探析基于彩色车牌定位的车辆跳动检测研究

《探析基于彩色车牌定位的车辆跳动检测研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、长安大学硕士学位论文基于彩色车牌定位的车辆跳动检测研究姓名：胡巧玲申请学位级别：硕士专业：交通信息工程及控制指导教师：许宏科20100513摘要为了进一步规范收费公路的管理，同时配合治理超限运输工作，目前全国已有29个省份的部分收费公路实行计重收费。货车司机为了减轻重量，在车辆驶过计重秤台时采取“跳秤”、走“S"、“压边”等违规操作。如何发现隐蔽性逃费，并为遏制隐蔽性逃费提供依据已成为日益被关注的问题。因此，开展对车辆通过计重秤台时的跳动检测研究具有重要的实用价值。本文基于视频检测的基础理论，通过实验对比了背景减法、帧差法和光流法等几种常用

2、的检测方法，根据实验结果，确定采用背景减法来检测视频图像中是否有车辆存在，并用帧差法来检测视频中车辆的运动情况；对车辆上车牌的精确定位算法进行了研究，先使用基于颜色特征的方法对车牌图像进行初定位，再利用基于纹理熵和标准偏差的方法对初定位的车牌图像进行精确定位；在J下确定位车牌的基础上，提出了基于车牌质心坐标帧差的轨迹提取算法，考虑到高速公路收费车道上有时候日货车流量较大的情况，为了在保存视频图像序列时节省硬盘空间，对前面提出的轨迹提取算法进行了改进，通过过滤静止帧图像，只对车辆发生运动的图像帧进行处理和存储。实验结果表明，改进后的算法可以准

3、确的提取车辆运动轨迹，并能大幅节省存储空间。通过对提取到的车辆运动轨迹曲线进行幅值和斜率特性分析，来判断车辆是否发生了跳动。利用轨迹点平均值法拟合轨迹曲线，采用后向差分法判断曲线的波峰位置，并计算出曲线的最大幅值和最大正斜率，通过与设定的阈值比较，便可判定出车辆是否发生了跳动。实验证明，通过提取并分析车辆的运动轨迹的特性，能够以较高的精度检测出车辆的跳动，该方法具有较强的可行性。关键词：计重收费、轨迹检测、车牌定位、纹理分析AbstractInordertofurtherstandardizethemanagementoftollroads

4、，andcoordinatewiththeworkofcontrollingtransportofout—of-gaugegoods嬲well，partoftollroadsin29provincesacrossthecountryimplementweight-calculatingcharge．Forthepurposeofreducingvehicleweight，truckdriverstakesomeillegaloperations，suchasjumping,takingthes-shapedlineandpressingth

5、eroadside，whiletrucksarepassingtheweighingplatform．Ithasbecomeallincreasinglyconcernedquestionthathowtofindhiddentollevasionandprovidecondemnatoryevidence．Therefore,ithasimportantpracticalvaluetostudysomekindofmethodpossibletodetectthebeatingofvehicleswhentheyarepassingthe

6、weighingplatform．Basedonbasictheoriesofvideodetection,thispapercomparedsomecommondetectionmethods，suchasbackgroundsubtraction,framedifferenceandopticalflowmethodthroughexperiments．Accordingtotheresults，backgroundsubtractionWasutilizedtodetectexistenceofvehiclesinvideoimage

7、s，andframedifferenceWasusedtodetectmovementofvehicles．Then，licenseplatepreciselocationalgorithmwasresearched．Licenseplateimagewasinitiallylocatedthroughcolorfeature-basedmethod，andfurtheraccuratelylocatedbytextureentropyandstandarddeviation-basedmethod．Afterthelicenseplate

8、wascorrectlylocated，thetrackdetectionalgorithmbasedonlicenseplatecentroiddifferenceWasput