基于视频检测技术的违法变道

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基于视频监控系统的违法行为检测与识别

基于视频监控系统的违法行为检测与识别随着社会的不断发展，城市的规模和人口不断增加，对公共安全和法律秩序的需求也日益增加。

为了满足这一需求，视频监控系统越来越普及并扮演着至关重要的角色。

然而，仅仅依靠人工监控无法有效地筛选出违法行为，因此需要基于视频监控系统的违法行为检测与识别技术的引入。

基于视频监控系统的违法行为检测与识别旨在通过计算机视觉和图像处理算法来自动检测和识别视频中的违法行为。

这项技术可以与传统的监控系统结合，通过智能算法来提高违法行为的识别准确率、增强监控系统的智能化程度和效率。

首先，基于视频监控系统的违法行为检测与识别可以实现对多种违法行为的监测和识别。

例如，交通违法行为识别可以通过分析视频中的车辆行驶轨迹和交通信号灯等信息，自动判断是否存在闯红灯、超速行驶等违法行为。

此外，对于公共场所的监控，我们还可以利用图像识别算法来识别人群中的打架、抢劫、抛弃垃圾等违法行为，从而及时采取相应的措施，保障公共安全。

其次，基于视频监控系统的违法行为检测与识别可以帮助提高监控系统的效率和准确率。

相比于人工监控，这项技术可以实现全天候、全时段的监控，并且可以同时监测多个位置。

通过利用算法对海量数据进行分析，可以自动发现和报警异常行为，减轻人工监控人员的工作负担，降低误报率，并实现对违法行为的快速反应。

从而大大提高了监控系统的效率和准确率。

此外，基于视频监控系统的违法行为检测与识别还可以对违法行为进行预测和预警。

通过对历史数据和模型的分析，可以发现一些犯罪和违法行为的模式和规律，从而提前预警可能发生的问题。

例如，若过去某个时间段和地点频繁出现盗窃事件，系统可以根据历史数据进行预测，并加大对该地区的监控力度，从而有效地预防和打击违法行为。

然而，基于视频监控系统的违法行为检测与识别也面临一些挑战和难题。

首先，视频监控系统的数据量庞大，对算法的实时性和储存空间要求都很高。

其次，由于各地区和场所的监控设备和规模不一致，如何兼容不同的数据格式和系统也是一个难题。

基于视频检测的车辆闯红灯违章研究

维普资讯
Ｔｅｈｎｌｇ＆ＥｃｎｍｙｉｅｓｏＣｏｍｕｎｃｔｏｓｃｏｏｙｏｏｎＡｒａｆｍｉ￣ｉｎ
．
基于视频检测的车辆闯红灯违章研究
齐晓杰，竹，雨呖白赵
（龙江工程学院汽车工程系，黑黑龙江哈尔滨１０５）５００）
摘
要：目前交通拥挤日益严重，交通事故不断加剧。而多数交通事故的发生主要是由驾驶员违章行车造成，中其
驾驶员闯红灯即是交通安全隐患的潜在因素之一。利用基于视频检测技术的车辆闯红灯自动抓拍系统，集来自采
ｄｖｒｎｈｕｎｎｆｅｇｔｉａｉｊｒｔｎｐｒｔｎｓｆｔｈｌｎｅＴｈｓｐｐｒｅｌｓｔｅｉｅｓｄｔｅｒｎｉｇｏｄｌｈｏｔｎｉａｍａａｓｏｔｉａｅｙｃａｅｇ．ｉａｅｍｐｙｈａｒｉｖｌｏｓｏｒａｏｌｏ
文献标识码：Ａ
文章编号：０８６６２０）４０１３１０ —５９（０７０ —０ｔｏａｅｎｔｅｖｄｏｄｔｃｉｎｔｄｙｏｅｉｈｔｖｏａｉｎｂｓｏｈｉｅｅｅｔｏｄ
社会经济的发展和车辆保有量的增加，使现有的交通设施越来越无法满足快速增长的交通需求，从而导致交通拥挤不断发生，交通事故Ｅ渐增多，ｔ随之而来的危害和经济损失是十分巨大的。据统计，０５年我国共发生道路交通事故２０４０２４起，５５造成９３８８人死亡，６１人受伤，７４９９１直接财产损

基于视频监控的车辆违章检测技术研究

基于视频监控的车辆违章检测技术研究一、绪论随着汽车保有量的不断增加，道路交通安全问题日益突显。

车辆违章行为的发生率高、影响范围大，已经成为事故频发的重要原因之一。

因此，车辆违章检测技术的发展具有重要意义。

本文将从基于视频监控的角度对车辆违章检测技术进行探讨。

二、视频监控技术在车辆违章检测中的应用1. 传统车辆违章检测方法的限制传统的车辆违章检测方法包括摆放轴检测器、设置闯红灯抓拍机、安装超速抓拍设备等，但是这些方法存在很多局限性，例如沿途轴重测试不够精确、红绿灯抓拍人工干预比较大、超速抓拍设备需要占据较大的设备资源等。

