智能交通信息采集技術(shù)2-視頻課件講解

基于視頻檢測(cè)的交通信息采集技術(shù)采用攝像機(jī)作為檢測(cè)裝置，通過檢測(cè)車輛進(jìn)入監(jiān)測(cè)區(qū)時(shí)視頻圖像某些特征的變化，從而得知車輛的存在，并以此來檢測(cè)交通流參數(shù)獲取車輛的特征信息。交通信息采集技術(shù)的發(fā)展熱點(diǎn)。提供可視化檢測(cè)。模式識(shí)別+神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)+AI+深度學(xué)習(xí)。大范圍檢測(cè)。第一節(jié)視頻檢測(cè)技術(shù)工作原理第一節(jié)視頻檢測(cè)技術(shù)工作原理技術(shù)發(fā)展初始階段：基于個(gè)人計(jì)算機(jī)/工控機(jī)的檢測(cè)系統(tǒng)。第一節(jié)視頻檢測(cè)技術(shù)工作原理現(xiàn)階段：基于數(shù)字信號(hào)處理器（DSP）的檢測(cè)系統(tǒng)。第一節(jié)視頻檢測(cè)技術(shù)工作原理技術(shù)發(fā)展01虛擬線圈法02車輛跟蹤法第一節(jié)視頻檢測(cè)技術(shù)工作原理工作流程1、圖像采集2、圖像預(yù)處理3、目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤4、交通流參數(shù)檢測(cè)通過“幀差法”，對(duì)相鄰兩張照片進(jìn)行處理，包括灰度處理、高斯模糊、濾波、去噪、二值化....進(jìn)行特征提取等處理，確定目標(biāo)位置，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行匹配和跟蹤，進(jìn)而獲得目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡。進(jìn)行車道和行車方向的劃分，獲取流量、車速、密度等交通信息。第一節(jié)視頻檢測(cè)技術(shù)工作原理幀差法當(dāng)圖像場(chǎng)景中出現(xiàn)目標(biāo)物體運(yùn)動(dòng)時(shí)，幀與幀之間會(huì)出現(xiàn)較為明顯的差別，兩幀相減，得到兩幀圖像亮度差的絕對(duì)值，判斷它是否大于閾值來分析視頻或圖像序列的運(yùn)動(dòng)特性即可確定圖像序列中的目標(biāo)物體。視頻第n幀視頻第n+1幀差分結(jié)果第一節(jié)視頻檢測(cè)技術(shù)工作原理模型法基于模型的目標(biāo)檢測(cè)方法通常要先建立車輛模型，把拍攝圖像跟模型相匹配，達(dá)到目標(biāo)檢測(cè)的目的。第一節(jié)視頻檢測(cè)技術(shù)工作原理第一節(jié)視頻檢測(cè)技術(shù)工作原理模型法即時(shí)速度的計(jì)算思路：v=S/Δt第一節(jié)視頻檢測(cè)技術(shù)工作原理標(biāo)志線112標(biāo)志線2第一節(jié)視頻檢測(cè)技術(shù)工作原理視場(chǎng)圖像距離的標(biāo)定：第一節(jié)視頻檢測(cè)技術(shù)工作原理箭頭方向?yàn)檫\(yùn)動(dòng)目標(biāo)的允許通過方向逆行檢測(cè)的思路：自動(dòng)檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向，用戶可以指定運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的允許運(yùn)動(dòng)方向，發(fā)現(xiàn)有反方向運(yùn)動(dòng)行為，立即報(bào)警。第一節(jié)視頻檢測(cè)技術(shù)工作原理車流密度檢測(cè)的思路：自動(dòng)檢測(cè)監(jiān)控場(chǎng)景內(nèi)或指定檢測(cè)區(qū)域內(nèi)的車流數(shù)目，再根據(jù)設(shè)定值進(jìn)行比較，獲得車流密度。