基于視覺的車輛違章軋線與違停監(jiān)管系統(tǒng)研究.pdf

1、違章車輛檢測與抓拍是智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分，在約束司機行為、減少車輛違章與交通事故、提高交通效率等方面發(fā)揮著重大作用。本文針對目前車輛越、軋線車道線與違停兩種違章行為的監(jiān)管系統(tǒng)范圍小、檢測與抓拍成功率較低等問題，研究一種新的基于高速球攝像機的大范圍監(jiān)管系統(tǒng)。
　　首先，根據軋線、違停監(jiān)管應用需求分析，設計了基于高速球攝像機的系統(tǒng)總體硬件框架、工作原理和算法流程，以增大監(jiān)管范圍和提高可靠性。
　　其次，根據軋線、違停監(jiān)管

2、應用需求和系統(tǒng)可靠性問題，對現有高速球攝像機缺少角度反饋這一缺陷，將角度編碼器增設在其內部云臺的兩轉動軸上，構建了閉環(huán)運動控制系統(tǒng)，并研究了基于ARM的測控硬件系統(tǒng)，以此為基礎，建立抓拍測控模型。
　　然后，為了提高從道路背景中提取出的車輛目標準確性，分別研究了基于有參與無參背景模型的前景檢測算法，通過理論與實驗研究了現有算法的優(yōu)劣，將一種歷史像素序列與ViBe相結合，做背景建模，驗證實驗表明，與現有多種背景建模算法相比，本文算法

3、的目標提取準確率較高，誤檢率較低，且對初始化時產生的偽前景有良好的抑制能力。
　　此外，針對現有圖像測距算法過程復雜、操作繁瑣等問題，設計了基于相機成像原理和車道等寬線的標定方法，分別實現了縱向（車道方向）與橫向（車道垂直方向）測距，實驗結果表明，本文方法實現簡單，目標位置信息獲取準確，測量誤差均在15％以下，較好的達到了本系統(tǒng)動態(tài)抓拍要求。
　　最后，針對本系統(tǒng)的大范圍監(jiān)管需要相機配合云臺、鏡頭動作才可以抓拍到不同位置違章