2. 视频监控技术的优势与传统的车辆违章检测方法相比，基于视频监控的技术具有以下优势：（1）具有较高的准确性。

视频监控技术可以非常准确地获取车辆的行驶轨迹，并对车辆进行识别。

（2）不受环境干扰。

使用传感器设备进行车辆违章检测时，常常会受到外部环境的干扰，例如下雨、积雪等恶劣天气。

而视频监控技术不受这些影响。

（3）具有较强的实时性。

视频监控技术能够及时反馈车辆违章行为，有利于交通管理部门及时采取措施。

（4）可扩展性强。

视频监控技术可以轻松扩展覆盖面积，并且使用成本相对较低。

3. 基于视频监控的车辆违章检测技术关键技术对于基于视频监控的车辆违章检测技术，关键在于以下几个方面。

（1）视频采集技术。

车辆违章检测的首要问题就是获取车辆的视频数据。

合适的摄像头采集角度、清晰度、帧率都是影响车辆违章检测效果的因素。

（2）目标识别与跟踪。

车辆在视频监控中的目标识别和跟踪是车辆违章检测技术的核心。

需要克服车辆行驶速度快、光照变化大、背景复杂等问题，保证目标的稳定追踪和识别。

（3）车辆特征提取。

基于视频监控的车辆违章检测技术需要识别车辆的关键特征，例如车牌号、车辆颜色、车辆型号等。

（4）违章行为识别。

最后，基于视频监控的车辆违章检测技术需要识别出车辆是否存在违法行为，例如闯红灯、超速等。

三、结论与展望基于视频监控的车辆违章检测技术优势明显，但是该技术也面临着一些挑战。

基于视频分析技术的交通安全监控

基于视频分析技术的交通安全监控一、背景介绍近年来，城市化进程加快，交通局势变得越来越拥堵，同时交通安全问题也成为全社会共同关心的议题。

在这样的背景下，如何利用科技手段来改善交通安全问题，成为了必须解决的问题。

基于视频分析技术的交通安全监控具有极大的市场需求和应用前景，其能够对道路交通、人行道等多个方面进行监控和分析，为交通管理者提供及时和准确的信息，以便对相关问题进行改进和实施。

二、视频分析技术的概念及特点视频分析技术是一种通过对视频图像进行分析和处理来提取有用信息的技术。

视频分析技术的主要特点是：能够对大量的数据进行分析和处理，能够自动化识别和领悟视频信息，并能够快速响应和反馈信息，辅助决策和管理。

这种技术包括机器视觉、模式识别、图像分析、图像处理等众多领域，其应用范围包括但不限于交通安全、安防监控、医疗诊断、教育学习等领域。

三、基于视频分析技术的交通安全监控系统基于视频分析技术的交通安全监控系统能够对道路上的车辆、行人、交通标志、红绿灯等进行监控，进而进行分析和识别。

其主要包括以下五大功能：1.车辆检测和跟踪车辆检测和跟踪是交通安全监控的核心功能之一。

基于视频分析技术，能够自动地检测和跟踪道路上的车辆，并且能够将车辆的信息进行分类，包括车型、车速、车道和车辆品牌等，同时还能够将车辆的行驶轨迹记录下来。

2.行人检测和跟踪行人检测和跟踪功能是交通安全监控系统的重要组成部分。

这一功能可以对行人进行检测和跟踪，并且能够识别身高、年龄、性别等信息。

同时，还能够跟踪行人的运动轨迹，以便提供准确的信息。

3.交通标志识别交通标志识别功能可以自动识别道路上的交通标志，并且能够分析和理解标志的细节信息，进而给出建议或优化策略。

这一功能对于交通安全和交通流畅度的提升都具有重要的作用。

4.红绿灯控制红绿灯控制功能是交通安全监控系统的重要组成部分。

它能够自动地控制红绿灯的开关，提高交通流畅度和安全性，同时还能够根据车辆数量和路况灵活调节红绿灯灯时，以提高路口通过能力。

基于视频监控的智能交通违法检测系统设计

基于视频监控的智能交通违法检测系统设计摘要：随着智能交通系统的不断发展，交通违法行为呈现出日益复杂多样化的趋势。

为了提高城市道路交通监管的效率和准确性，本文提出了一种基于视频监控的智能交通违法检测系统设计方案。

该系统利用先进的计算机视觉技术对视频图像进行实时分析，能够准确、快速地检测出交通违法行为。

通过对实际道路交通视频的测试，结果显示该系统在交通违法检测上具有很高的准确性和稳定性。

1.引言随着城市化进程的不断加快，交通拥堵和交通违法行为成为城市管理的重要问题。

传统的交通管理方式已经无法满足日益增长的交通需求，智能交通系统成为城市交通管理的重要手段之一。

其中，基于视频监控的智能交通违法检测系统以其准确性和实时性受到了广泛关注。

2.系统设计（1）视频采集与处理系统使用摄像机对交通场景进行实时采集，并将视频信号传输到中央处理单元。

中央处理单元负责对视频图像进行预处理，包括去除噪声、图像分割和目标提取等步骤，以提高后续处理的准确性和效率。

（2）特征提取与识别在预处理之后，系统利用计算机视觉技术对视频图像中的交通目标进行特征提取和识别。

系统采用了目标检测和跟踪算法，能够自动识别出交通违法行为，并提取出相应的特征。

（3）违法行为检测与报警系统根据交通法规和规定，对识别出的交通违法行为进行检测和判断。

通过与事先定义的交通违法行为模板进行比对，系统能够快速、准确地识别出交通违法行为。

一旦检测到交通违法行为，系统将自动触发报警机制，通知交通管理部门采取相应措施。

（4）数据存储与分析系统将检测到的交通违法行为数据进行存储，并进行数据分析和统计。

通过对大量数据的分析，可以得出交通违法行为的统计特征和规律，为交通管理部门提供决策支持。

3.实验与结果分析为了验证系统的性能，我们对实际道路交通视频进行了测试。

结果表明，系统在交通违法检测上具有较高的准确性和稳定性。

系统能够快速、准确地检测出交通违法行为，并且能够有效地过滤掉误报。

基于视频检测的信号交叉口左转车辆非法变道监测系统

基于视频检测的信号交叉口左转车辆非法变道监测系统作者：谢晨刘子健马永建郭映志彭丽如来源：《神州·中旬刊》2018年第05期摘要：通过对左转车辆非法变道现象的研究，分析其对交通流产生的影响，并且根据左转车辆非法变道的特征进行违法车辆的识别与检测。