第一節(jié)視頻檢測(cè)技術(shù)工作原理車牌號(hào)碼自動(dòng)識(shí)別以數(shù)字圖像處理、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺等技術(shù)為基礎(chǔ)，對(duì)攝像機(jī)所拍攝的車輛圖像或者視頻序列進(jìn)行分析，得到每一輛汽車唯一的車牌信息，完成識(shí)別過程，進(jìn)而用于其他業(yè)務(wù)應(yīng)用。一般做為SDK軟件(軟件開發(fā)工具包)嵌入到其他應(yīng)用軟件上，不單獨(dú)使用。第二節(jié)號(hào)牌識(shí)別技術(shù)工作原理圖像采集通過攝像機(jī)來完成，獲取行駛車輛的圖像信息，為車牌識(shí)別軟件提供識(shí)別對(duì)象。車輛檢測(cè)采用圖像處理、車輛檢測(cè)器等手段判別有無車輛通過，對(duì)圖像進(jìn)行車牌識(shí)別。車牌定位進(jìn)行圖像處理，搜索并找出車牌區(qū)域位置，然后交給后續(xù)模塊。結(jié)果輸出將車牌號(hào)碼、車牌類型、車牌顏色、車牌圖像等傳輸至顯示窗口，并存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。字符識(shí)別對(duì)分割出來的字符進(jìn)行識(shí)別，獲取車牌號(hào)碼、車牌顏色等信息。字符分割對(duì)車牌圖像進(jìn)行字符分割，將分割出的字符輸送到字符識(shí)別模塊進(jìn)行識(shí)別。工作流程第二節(jié)號(hào)牌識(shí)別技術(shù)工作原理車牌定位：車牌定位的方法都是基于圖像處理的基礎(chǔ)上的，目前使用的經(jīng)典方法都是經(jīng)過了大量的實(shí)驗(yàn)才獲得的。但無論是使用哪一種方法，都不同程度地利用了的車牌特征：幾何特征(長(zhǎng)寬比例一定)、形狀及字符排列特征、頻譜特征、灰度分布特征等。第二節(jié)號(hào)牌識(shí)別技術(shù)工作原理字符分割：把定位出來的車牌圖像的字符串再分割成單個(gè)字符，利用車牌的底色背景與車牌字符之間的色彩差異，作二值化處理，去除車輛底色背景，再對(duì)車牌字符進(jìn)行分割。二值化處理車牌圖像二值化后去底色切割車牌圖像去底色切割車牌圖像二值化后垂直投影車牌圖像二值化后字符切割車牌圖像字符切割第二節(jié)號(hào)牌識(shí)別技術(shù)工作原理字符識(shí)別：基本原理是將輸入文字與各個(gè)標(biāo)準(zhǔn)文字進(jìn)行模式匹配，計(jì)算類似度（或距離），將具有最大類似度（或最小距離）的標(biāo)準(zhǔn)文字作為識(shí)別結(jié)果。方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。第二節(jié)號(hào)牌識(shí)別技術(shù)工作原理闖紅燈違法抓拍照片車牌照片灰度化濾波車牌定位字符分割車牌號(hào)碼為：粵YF3928字符識(shí)別第二節(jié)號(hào)牌識(shí)別技術(shù)工作原理攝像機(jī)高度：6~12米，監(jiān)控范圍20~50米；光圈控制：視頻驅(qū)動(dòng)；快門：可調(diào)節(jié)；鏡頭：視頻驅(qū)動(dòng)，自動(dòng)光圈；避免遮擋。第三節(jié)施工規(guī)范第三節(jié)施工規(guī)范PART/04施工規(guī)范第三節(jié)施工規(guī)范PART/04施工規(guī)范第三節(jié)施工規(guī)范優(yōu)點(diǎn)01020304安裝簡(jiǎn)便檢測(cè)范圍廣現(xiàn)場(chǎng)錄像環(huán)保無需破壞路面，易于移動(dòng)、調(diào)整檢測(cè)器位置，維護(hù)費(fèi)用低，可利用原有監(jiān)控設(shè)備。獲取信息豐富，直觀可靠，便于管理員干預(yù)。重現(xiàn)交通場(chǎng)景，為研究交通行為，改進(jìn)管理方法和處理交通事故提供大量的信息。對(duì)周圍環(huán)境沒有影響，不會(huì)造成污染，相同檢測(cè)器間不會(huì)產(chǎn)生干擾