＬＢＰ特征值。逡逑ＭＢ－ＬＢＰ特征相较于经典的ＬＢＰ特征具备更强的鲁棒性，ＭＢ－ＬＢＰ不仅能描逡逑述图像的细小纹理，还能很好地表达图像的形状，因此本文采用ＭＢ－ＬＢＰ特征逡逑进行车辆检测。如图２－３所示，将图像划分为若干个子区域，计算每个子区域内逡逑的ＭＢ－ＬＢＰ统计直方图，将所有子区域的特征直方图按划分时的空间顺序依次逡逑连接起来即构成ＭＢ－ＬＢＰ特征向量，该特征向量能有效的描述车辆的局部纹理逡逑和全局
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U495;TP391.41

【参考文献】

相关期刊论文 前10条

1 宋晓琳;邬紫阳;张伟伟;;基于阴影和类Haar特征的动态车辆检测[J];电子测量与仪器学报;2015年09期

2 刘操;郑宏;黎曦;余典;;基于多通道融合HOG特征的全天候运动车辆检测方法[J];武汉大学学报(信息科学版);2015年08期

3 张小琴;赵池航;沙月进;党倩;张运胜;;基于HOG特征及支持向量机的车辆品牌识别方法[J];东南大学学报(自然科学版);2013年S2期

4 王云建;孙志海;张桦;;基于SIFT特征的前方车辆检测算法[J];杭州电子科技大学学报;2013年03期

5 谷秋

本文编号：2622111