关键词：左转车辆；违法变道；视频检测；智能交通引言在早晚高峰时期，道路车流量大，左转车辆较多，致使左转车道出现长排队现象，一些想要左转的机动车在直行车道前行过程中缓慢移动，寻找时机，进而强行变道进入左转车道。

根据《中华人民共和国道路交通安全法》第四十五条：机动车遇有前方车辆停车排队等候或者缓慢行驶时，不得借道超车或者占用对面车道，不得穿插等候的车辆。

虽然该行为违反法律，但是由于该违法行为不易发现，处罚困难，所以仍有许多司机存在侥幸心理，导致该违法行为一直存在。

车辆强制变道过程中既可在左转车通行时强行插入左转车道，又可随时改为直行从而逃避交警追责，且机动车违法变道插队时，变道起始点离路口较远，违法行为隐蔽。

国内对于违法变道的检测较少，且对违法变道的检测多利用图像处理技术，有些地区仍通过人工观察监控视频的方法进行检测，方法落后，漏检率高，大量消耗人力，物力。

本项目意在通过视频检测技术实现对信号交叉口常发路段的非法变道行为进行特征识别，取证抓拍，实现现场执法至非现场执法的转变。

这样既节约大量的人力物力，又有效的缓解交通拥堵，减少车辆刮蹭发生的几率。

1违法变道危害分析1.1违法情况调查选取吉林省长春市南湖大路与亚泰大街交叉口西进口为基础数据搜集与研究对象，采取高处架设摄像机，连续两周对该交叉口进行数据搜集。

通过对数据的整理统计发现，在所调查的车辆中，有5%的车辆有强制变道行为，在这其中有56%的车辆在虚线处强制变道，80%的车违法车辆在距停止线40m～120m发生强制变道行为。

1.2延误分析当违法车辆发生强制变道行为时，会影响到左转车道后方车辆的正常行驶，造成一定的延误，降低交叉口的通行效率。

基于视频流分析的交通违法行为检测技术研究

基于视频流分析的交通违法行为检测技术研究随着城市化的发展，交通问题越来越凸显。

疏导交通、规范车辆行驶秩序，不仅是整个社会治理的任务，也是每个人都应承担的责任。

但传统的交通管理模式面临巨大挑战。

特别是在人力有限、车辆复杂多变的城市交通中，传统的人工交通监管方式已经无法满足现代化交通管理的需求。

近年来，现代化交通管理逐渐借助于人工智能技术，其中基于视频分析的交通违法行为检测成为应用最为广泛的技术之一。

这种技术通过分析监控摄像头所拍摄到的视频，可以自动识别交通违法行为，如闯红灯、超速行驶、违停等，从而提高交通管理的效率和精度。

一、基本原理其实，视频分析技术不是一种新兴技术，而是立足于计算机视觉领域发展起来的。

通过计算机视觉的算法，可以将视频中的信息自动地提取并分析，从而实现车辆检测、行为分析等诸多技术。

以交通监管为例，交通摄像头一般是由车牌识别摄像头和违法停车摄像头两类组成。

而交通违法行为检测主要通过对违停、闯红灯、机占非（非机动车在机动车道行驶）等违法行为的监测，通过高清摄像头+智能算法+云平台等技术，实现交通违法行为的智能识别、记录和报警。

基于视频流分析的交通违法行为检测，首先通过视频源与云端系统实现了视频流的传输，然后通过计算机视觉算法和深度学习技术，来分析车辆的行驶轨迹、颜色、车牌、车型等信息，最终通过人工智能算法来判断车辆是否有违法行为。

