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基于道路交通违法行为视频智能成像技术的研究与应用

作　者: 吕豪杰
导　师: 何熊熊
学　校: 浙江工业大学
专　业: 控制工程
关键词: 交通监控系统智能成像车牌定位 BP神经网络视频评价车辆跟踪
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 14次
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内容摘要

随着城市化进程的加快,交通安全问题成为关切民生的实际问题。在交通监控技术口渐完善,智能交通技术迅速发展的背景下,如何精确有效的捕捉视频监控画面成为监控系统重要的性能指标。在交通管理违法条例中,涉及到了各种交通违法行为,而交通监控系统旨在判断该违法行为并予以违法记录。车辆跟踪与车牌定位技术正是在违法取证的需求下应运而生。随着一体式交通监控摄像机的应用普及,也对摄像机的性能提出了更高要求。如何保证交通监控摄像机在复杂背景环境下能够自适应成像,成为交通监控系统重要的研究内容,同时具有重要的理论意义和实际价值。本文针对交通监控摄像机在交通违法行为发生时不能实时有效的设定视频参数等问题,提出了一种基于车辆跟踪和车牌定位相结合的视频成像参数的设定算法,并将该算法应用到了视频监控系统中。本文的主要工作如下：1.在正常无过车,视频监控画面相对稳定的条件下,通过计算并设定视频参数的有效值来改善视频监控效果,并通过MATLAB BP神经网络算法仿真验证其有效性。2.在视频画面中有车辆通过,但并不能完全追踪到车辆车牌(比如车牌不清晰或车牌遮挡)的条件下,通过改进的车辆跟踪算法获取到车辆车体对应的视频参数,并将此值作为参数设置的有效值传递给摄像机；如果视频画面中能定位到车牌,则使用改进的车牌定位算法计算车牌区域的视频参数值,并将参数值传递给摄像机。3.提出了一种针对交通监控系统的视频评价算法,用于评定视频参数的有效性,并通过仿真验证其结果。4.设计并实现了一套视频监控系统,该系统能够根据视频监控画面中的实际效果,自适应的设定视频参数。通过系统展示,验证了该系统的可实行性。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-11
第1章绪论  11-15
  1.1 论文的背景及研究意义  11
  1.2 国内外研究现状  11-12
  1.3 本文主要工作和文章结构  12-15
    1.3.1 本文的主要工作  12-14
    1.3.2 本文的文章结构  14-15
第2章基础理论  15-20
  2.1 交通监控摄像机  15-16
    2.1.1 交通监控摄像机的种类  15
    2.1.2 交通监控摄像机的安装  15-16
    2.1.3 交通监控摄像机的主要特点  16
  2.2 监控摄像机的成像原理  16
  2.3 影响监控摄像机成像的主要因素  16-18
    2.3.1 背景光强  16-17
    2.3.2 摄像机电子快门  17
    2.3.3 光圈  17-18
    2.3.4 视频增益  18
  2.4 监控摄像机视频成像的质量评价  18-19
    2.4.1 主观评价方法  19
    2.4.2 客观评价方法  19
  2.5 本章小结  19-20
第3章摄像机成像的关键技术  20-28
  3.1 自动曝光控制与自动增益控制  20-21
    3.1.1 自动曝光控制  20
    3.1.2 自动增益控制  20-21
  3.2 车辆跟踪技术  21-24
    3.2.1 运动车辆检测  21-23
    3.2.2 运动车辆跟踪  23-24
  3.3 车牌定位技术  24-25
    3.3.1 基于边缘检测的车牌定位  24
    3.3.2 基于数学形态的车牌定位  24
    3.3.3 基于纹理特征的车牌定位  24-25
    3.3.4 基于小波分析的车牌定位  25
  3.4 BP神经网络  25-27
    3.4.1 BP神经网络  25
    3.4.2 BP神经网络模型  25-26
    3.4.3 BP神经网络的工作原理  26-27
    3.4.4 BP神经网络在交通系统中的应用  27
  3.5 本章小结  27-28
第4章视频智能成像技术研究  28-46
  4.1 背景图像处理  28-31
    4.1.1 视频预处理  28-29
    4.1.2 BP网络构建  29-30
    4.1.3 BP网络数据处理  30-31
  4.2 车辆特写区域图像处理  31-37
    4.2.1 车辆检测  31-34
    4.2.2 车牌检测  34-37
  4.3 视频参数计算  37-39
    4.3.1 视频亮度调整的实现  37-38
    4.3.2 车辆检测图像的视频参数计算  38-39
  4.4 摄像机参数控制  39-43
    4.4.1 普通无过车场景的摄像机参数控制  39
    4.4.2 基于ROI的摄像机参数控制  39-43
  4.5 基于车牌ROI的视频质量评价  43-45
    4.5.1 亮度评价算法  43-44
    4.5.2 对比度评价算法  44
    4.5.3 清晰度评价算法  44-45
  4.6 本章小结  45-46
第5章视频智能成像系统  46-55
  5.1 视频智能成像系统简介  46-47
  5.2 系统硬件组成  47-50
    5.2.1 监控摄像机  47-48
    5.2.2 嵌入式控制器  48-49
    5.2.3 IO信号转接盒  49
    5.2.4 补光设备  49-50
  5.3 系统软件设计  50-54
    5.3.1 主界面  50-51
    5.3.2 摄像机设置界面  51-52
    5.3.3 功能设置界面  52
    5.3.4 系统设置界面  52-53
    5.3.5 数据查询界面  53-54
  5.4 本章小结  54-55
第6章总结与展望  55-57
  6.1 总结  55
  6.2 展望  55-57
参考文献  57-61
致谢  61-62
攻读学位期间参加的科研项目和成果  62

基于道路交通违法行为视频智能成像技术的研究与应用

内容摘要

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