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一種基于svm的車輛逆行檢測裝置和檢測方法

文檔序號:8488135閱讀:518來源:國知局
一種基于svm的車輛逆行檢測裝置和檢測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及智能交通監(jiān)控領(lǐng)域的異常行為分析技術(shù),尤其涉及一種基于SVM的車輛逆行檢測裝置和檢測方法。
【背景技術(shù)】
[0002]近年來,我國經(jīng)濟飛速發(fā)展,隨之帶動了基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的飛躍式進(jìn)步,尤其是交通運輸技術(shù)的長足發(fā)展更進(jìn)一步促進(jìn)了我國經(jīng)濟的騰飛。但是傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)主要是對城市主要交通干道、橋梁、隧道口等特殊位置進(jìn)行監(jiān)控,往往只能看到一小部分道路的情況,無法很好的預(yù)測道路上突發(fā)性較強的異常交通事件,很容易導(dǎo)致二次交通事故,如連環(huán)車相撞等。從而成為制約我國交通運輸技術(shù)發(fā)展的瓶頸。智能視頻監(jiān)控技術(shù)作為一種簡單、便捷、高效、低成本、無接觸式的監(jiān)控技術(shù),采用識別技術(shù)對圖像進(jìn)行分析,當(dāng)檢測到道路上發(fā)生異常時,就會自動通知工作人員,一方面可以使他們從枯燥的人為監(jiān)控中解脫出來,另一方面可以讓工作人員及時掌握車輛擁堵、逆行、交通事故等異常情況,從而能夠及時采取有效措施,減小交通異常事件造成的影響,減小損失。智能交通監(jiān)控技術(shù)主要具有以下優(yōu)勢:
[0003]1、安裝簡便,可以架在橋梁、橫桿、過街天橋、紅綠燈上,無需進(jìn)行路面的破壞性施工,不會對交通產(chǎn)生干擾,易于移動、調(diào)整和維護(hù),總體成本較低。
[0004]2、可監(jiān)控范圍大。傳統(tǒng)的交通監(jiān)控需要人為值守,一個人只能監(jiān)控較少的幾個場景,而智能交通監(jiān)控技術(shù)不需要專人值守,只需要在發(fā)生異常警報時,人為進(jìn)行干預(yù)即可,因此,在正常情況下,一個人可以監(jiān)控的場景多,范圍更廣。
[0005]3、可以將現(xiàn)場監(jiān)控錄像保存在大容量硬盤上,方便工作人員隨時調(diào)用,作為研宄的資料和交通違規(guī)的證據(jù)。
[0006]4、安全、環(huán)保,不會對過往車輛產(chǎn)生影響,不會對周圍環(huán)境造成污染,相同的相機之間也不會產(chǎn)生相互干擾,可以多個攝像頭同時監(jiān)控、采集圖像。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007]針對上述技術(shù)缺陷,本發(fā)明提出一種基于SVM的車輛逆行檢測裝置和檢測方法。
[0008]為了解決上述問題,本發(fā)明的技術(shù)方案如下:
[0009]一種基于SVM的車輛逆行檢測裝置,包括控制模塊,與控制模塊連接的圖像采集模塊和DSP處理模塊,所述DSP處理模塊包含逆行檢測電路。
[0010]進(jìn)一步的,還包括照明電路,所示照明電路受控制模塊控制,在環(huán)境中亮度較低時,打開照明。
[0011]進(jìn)一步的,所述圖像采集模塊:用于實時采集車輛圖像數(shù)據(jù);
[0012]控制模塊:將圖像采集模塊采集到的圖像數(shù)據(jù)傳輸給DSP處理模塊處理,并處理DSP處理模塊返回的結(jié)果;
[0013]DSP處理模塊:從控制模塊接收圖像數(shù)據(jù),將圖像數(shù)據(jù)在逆行檢測電路進(jìn)行處理,并將返回結(jié)果傳回控制模塊。
[0014]進(jìn)一步的,所述控制模塊采用ARM控制模塊;所述圖像采集模塊采用CCD圖像采集模塊;