而在判断违法行为的方式上，通常分为靠基于模板匹配的算法和基于机器学习的算法。

二、算法优缺点基于模板匹配的算法是应用最为广泛的算法之一，其基本原理是将多个摄像头采集的图片进行处理，得到各种车辆违法的关键特征。

因为模板匹配算法本身比较简单，因此需要的算力相对较小，速度也会比基于机器学习的算法要快。

但是其最大的弊端就是不能适应各种环境下的变化，例如光线、增加噪声等影响，同时对新的违法行为或车辆型号的识别也会有一定局限。

而基于机器学习的算法，更多应用于车牌识别、车型识别、人脸识别、图像物体检测及交通物体跟踪等场景，较大程度减小了环境变化等影响。

基于视频检测的车辆变道轨迹识别方法研究

引用著录：史颖，邓建华，骆豪．基于视频检测的车辆变道轨迹识别方法研究ＥＪ－ｉ．交通科技与经济，２０１７，１９（３）：４８ — ５３
ＤＯＩ：１０．１９３４８／ｊ．ｃｎｋｉ．ｉｓｓｎｌ００８ — ５６９６．２０１７．０３．０１２
ＳＨＩＹｉｎｇ，ＤＥＮＧＪｉａｎｈｕａ，ＬＵＯＨａｏ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｉｖｉｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｕｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓｕｚｈｏｕ２１５０１１，Ｃｈｉｎａ）
基于视频检测的车辆变道轨迹识别方法研究
史颖，邓建华，骆
摘
豪
（苏州科技大学土木工程学院，江苏苏州２１５０１１）
要：采用Ｈｏ运动目标进行检测；目标车辆的跟踪使用改进的形心
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅＨｏｕｇｈｔｒａｎｓｆｏｒｍｉｓｕｓｅｄｔｏｄｅｔｅｃｔｔｈｅｌａｎｅｍａｒｋ．Ｔｈｅｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｒｅｄｕｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｉｓｕｓｅｄｔｏｄｅｔｅｃｔｔｈｅｍｏｖｉｎｇｔａｒｇｅｔ．Ｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄｃｅｎｔｒｏｉｄｔｒａｃｋｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｔｅｍｐｌａｔｅｍａｔｃｈｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍａｒｅｕｓｅｄｔｏｔｒａｃｋｔｈｅｖｅｈｉｃｌｅｔａｒｇｅｔｅｄ．ＴｈｅｔｒａｃｋｏｆｔｈｅｍｏｖｉｎｇｖｅｈｉｃｌｅｉＳｅｘｔｒａｃｔｅｄａｎｄｔｈｅｄｉｓｔａｎｃｅｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇｖｅｈｉｃｌｅｔｒａｃｋａｎｄｔｈｅｌａｎｅｌｉｎｅｉＳｃａｌｃｕｌａｔｅｄ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｔｈｒｅｅｎｏｒｍａｌ１ａｎｅｃｈａｎｇｉｎｇｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅｅｘｐｒｅｓｓｗａｙ，ｔｈｅｖａｒｉａｂｌｅｌａｎｅｉｓｄｅｆｉｎｅｄ，ａｎｄｔｈｅｖａｒｉａｎｃｅｏｆｔｈｅｄｉｓｔａｎｃｅｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｖｅｈｉｃｌｅｔｒａｃｋａｎｄｔｈｅｌａｎｅｌｉｎｅｉＳｃａｌｃｕｌａｔｅｄｔｏｕｄｇｅｗｈｅｔｈｅｒｔｈｅｖｅｈｉｃｌｅｈａｓｖｉｏｌａｔｅｄｔｈｅｌａｗ．

