智能交通信息采集技术2-视频课件讲解

基于视频检测的交通信息采集技术采用摄像机作为检测装置，通过检测车辆进入监测区时视频图像某些特征的变化，从而得知车辆的存在，并以此来检测交通流参数获取车辆的特征信息。交通信息采集技术的发展热点。提供可视化检测。模式识别+神经网络+AI+深度学习。大范围检测。第一节视频检测技术工作原理第一节视频检测技术工作原理技术发展初始阶段：基于个人计算机/工控机的检测系统。第一节视频检测技术工作原理现阶段：基于数字信号处理器（DSP）的检测系统。第一节视频检测技术工作原理技术发展01虚拟线圈法02车辆跟踪法第一节视频检测技术工作原理工作流程1、图像采集2、图像预处理3、目标检测与跟踪4、交通流参数检测通过“帧差法”，对相邻两张照片进行处理，包括灰度处理、高斯模糊、滤波、去噪、二值化....进行特征提取等处理，确定目标位置，对目标进行匹配和跟踪，进而获得目标的运动轨迹。进行车道和行车方向的划分，获取流量、车速、密度等交通信息。第一节视频检测技术工作原理帧差法当图像场景中出现目标物体运动时，帧与帧之间会出现较为明显的差别，两帧相减，得到两帧图像亮度差的绝对值，判断它是否大于阈值来分析视频或图像序列的运动特性即可确定图像序列中的目标物体。视频第n帧视频第n+1帧差分结果第一节视频检测技术工作原理模型法基于模型的目标检测方法通常要先建立车辆模型，把拍摄图像跟模型相匹配，达到目标检测的目的。第一节视频检测技术工作原理第一节视频检测技术工作原理模型法即时速度的计算思路：v=S/Δt第一节视频检测技术工作原理标志线112标志线2第一节视频检测技术工作原理视场图像距离的标定：第一节视频检测技术工作原理箭头方向为运动目标的允许通过方向逆行检测的思路：自动检测运动目标的运动方向，用户可以指定运动目标的允许运动方向，发现有反方向运动行为，立即报警。第一节视频检测技术工作原理车流密度检测的思路：自动检测监控场景内或指定检测区域内的车流数目，再根据设定值进行比较，获得车流密度。第一节视频检测技术工作原理车牌号码自动识别以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌信息，完成识别过程，进而用于其他业务应用。一般做为SDK软件(软件开发工具包)嵌入到其他应用软件上，不单独使用。第二节号牌识别技术工作原理图像采集通过摄像机来完成，获取行驶车辆的图像信息，为车牌识别软件提供识别对象。车辆检测采用图像处理、车辆检测器等手段判别有无车辆通过，对图像进行车牌识别。车牌定位进行图像处理，搜索并找出车牌区域位置，然后交给后续模块。结果输出将车牌号码、车牌类型、车牌颜色、车牌图像等传输至显示窗口，并存储数据。字符识别对分割出来的字符进行识别，获取车牌号码、车牌颜色等信息。字符分割对车牌图像进行字符分割，将分割出的字符输送到字符识别模块进行识别。工作流程第二节号牌识别技术工作原理车牌定位：车牌定位的方法都是基于图像处理的基础上的，目前使用的经典方法都是经过了大量的实验才获得的。但无论是使用哪一种方法，都不同程度地利用了的车牌特征：几何特征(长宽比例一定)、形状及字符排列特征、频谱特征、灰度分布特征等。第二节号牌识别技术工作原理字符分割：把定位出来的车牌图像的字符串再分割成单个字符，利用车牌的底色背景与车牌字符之间的色彩差异，作二值化处理，去除车辆底色背景，再对车牌字符进行分割。二值化处理车牌图像二值化后去底色切割车牌图像去底色切割车牌图像二值化后垂直投影车牌图像二值化后字符切割车牌图像字符切割第二节号牌识别技术工作原理字符识别：基本原理是将输入文字与各个标准文字进行模式匹配，计算类似度（或距离），将具有最大类似度（或最小距离）的标准文字作为识别结果。方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。第二节号牌识别技术工作原理闯红灯违法抓拍照片车牌照片灰度化滤波车牌定位字符分割车牌号码为：粤YF3928字符识别第二节号牌识别技术工作原理摄像机高度：6~12米，监控范围20~50米；光圈控制：视频驱动；快门：可调节；镜头：视频驱动，自动光圈；避免遮挡。第三节施工规范第三节施工规范PART/04施工规范第三节施工规范PART/04施工规范第三节施工规范优点01020304安装简便检测范围广现场录像环保无需破坏路面，易于移动、调整检测器位置，维护费用低，可利用原有监控设备。获取信息丰富，直观可靠，便于管理员干预。重现交通场景，为研究交通行为，改进管理方法和处理交通事故提供大量的信息。对周围环境没有影响，不会造成污染，相同检测器间不会产生干扰