基于車載視頻的占用公交車道違章檢測算法研究.pdf

1、隨著我國經(jīng)濟的快速發(fā)展，公共交通也得到了快速發(fā)展，大大方便了人們的出行，但是隨著汽車保有量持續(xù)上升，社會車輛占用公交車道的現(xiàn)象越來越頻繁，嚴重影響了正常的交通秩序。傳統(tǒng)的定點監(jiān)控和人工監(jiān)控的方法越來越難以應(yīng)對日益嚴重的公交車道違章現(xiàn)象。作為一種新的智能監(jiān)控技術(shù)，占用公交車道違章檢測系統(tǒng)通過架設(shè)在公交車上的監(jiān)控攝像頭獲取公交車前方的路況，能夠自動識別場景中的公交車道，并檢測出公交車道內(nèi)的違章車輛，并進行報警，相對于傳統(tǒng)的檢測方式，該系統(tǒng)有

2、效降低了人工的干預(yù)，提高了檢測效率。
　　本文詳細介紹了基于車載視頻的占用公交車道違章檢測算法的組成和實現(xiàn)，在車道檢測和識別模塊中，我們使用了改進的Hough變換算法，檢測出左右行車道，然后利用普通車道（白色）與公交車道（黃色）在顏色上的不同，訓(xùn)練出 SVM分類器，然后對車道進行判斷分類，并通過狀態(tài)機的方法保持車道檢測的穩(wěn)定性。在車牌檢測與判別模塊中，首先使用基于Haar特征的Adaboost級聯(lián)分類器對檢測區(qū)域中的車牌目標(biāo)進行檢

3、測，對于可能出現(xiàn)的誤檢情況，又分析了車牌的邊緣和顏色特征，提出了Sobel邊緣特征驗證和RGB特征驗證的雙重驗證方法對車牌進行驗證，當(dāng)確定目標(biāo)是車牌后，我們通過將車牌圖像轉(zhuǎn)換到 HSV顏色空間，提取出車牌區(qū)域的H特征，利用藍色像素比例和SVM分類器對車牌顏色進行分類，判斷車牌是否屬于普通車牌，并對檢測結(jié)果使用了LK光流法進行了跟蹤。然后判斷車牌是否在公交車道內(nèi)，從而檢測出違章車牌。
　　基于車載視頻的占用公交車道違章檢測系統(tǒng)有效減