基于视频图像处理的交通违法识别与监测系统设计及实现

基于视频图像处理的交通违法识别与监测系统设计及实现随着城市的不断发展，交通流量不断增加，交通安全问题也变得越来越突出。

尤其是一些交通违法行为，经常会导致交通事故的发生，严重危害了公共安全。

因此，交通违法识别与监测系统的研究和开发，成为了当前急需解决的问题。

本文将从交通违法识别与监测系统的需求出发，介绍基于视频图像处理的交通违法识别与监测系统的设计和实现方案。

一、需求分析1.交通违法行为种类繁多交通违法行为种类繁多，如闯红灯、逆向行驶、不按规定车道行驶、超速行驶、酒后驾驶等。

因此，交通违法识别与监测系统需要能够准确识别并分类不同种类的违法行为。

2.交通场景复杂多变交通场景的复杂程度直接影响交通违法识别与监测系统的效果。

在城市道路中，车辆数量众多、速度快，道路宽窄、光线明暗、天气状况等因素对视频图像的质量产生了较大影响。

交通违法识别与监测系统需要能够针对不同的场景进行适应性调整，保证正确识别违法行为。

3.系统实时性要求高交通违法行为的发生瞬息万变，对交通违法识别与监测系统的实时性提出了很高的要求。

系统需要能够实时采集现场交通视频数据，并进行快速处理和分析，及时发出警报。

二、系统设计方案1.系统总体框架基于视频图像处理的交通违法识别与监测系统，主要分为三个部分：视频采集、图像处理、结果输出。

系统的视频采集部分，采用高清摄像头对交通场景进行全方位的拍摄，获取高质量的视频数据。

系统的图像处理部分，采用先进的图像处理技术，对视频数据进行分析和处理，识别出现场交通违法行为。

系统的结果输出部分，将违法行为的相关信息展示在监测界面上，并将警报信息推送到终端设备上，实现快速处置。

2.违法行为识别算法基于视频图像处理的交通违法识别算法，主要包括两个部分：目标检测和行为判定。

目标检测，采用卷积神经网络（CNN）模型，对视频数据中的车辆、行人等目标进行检测，进而确定违法行为发生的位置。

行为判定，采用计算机视觉技术，对违法行为进行分类。

视频分析技术在交通违法行为监控中的应用

视频分析技术在交通违法行为监控中的应用随着人们生活水平的提高和交通工具的普及，城市交通问题日益突出。

交通违法行为频发不仅给城市交通秩序带来了极大的困扰，也给人们的生命财产安全带来了严重威胁。

为了有效解决这一问题，视频分析技术被广泛应用于交通违法行为监控中，以实现对交通违法行为的准确监测和高效处理。

视频分析技术基于计算机视觉和图像处理的研究成果，通过对交通监控视频的分析，可以实现对交通违法行为的自动识别和定位，大大提高交通违法行为监控工作的效率和准确性。

一方面，视频分析技术可以实时监控交通路口、路段和车辆，通过对视频图像的处理和分析，可以快速、准确地识别交通违法行为，如闯红灯、超速行驶、逆行等。

另一方面，视频分析技术可以对监控的车辆进行追踪和识别，通过车牌识别和人脸识别等技术，可以准确获取涉嫌交通违法行为的车辆和驾驶人信息，为执法部门提供有力的证据。

视频分析技术在交通违法行为监控中的应用具有多方面的优势。

首先，视频分析技术可以实现对交通违法行为的实时检测和监控，不受时间和空间的限制，可以对交通违法行为进行全天候全方位的监管，有效遏制交通违法行为的发生。

其次，视频分析技术可以减轻执法人员的工作量，提高执法效率。

传统的交通违法行为监控需要大量的执法人员人力投入，工作效率有限。

而视频分析技术可以自动识别交通违法行为，减轻了执法人员的工作量，同时，对交通违法行为的处理也更加公正、客观。

此外，视频分析技术还可以实现数据的统计和分析，为交通管理部门提供科学的决策依据，优化交通管理工作。

然而，在实际应用中，视频分析技术在交通违法行为监控中还存在一些挑战和问题。

首先，交通监控视频通常存在多样化的环境条件和复杂的交通场景，这对视频分析技术的准确性和鲁棒性提出了更高的要求。

其次，视频分析技术对硬件设施和网络条件也有一定的要求，需要部署适当的摄像头和高速网络，以保证视频信号的准确传输和处理。

此外，视频分析技术还需要明确的法律法规支持，合理规范交通违法行为的处理流程，确保执法的公正性和合法性。

基于视频监控系统的交通违章检测技术研究

基于视频监控系统的交通违章检测技术研究随着城市化进程的加速，交通问题也成为了人们生活中的一个大问题，而在交通安全的控制中，交通违章行为的治理尤其重要。

目前，交通违章检测技术因其高效、实用和准确的特点而受到越来越多的关注。

其中，基于视频监控系统的交通违章检测技术正逐渐成为一种主流的技术手段。

一、视频监控系统的交通违章检测原理视频监控系统的交通违章检测技术主要是将摄像头拍摄到的汽车图像进行分析和处理，判断是否存在交通违章行为，通过视频图像处理技术来处理出违章行为发生的时间、地点等信息，从而为交通管理工作提供有力的保障。

二、基于视频监控系统的交通违章检测技术的优点1、高效性基于视频监控系统的交通违章检测技术能够快速、准确地检测出交通违章行为，极大地提高了交通违章行为的检测和处理效率。

2、实用性基于视频监控系统的交通违章检测技术不需要人工干预，全自动化的检测方式既方便又实用。

3、追踪性视频监控系统可以记录下交通违章行为的所有信息，包括时间、地点、车标、车牌号等，对于查找交通违章行为的相关证据非常有用。

三、基于视频监控系统的交通违章检测技术的应用1、红灯违章检测红灯违章行为是一种非常常见的交通违章行为，在交通违章检测中也是非常重要的一种类型。

基于视频监控系统的交通违章检测技术可以通过识别红绿灯的状态和汽车驶过的时间来检测是否存在红灯违章行为。

2、超速检测超速驾驶是一种非常危险的交通违章行为，会对其他车辆和行人的安全造成威胁。

基于视频监控系统的交通违章检测技术可以通过识别汽车的速度、车辆型号等信息，判断是否存在超速行为，从而提醒驾驶员注意安全。

3、逆行检测逆行是一种危险的交通违章行为，常常会引发交通事故。

基于视频监控系统的交通违章检测技术可以通过识别车辆的方向和行驶的路线，判断是否存在逆行行为。

四、基于视频监控系统的交通违章检测技术存在的问题1、环境因素的影响外界环境的因素，如气候、光照等，会对视频监控系统的拍摄和识别造成影响，从而影响交通违章检测的准确性。

基于视频感知的公路交通事件检测技术

基于视频感知的公路交通事件检测技术随着交通拥堵和交通事故的增加，公路交通事件的检测和处理成为当今社会中重要的课题之一。

传统的交通事件检测主要依靠于交通警察和监控摄像头的人工监测，但这种方法效率较低且成本较高。

而则通过分析交通摄像头所拍摄的视频图像，实现对交通事件的自动感知和识别，为交通管理部门提供重要的信息和决策支持。

起首，主要依靠于计算机视觉和图像处理的算法。

通过对交通摄像头所拍摄的视频图像进行处理和分析，可以实现交通流量、车辆速度、车辆类型等信息的提取。

例如，通过对车辆的轨迹进行分析，可以猜测出交通事故的可能发生地点；通过对车辆行驶速度的分析，可以识别出超速行驶的车辆；通过识别车辆的类型和颜色，可以检测出非法停车、逆行、违章变道等交通违法行为。

其次，可以实时监测和响应交通事故。

一旦发生交通事故，系统可以马上通过监控摄像头感知到，并自动生成警报信息，以便相关部门能够准时派遣救援队伍和处理人员。

此外，该技术还能够实时跟踪交通拥堵状况，并提供实时的交通流量信息，为交通管理部门调度交通流量、优化交通路线提供参考依据。

再次，可以有效地提高交通管理的效率和准确性。

相比于传统的人工监测方法，该技术具有自动化、高效率的特点，能够在短时间内分析大量的视频数据，并提取出重要的交通事件信息。

同时，系统还可以通过数据开掘和大数据分析等方法对交通事件数据进行整理和分析，发现交通事件的规律和趋势，为交通管理部门提供科学的决策支持。

最后，在实际应用中还存在一些挑战。

起首，交通摄像头的数量和位置需要合理规划，以保证视频感知系统的遮盖范围和准确性。

其次，对于复杂的交通场景和异常状况，算法需要进一步提高精度和鲁棒性。

此外，隐私问题也需要得到充分思量，确保个人信息的安全和隐私保卫。

综上所述，具有重要的应用前景和社会价值。

随着计算机视觉和图像处理算法的不息进步和改进，该技术将为公路交通管理提供更快速、更准确的交通事件检测和处理服务，有效提高公路交通的安全性和效率，为人们的出行提供更好的保障综上所述，具有重要的应用前景和社会价值。

