智能交通違章監(jiān)測(cè)算法研究及軟件系統(tǒng)實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著城市化進(jìn)程的加快，汽車已經(jīng)成為人們?nèi)粘Ｉ畹闹饕焦ぞ咧弧５?，由于汽車保有量不斷增加，傳統(tǒng)的交通系統(tǒng)即將不能滿足交通管理的需求。因此，一些負(fù)面問(wèn)題日益突出，如交通擁堵，事故頻發(fā)等。目前迫切需要一種有效的方式來(lái)加大交通管理力度，盡最大的努力避免交通事故的發(fā)生并降低交通事故的死亡率?；趫D像處理的智能交通系統(tǒng)因其實(shí)時(shí)、高效的特點(diǎn)，漸漸的受到人們的關(guān)注。
　　本文主要對(duì)智能交通系統(tǒng)中的違章監(jiān)測(cè)算法進(jìn)行了研究。設(shè)計(jì)了駕駛員安全帶

2、佩戴識(shí)別方法和駕駛員接打電話識(shí)別方法，并對(duì)車輛行駛違章檢測(cè)過(guò)程進(jìn)行了改進(jìn)。由于駕駛員安全帶佩戴識(shí)別和駕駛員接打電話識(shí)別均是在車窗區(qū)域內(nèi)進(jìn)行檢測(cè)的，如果車窗定位的準(zhǔn)確度不高，則對(duì)后續(xù)檢測(cè)會(huì)有嚴(yán)重的影響。因此本文首先對(duì)車窗定位進(jìn)行了重點(diǎn)的分析與設(shè)計(jì)，研究了一種基于邊緣檢測(cè)和積分投影的車窗定位方法。為了更加準(zhǔn)確檢測(cè)駕駛員是否佩戴安全帶，本文對(duì)Hough變換直線檢測(cè)進(jìn)行了研究，對(duì)Hough變換直線檢測(cè)后出現(xiàn)的各種情況具體分析，重新設(shè)計(jì)了一種基于

3、Hough變換的安全帶檢測(cè)方法。鑒于已有的膚色模型在膚色分割時(shí)不具有針對(duì)性的缺點(diǎn)，考慮本文的實(shí)際情況，研究了一種基于人臉檢測(cè)的膚色分割模型。首先利用Viola-Jones人臉檢測(cè)算法檢測(cè)人臉，然后利用人臉區(qū)域像素點(diǎn)作為樣本點(diǎn)構(gòu)建膚色模型。并且設(shè)計(jì)了一種基于Viola-Jones人臉檢測(cè)的駕車打電話違章識(shí)別方法。為了提高監(jiān)測(cè)系統(tǒng)整體的運(yùn)行效率，在前人的基礎(chǔ)上對(duì)車輛行駛違章檢測(cè)過(guò)程進(jìn)行了改進(jìn)。在構(gòu)造車道線模型時(shí)，利用直線對(duì)車道實(shí)線進(jìn)行近似。