[0015]所述逆行檢測電路采用基于SVM的車輛的檢測電路。
[0016]一種基于SVM的車輛逆行檢測方法,包括如下步驟:
[0017]5.1)車輛及軌跡標(biāo)記:用矩形框?qū)⑦M(jìn)行車輛標(biāo)記,標(biāo)記出每一輛出現(xiàn)的車輛的軌跡,以及車輛的每段軌跡屬性,即屬于正向行駛還是逆行;將所有標(biāo)記過的車輛軌跡倒敘排列,并且將軌跡的屬性進(jìn)行轉(zhuǎn)換,即正向行駛的轉(zhuǎn)換為逆行,逆行的轉(zhuǎn)換為正向行駛;
[0018]5.2)車輛特征提取及軌跡學(xué)習(xí):
[0019]所述車輛特征包括:重心、速度、加速度、面積、周長、最小外接矩形;其中重心是二維坐標(biāo),速度和加速度是二維矢量;
[0020]設(shè)定一段能檢測出車輛逆行的最小軌跡長度為N,刪除所有長度小于N的軌跡;
[0021]將設(shè)某條軌跡為(1,2,...,M)(M彡N),則將其拆分為M-N+1條長度為N的軌跡(1,2, — ,N),…,(M-N+l,M-N+2,
[0022]將軌跡上的車輛特征組成一個N維向量,其中向量元素由車輛的所有特征向量組成,并將所有的軌跡及其對應(yīng)的標(biāo)記作為訓(xùn)練樣本,使用SVM方法進(jìn)行訓(xùn)練,得到車輛逆行和正向行駛檢測的分類器;
[0023]5.3)車輛檢測:基于背景建模的運動車輛檢測方法對圖像采集模塊采集是圖片數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測;
[0024]5.4)軌跡提取及分類:
[0025]計算當(dāng)前幀車輛與前一幀車輛的相似度,將當(dāng)前幀的車輛加入到對應(yīng)的跟蹤軌跡中;
[0026]對于某一車輛,如果其跟蹤軌跡長度大于等于N,則提取軌跡上最近N個車輛的特征,組成N維向量;
[0027]將該N維向量放入上述的車輛逆行分類器中,得到檢測結(jié)果,將結(jié)果傳回控制模塊。
[0028]本發(fā)明的有益效果在于:本發(fā)明提出的基于SVM的車輛逆行檢測方法與裝置是一個一體化的解決方案,創(chuàng)新性地把分類器用于檢測車輛逆行;結(jié)合軌跡上車輛的多種特征進(jìn)行分類,包括重心、速度、加速度、面積、周長、最小外接矩形等,能有效的提高分類的準(zhǔn)確率;考慮一般道路上逆行發(fā)生的概率比較低,為了獲取更多的逆行樣本,創(chuàng)新性的將正向行駛的樣本逆序后作為逆行樣本,再與原始樣本結(jié)合,有效的補充了逆行樣本,能夠有效調(diào)節(jié)正負(fù)樣本數(shù)量不均的問題。
【附圖說明】
[0029]圖1是本發(fā)明基于SVM的車輛逆行檢測方法流程圖;
[0030]圖2是本發(fā)明基于SVM的車輛逆行檢測裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實施方式】
[0031]下面將結(jié)合附圖和具體實施例對本發(fā)明做進(jìn)一步的說明。
[0032]如圖2所示,本發(fā)明基于SVM的車輛逆行檢測裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
[0033]車輛逆行檢測裝置包含:相機、照明模塊。
[0034]相機包含:
[0035]1、CXD圖像采集模塊;
[0036]2,ARM控制模塊,將CCD圖像采集模塊采集到的圖像傳輸給DSP處理模塊處理,并處理DSP模塊的返回結(jié)果;
[0037]3,DSP處理模塊:從ARM控制模塊接收圖像,傳入基于SVM的車輛逆行檢測電路中進(jìn)行車輛逆行檢測,或采用傳統(tǒng)逆行檢測電路進(jìn)行檢測,并將返回結(jié)果傳回ARM控制模塊。
[0038]照明模塊采用LED燈,當(dāng)環(huán)境中亮度較低時,在ARM控制模塊控制下,打開LED燈補光。
[0039]如圖1所示,是本發(fā)明基于SVM的車輛逆行檢測方法流
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