基于视频分析的交通行为异常检测与识别技术研究

基于视频分析的交通行为异常检测与识别技术研究摘要：随着交通网络的不断扩大和交通流量的增加，交通安全问题日益突出。

传统的交通行为监控手段已经无法满足对交通事故和交通违法行为的准确检测和识别需求。

本文基于视频分析技术，提出了一种交通行为异常检测与识别的方法。

通过对交通视频数据进行图像处理和行为特征提取，利用机器学习算法对交通行为进行分类和判断，准确检测和识别交通行为异常。

一、引言随着城市化进程的不断加快，交通拥堵、交通事故和交通违法行为成为城市交通管理的重要问题。

为了保障交通安全和提高交通效率，交通行为监控和异常检测技术在交通管理中发挥着重要作用。

传统的交通行为监控手段主要依靠人工巡视和静态摄像头，并且往往只能提供有限的监控范围和视角，无法对交通行为进行全面、准确的监测和分析。

随着计算机视觉和机器学习技术的发展，基于视频分析的交通行为异常检测与识别技术逐渐成为解决这一问题的有效途径。

二、视频分析技术的应用视频分析技术是计算机视觉和机器学习的结合，通过对视频图像的处理和分析，提取图像特征并进行分类和判断。

在交通行为监控和异常检测中，视频分析技术可以应用于车辆检测和跟踪、行人检测和识别、交通事故检测等多个方面。

通过对交通视频数据的分析，可以实时监测路面上的交通流量、车辆速度、车辆间距等参数，准确判断交通行为是否存在异常。

三、基于视频分析的交通行为异常检测与识别方法基于视频分析的交通行为异常检测与识别方法主要包括以下几个步骤：1. 视频数据采集和预处理：使用高清摄像头或者无人机等设备对交通场景进行视频采集，并对视频进行预处理，包括图像去噪、图像去背景等处理，以提高后续处理的效果。

2. 车辆和行人检测：使用目标检测算法，如卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）等，对图像中的车辆和行人进行检测和定位。

通过车辆和行人的检测结果，可以分析交通流量和行人活动情况。

3. 特征提取和选择：对图像中的车辆和行人进行特征提取，包括颜色特征、纹理特征、形状特征等。

基于智能视频分析技术的车辆违章检测方法[发明专利]

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201810871946.3(22)申请日 2018.08.02(71)申请人江苏云光智慧信息科技有限公司地址 214062 江苏省无锡市锡山区芙蓉中三路99号(72)发明人胡晓晖　徐加兴　(51)Int.Cl.G08G 1/017(2006.01)(54)发明名称基于智能视频分析技术的车辆违章检测方法(57)摘要本发明公开的基于智能视频分析技术的车辆违章检测方法，其主要特征在于，包括：第一步：图像采集模块采集视频图像；第二步：检测并跟踪监视区域内的目标；第三步：运动目标进入设防区域；第四步：记录运动目标的轨迹信息；第五步：当车辆出现违章情况，及时发送报警信息；第六步：终端出现报警。

本发明提供的基于智能视频分析技术的车辆违章检测方法，可以有效监测运动目标的运动轨迹，能够快速高效检测出车辆违章情况并发送报警信息，极大降低了各种成本，充分满足用户的需求，具有重要的应用价值。

权利要求书1页说明书2页附图1页CN 108986475 A 2018.12.11C N 108986475A1.基于智能视频分析技术的车辆违章检测方法，其主要特征在于，包括：第一步：图像采集模块采集视频图像；第二步：检测并跟踪监视区域内的目标；第三步：运动目标进入设防区域；第四步：记录运动目标的轨迹信息；第五步：当车辆出现违章情况，及时发送报警信息；第六步：终端出现报警。

2.根据权利要求1所述的基于智能视频分析技术的车辆违章检测方法，其主要特征在于：在检测并跟踪监视区域内的目标步骤中，建立混合高斯模型检测运动目标。

3.根据权利要求1所述的基于智能视频分析技术的车辆违章检测方法，其主要特征在于：在运动目标进入设防区域步骤中，可以根据用户需求，随意设定监控区域。

4.根据权利要求1所述的基于智能视频分析技术的车辆违章检测方法，其主要特征在于：在当车辆出现违章情况，及时发送报警信息步骤中，可以根据需要，预先设定多种违章阈值，当车辆超过设定的违章阈值时，系统判定违章并及时发送报警信息。

一种基于高清视频技术的车辆违章检测系统[实用新型专利]

专利名称：一种基于高清视频技术的车辆违章检测系统专利类型：实用新型专利
发明人：童剑军,甄爱武,樊平,孙建宏
申请号：CN201120549272.9
申请日：20111223
公开号：CN202472943U
公开日：
20121003
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本实用新型提供一种基于高清视频技术的车辆违章检测系统，该系统结构完整，流程清晰，采用多种视频处理算法，同时将车辆位置及其运动轨迹与车道信息、交通灯信息相结合实现违章规则判断，具有很强的扩展性。

本系统接入高清数字视频信号，只需要设置车道信息参数，所有处理均基于视频分析技术实现，无需接入车辆检测装置或交通灯电气信号，独立性很强，提高了系统性能，安装使用也十分方便。

