洗車行為識別方法研究.pdf

1、隨著汽車行業(yè)的興起，洗車行對于視頻監(jiān)控提出更高的要求。經(jīng)營業(yè)主希望有一套專門針對于洗車行的智能監(jiān)控系統(tǒng)，能夠?qū)M(jìn)店的車輛所提供的不同服務(wù)種類進(jìn)行自動識別，根據(jù)不同的服務(wù)收取不同的費(fèi)用，最終完成智能計費(fèi)的工作。在這套智能監(jiān)控系統(tǒng)中，需要根據(jù)不同的洗車行為來判斷出不同的洗車服務(wù)。洗車行為識別的研究成為整個智能監(jiān)控系統(tǒng)的關(guān)鍵。
　　由于洗車行室內(nèi)光線偏暗，對視頻通過灰度拉伸等預(yù)處理操作，突顯出感興趣的區(qū)域和有用的信息。針對光流法、幀差法

2、、背景減除法進(jìn)行對比，分析了運(yùn)動前景目標(biāo)檢測的效果。圍繞著背景減除法的背景建模，對比了三種常用的背景建模方法：均值濾波法、單高斯背景建模法和混合高斯背景建模法，混合高斯模型法對于含有泡沫等細(xì)微動態(tài)的背景有很好適應(yīng)性。結(jié)合幀差法和背景減除法的優(yōu)缺點(diǎn)，使用了改進(jìn)的前景目標(biāo)檢測算法，使前景提取效果得到了提升。本文最后對五種簡單的洗車行為進(jìn)行了識別：車輛進(jìn)出、員工繞車移動、擦拭車身、車身打蠟、沖洗車身。對洗車行為從前景目標(biāo)特征和運(yùn)動軌跡兩個方面

3、分析。車輛的進(jìn)出采用的基于前景目標(biāo)面積特征的方法。員工繞車移動的行為則是基于運(yùn)動軌跡的方法能很好的識別繞車行為。對于擦拭車身行為，對于員工運(yùn)動前景目標(biāo)區(qū)域求外接矩形和質(zhì)心，矩形和質(zhì)心改變的頻率會滿足一定的條件；另外在這一過程中使用洗滌劑而產(chǎn)生白色泡沫，對泡沫的檢測作為擦車行為的一個必要條件，本文采用形態(tài)學(xué)方法對泡沫進(jìn)行檢測。外接矩形和質(zhì)心改變的頻率特征，加上泡沫的檢測能夠很好地區(qū)分打蠟和擦拭車身的行為。最后則是沖洗車身的識別，噴水槍的使

4、用會產(chǎn)生很強(qiáng)的水霧，對于存在水霧的圖像區(qū)別于正常的圖像，水霧會使圖像中白色光的含有量上升，使得圖像的飽和度下降，以此來進(jìn)行水霧檢測。此外，在沖洗車身時，得到前景運(yùn)動目標(biāo)的灰度圖像，二值化時閾值提高，前景區(qū)域會發(fā)生顯著變化，這也是沖洗車身行為區(qū)別于其他行為的重要依據(jù)。
　　本文是針對一家洗車行來做洗車行為識別的，同樣的也適用于其他相似的洗車行、洗車修理廠等情況。本文主要針對單個洗車工單個車輛的洗車行為進(jìn)行了研究，暫不適用于多人或者更