车载视频中违规换道车辆检测和识别_开题报告

毕业设计（论文）开题报告学 院 计算机工程与科学学院专 业 计算机科学与技术学 号 姓 名 指导教师 日 期 课题名称 车载视频中违规换道车辆检测和识别课题来源 创新项目一、课题背景及意义（课题的立题依据及研究意义）各城市交通事故率居高不下，未按规定让行、违法会车、违法超车、逆行违法变更车道更是造成交通事故的重要因素。在庞大的道路交通网中，传统的人防、物防存在成本高、时效性差，破坏城市形象等弊病，因而人防物防举步维艰，收效并不明显。随着计算机技术和机械的发展，监控防范是社会科技进步的必然选择。构建智能交通监控系统，是推进城市的平安和谐，保障人民群众安居乐业必然发展。在智慧城市建设热潮下，智能交通是其建设的分支部分，也是未来交通系统的发展方向，它是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、控制技术及计算机技术等有效地集成运用于整个地面交通管理系统而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合交通运输管理系统。本课题的研究范围属于只能交通，通过计算机对行车记录仪采集到的视频进行自动分析，获取前方行驶车辆信息，并对变道事件进行识别，减少人工搜索量，起到监控和预警作用。二、课题研究现状及发展趋势（课题研究领域的发展现状及可能的发展方向）视频分析技术在智能交通行业中已经广泛应用，技术发展更是日新月异，在近三四年中，依赖视频分析技术的产品更新了两代产品，从标清到高清至现在的高清智能。因为视频分析技术的高效及实用，在将来的技术发展中，仍会保持快速的发展，其发展方向主要有四个方面：适应的图像像素越来越高：曾经高清视频的视频分析是整个视频分析技术的瓶颈，高像素的视频流对视频运算和前端设备的承载能力有很高的要求，经过几年时间的技术发展，这一瓶颈已经得到解决，现在智能交通各系统已基本都使用高清摄像机为基础数据源。在以后的技术发展中，摄像机的像素还会越来越高，视频分析技术也会随之适应相应的前端设备。视频分析的维度越来越宽：目前视频分析技术主要应用在交通行业电子警察系统( 包括车辆综合违章抓拍)、卡口系统、动态车流监测系统。各系统中视频分析的数据基本固定，如电子警察系统主要是检测车辆经过监测点、判别车辆闯红灯、违章变道压线等各种违章行为，卡口系统中主要是识别车辆牌照，动态车流监测系统主要是统计交通断面的交通流信息。在今后的技术发展中，视频分析的数据维度会越来越宽，包括复杂的交通行为分析、车身颜色识别、车标车型识别、驾驶人员人脸识别等等。前端硬件设备越来越智能：在刚进入高清时代的时候，高清摄像机的视频分析基本上是一台摄像机配备一台工控机来进行视频运算，然后发展到几台(两台到四台不等)摄像机配备一台工控机。现在卡口电警系统里的视频分析已经不需要配备工控机，直接把视频算法写入摄像机内，由摄像机来完成此项工作，这除了得益于摄像机内置处理器性能的提高外，视频分析技术的智能化发展尤为重要。在以后的产品和技术发展中，视频分析技术对前端设备的要求会越来越低，配置在前端的设备会越来越少，而且越来越智能，承载的功能会越来越多。视频运算的稳定性越来越高：视频分析技术的稳定性一直是发展的难题，尤其是道路车辆行进速度快，交通行业本身对检测精度又很高，所以有些应用一直处在试用阶段，比如高速路段的车辆检测采用线圈或雷达检测为主视频为辅的方式，视频测速不作为交通超速违章处罚依据等等。在将来视频分析技术进一步发展后，势必会越来越稳定，检测精度越来越高，将全面取代其他其他复合检测手段。三、研究内容及研究目标（对研究的内容进行说明，并阐明要达到的目标）通过对车载视频的分析，从高速移动的背景中检测出前方运动的车辆，并对检测出的车辆进行跟踪，获得车辆轨迹。最后利用车道检测的结果，对车辆变道行为进行判断。图 1.总体流程图车辆识别车辆跟踪违规判定警示 ， 标记时间点跟踪是否结束是否是否图 2.违章判定流程读入跟踪对象位置信息读入车道信息绊线检测 是否违规结束开始记录警示是是否否四、预计的研究难点（课题研究过程中可能遇到的理论难题或技术难点） 图像质量问题：在现状和趋势中提到过，摄像机的像素可能对分析过程造成影响。由于行车记录仪采集的视频像素偏低，加之快速行驶造成图像模糊，图像扭曲使得分析过程会异常棘手。 识别准确度：由于背景（复杂度、光照）波动较大，增加识别难度。 尺度变化问题：跟踪车辆时，车辆由近到远，由远即近尺度会发生较大变化，而如今流行的跟踪算法多不考虑尺度变化。五、创新点（选题、观点、理论、材料、方法等创新点）传统的视频车辆检测和跟踪系统多是建立在固定摄像头，即固定背景或背景变化细微，而前景不断变化的基础上。通过视频帧之间的差别区分前景和背景，进行背景建模，再对分离出来的前景进行识别和跟踪。而本课题中用于分析的车载视频是从行驶的车辆中获取，即背景和前景都不段变化，且变化方向难以预料。因此传统视频分析中所用的部分方法不再适用，本课题将寻求新的解决方案。而这种技术带来的优点是：通过移动终端监控，增大了监控的范围，增强了系统的实时性。六、进度计划（根据研究内容及研究目标所预计的进度安排）(三)进度计划:第 1-2 周：完成车辆识别模块第 3-4 周：完成车辆跟踪模块第 5-6 周：综合调试第 7-8 周：完成变道识别第 9-10 周：完成违规变道时间识别第 10-11 周：优化车辆识别模块，提高识别准确度。第 12 周：综合调试，整体优化。第 13-14 周：程序验收，完成论文第 14-15 周：论文答辩，上交毕业设计成绩及论文。其中，4 月 14-18 日中期检查。七、资料来源（指能够支持“课题背景” 、 “课题研究现状及发展趋势”所论述内容的主要文献资料）1 陈宁宁, 尹乾, 周媛, 等. 数字图像处理技术在智能交通中的应用J. 电子设计工程, 2013 (3).2 吴忠泽. 中