视频质量检测模块可以实时分析和监控高清数字视频质量，发现视频采集质量的异常可以直接报警，提醒管理人员排除故障，能够最大化地保证系统的稳定运行和预设功能的实现。

本系统具备多功能、智能化、使用简单方便的特点，具有广阔的应用前景。

申请人：北京易华录信息技术股份有限公司
地址：100043 北京市石景山区阜石路165号中国华录大厦9层
国籍：CN
代理机构：北京三聚阳光知识产权代理有限公司
代理人：刘守宪
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运动目标检测技术
1
2
3
背景减法
帧差法
光流法
运动目标跟踪Байду номын сангаас术
基于概率密度模型的跟踪
基于子空间模型的跟踪
经典的目标跟踪算法
ONE
基于Mean-Shift的跟踪方法基于粒子滤波的运动目标跟踪基于分类思想的目标跟踪
TWO
THREE
基于贝叶斯分类的实时运动目标跟踪算法
将目标跟踪问题看成是两类分类问题的思想 ,提出一种基于贝叶斯分类的实时运动目标跟踪算法。以最小二乘分类器作为弱分类器,采用集成学习机制把多个弱分类器构成一个强分类器,用来判断下一帧的样本点。采用贝叶斯分类器对目标和背景进行分类,以此实现运动目标跟踪的功能。这个算法主要思想是采用贝叶斯分类器将目标和背景分类。在初始帧中根据初始化信息分别对前景目标及背景建模后续帧中先采用卡尔曼滤波预测目标位置,然后以预测值为中心 ,对周围区域内的样本点进行贝叶斯分类 , 并对每个样本点赋予不同的权重 ,得到置信图 , 再通过均值漂移算法找到该置信图的峰值,即为目标的中心位置最后根据基于双闭值的自适应尺度调整策略改变窗口尺度,并将当前帧信息加入到模型中,不断进行模型参数的更新。具体算法流程图如图所示。
跟踪窗尺度的自适应分析
通过均值漂移算法得到置信图的峰值后 , 以上一帧的窗口大小为初始值圈定目标 , 并将其划分为 3*3 个字块 , 如图所示
假定图中黑色点为目标点 ,白色点为背景点 ,矩形框为初始窗口大小。依次统计每个含有目标边界的子块（标号为 1 、 2、3、4、5、6、7、8的子块）中的目标点数n以及总的样本点数 N, 计算两者的比值 rate=n/N; 设定阀值 thr1 和 thr2,thr1>thr2, 然后通过对 rate 和阀值 thr1 、 thr2 的比较来改变对应的局部边界位置 , 具体流程如图所示。每个子块都计算过后 , 可以根据一定原则来确定整体的边界位置。其中对于不含有任何目标边界的子块（标号为5的子块）,由于它处于目标内部,对尺度影响不大 ,所以不需要对它进行计算。
基于视頻检测技术的违法变道监测系统
李欢姚绒
国内外研究现状
1、近年来，计算机技术和图像处理技术取得的长足进步，推动了视频检测技术的高速发展。国内外相关企业、科研院校对交通视频检测技术进行了广泛的研究，并在相关研究成果的基础上开发了诸多视频检测系统。例如美国Jet Propulsion实验室研发了Autocolor、Autoscope、 CMS Mobilizer、Nestor Traffic Vision 和 Roadwatch 五个视频监控系统，其中Autoscope 检测系统，由于其研发时间较早技术较为成熟，已经广泛应用于机动车视频检测领域，同时由于其被 SCATS(Sydney Coordinated Adaptive Traffic System)交通控制系统采用而得到了拓展性应用。 2、法国的 Citilog 交通事件检测系统采用车辆跟踪等技术实现了许多交通事件 (如检测监控区域发生交通拥堵、车辆排队溢出等 )的自动检测，并能够采集一定的机动车交通数据，对交通进行辅助控制，现已广泛地应用于全世界高速公路及公路隧道交通事件检测中。此外， Traficam、PEEK VideoTrak、CCATS 等交通视频检测器的研发也较为成熟并得到了广泛的应用。 3、哈尔滨工业大学研发的 VTD2000 系列和清华大学研发的 VS3001 监控系统都实现了机动车流量的检测但并未得到广泛应用，因此其性能还有待进一步检验。
图像预处理技术
由于受到光照、气候、摄像头、传感器的影响，摄像头采集到的图像会带有各种各样的噪声，其质量会受到一定的损伤，因此必须在图像采集与数字化处理后进行图像预处理，来提高目标检测的准确性.
图像预处理技术主要包括：
灰度变换法：最大值法、平均法、加权平均法平滑滤波法：中值滤波法、均值滤波法
由于人眼对绿色最为敏感，蓝色最不敏感，所以一般使样得到的灰度图像最为合理。实验证明当能得到较为理想的灰度图像。
这时，
灰度变化法
如图所示为三个灰度化方法处理后的结果，其中 a 为原图像，图b是最大值法处理后的结果，可以看出该方法得到的灰度图像亮度是最高的。图c为平均值法产生的灰度图，与最大值法相比亮度明显降低，但是图像更加柔和。图d是加权平均值法得到的图像，与其他两种方法相比，效果最为理想，且可以根据需要设置相应的加权值。
目标位置预测一般来说,两帧图像之间的时间间隔比较小,所以可以认为目标在连续两帧中相差不远,一般在以原目标位置为中心的区域附近进行判断。但是如果能够提前知道目标可能出现的位置,就可以提高运算速度,更快地找到目标。通常可以采用轨迹预测来得到这个位置。卡尔曼滤波是根据过去的信号,利用统计估计理论,使用线性最小均方误差作为最优准则,预测将来某个时刻的值。它采用状态方程描述被估计量的动态变化规律,被估计量的动态统计信息由激励白噪声的统计信息和状态方程确定。由于激励白噪声是平稳过程,状态方程己知,所以被估计量可以是平稳的,也可以是非平稳的。卡尔曼滤波可以以任意一点作为起点开始观测,具有计算量小、可实时计算的特点。定义滤波器的系统状态为X K , X K 为一个四维向量 sx , s y , vx , v y ,分别代表目标在x轴和y轴的坐标,在x方向和y方向的速度。利用图像匹配,只能得到目标的位置,所以定义二维观测向量 Z K ,即 ss x , ss y 表示匹配得到的目标坐标。
目标位置预测
总体来说 , 该算法中使用 Kalman 滤波预测运动目标位置主要包括四个阶段：滤波器的初始化、状态预测、获得真实值和状态修正,其整体流程如图所示：
目标位置预测
算法中通过结合卡尔曼滤波对目标位置进行预测 , 不仅提高了运算速度 , 同时也避免了均值漂移算法容易陷入局部最优解的问题 , 使求得的峰值位置更准确：特别是如果对目标的运动轨迹有了可靠的预测 ,当目标发生遮挡时,可以利用 Kalman滤波器的预测结果,在特定的区域内搜索目标,等待目标的出现,这也是解决遮挡问题的一种有效方法。
图像数字化
颜色模型
计算颜色空间模型又称为色度学颜色模型，一般用以进行有关色彩的纯理论研究和计算推导，以RGB颜色空间为代表。RGB颜色空间模型以红、绿、蓝三个色光为三基色，可以按不同比例混合成自然界中的各种颜色。因此在空间中，一个颜色可以表示为如下式：
其中，C表示一种具体的颜色，( K R KG K B ）表示在三原色R、 G、B下的比例系统，称为三刺激值。 RGB 颜色空间可以用一个正方体来表示，如图所示，原点代表黑色，距离黑色最远的点代表白色，正方体中各点对应的颜色可以用从原点到该点的矢量来表示，其颜色数量可以达到种
跟踪窗尺度的自适应分析
对于尺度变化的运动目标跟踪来说 , 跟踪窗口如不能自适应调整,将会显著影响算法性能特别是对本文算法来说 ,跟踪窗过小 , 将不能有效准确统计目标信息 , 而跟踪窗过大 , 将不可避免地把背景样本点引入到前景目标模型中 , 导致目标模型的可靠性降低。因此 , 在跟踪过程中自动更新跟踪窗口是保证良好跟踪性能的关键。在实际目标跟踪过程中 ,目标样本点会相对集中 ,因此可以将目标划分为 n个子块,利用判断子块中目标点所占的比例来改变跟踪窗的小。但从图b可以看出,背景中和目标灰度值相近的样本点会被误判为目标 , 为减小这些样本点对尺度调整的影响,提出一种基于双阐值的自适应尺度调整策略 :采用双阀值的作用还体现在可以避免使用单一阀值时存在的窗口过度扩大或缩小的现象。
以图像的灰度信息为特征空间 ,采用单变量高斯模型主要是基于考虑两点: 一是在特征空间内 ,目标和背景样本一般来说分别成单峰聚类分布 ,所以用正态分布作为目标和背景的概率模型是合理的 ;二是因为运算量小, 避免了多元正态分布在线学习的复杂度 ,保证跟踪的实时性。在初始帧中 ,手动给出目标的初始位置 ,利用灰度信息分别建立目标模型和背景模型;在第k帧中,对每一个样本点I,做判断时认为目标和背景的先验概率相等,这样可以求得I属于目标的后验概率和背景的后验概率。若 Pw1 / x > Pw2 / x ,则说明该样本点属于目标,赋予该点在置信图中的值为L,若 Pw1 / x < Pw2 / x ,说明该点为背景点,令L=0即
技术+系统
1、图像处理 2、目标检测定位
1、图像采集
3、车牌识别
2、违章车辆检测 3、信息存储通信
图像处理
1
2
3
图像数字化
常用颜色模型介绍
图像预处理技术
图像数字化
计算机不能处理连续的模拟信号，而一幅二值化图像中的灰度值一般采用它的位置坐标函数进行描述，该函数为二维连续函数，可以取无限多个值。因此计算机无法对其直接进行处理，我们需要进行图像数字化技术，将拍摄好的真实图像数字化为计算机可以接受的存储、显示和处理格式。经过数字图像处理技术后，代表图像的连续模拟信号就可以转变成离散的数字信号。如图所示，是一幅视频图像经过数字化处理后得到的图像。长为 L ，宽为 W 的图像可以用一个L*W的矩形网格表示，每个网格代表图像中的一个像素，网格中的值表示该网格对应的像素的灰度值，取值范围为0到255.
跟踪窗尺度的自适应分析
跟踪窗的自适应尺度分析
模型参数的更新
运动目标不是一个确定不变的信号 , 而是在跟踪过程中会发生位移、形变等变化 , 并且它还经常受到噪声、遮挡等环境因素的影响 ,因此对模型进行合理的更新是跟踪的关键。选择合适的模型更新策略 , 可以在一定程度上克服这些因素对目标跟踪所造成的影响。分类器的更新策略为每帧丢掉若干个性能较差的弱分类器 ,然后通过当前帧的训练学习 ,补充相同数量的弱分类器来重新构造一个强分类器 , 这样存在的一个不足就是弱分类器只含有训练该分类器时所采用帧的信息,而不是所有帧 ,当目标发生遮挡时, 一般的算法则不能取得很好的效果。为解决上述问题 ,使得算法更具有鲁棒性 ,本文采用的模型更新策略如下：