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出租车司机吸烟行为评判标准及自动检测算法研究

出租车司机吸烟行为评判标准及自动检测算法研究

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作者：张日东北京工业大学

学位级别：硕士

出租车是人们最常选择的出行方式之一,它具有灵活,舒适,个性化服务的特点。但随着出租车需求量的增多,出租车违法违章现象也逐步的增多,这就导致执法人员的工作量大大增加,很多时候都造成执法过程中的一些漏检和误检现象。目前,针对出... 详细信息

出租车是人们最常选择的出行方式之一,它具有灵活,舒适,个性化服务的特点。但随着出租车需求量的增多,出租车违法违章现象也逐步的增多,这就导致执法人员的工作量大大增加,很多时候都造成执法过程中的一些漏检和误检现象。目前,针对出租车行业的非现场执法工作已经初步展开,其中,出租车司机吸烟行为经探索已经被认定为适用于非现场执法。但由于针对吸烟违法违章运营行为的非现场执法处于探索和起步阶段,缺少一套数据采集和分析的标准;同时,在执法过程中依旧存在工作量大,人情执法等问题;所以,行业内急需制定一套出租车司机吸烟行为图像取证技术标准和实现一套针对出租车司机吸烟行为的自动检测算法。因此,本文针对出租汽车司机在运营过程中吸烟的行为展开研究,完成的主要工作包括:(1)提出一套出租车司机吸烟行为图像取证技术标准(草案)。本文首先分析了目前国内交通行业针对违法违章行为的取证技术标准;接着结合现场的检测环境和检测需求,将吸烟行为的判断标准划分为高、中、低三个等级;最后分析了判定吸烟行为的取证要素,制定了一套供交通执法总队参考的取证技术标准。(2)提出一种针对出租车检测的高鲁棒性算法。本文首先分析了车辆检测的现状,并利用车辆检测中鲁棒性和实时性较好的Haar-Adaboost算法,对出租车进行特征提取和分类;考虑到现场环境经常出现出租车相互遮挡的情况,并且为了将出租车和其他车辆区分开,因此选取出租车不易被遮挡的车窗和特有的车顶灯区域(以下统称车窗区域)作为Haar特征提取的感兴趣区域,实现对出租车的初步检测,通过在作者采集的测试集下测试,准确率最高为97.3%。针对实际环境中存在将背景区域和私家车误检成出租车的情况,本文提出一种针对出租车特有的车顶灯区域进行定位和直方图对比的方法,实现对出租车的二次检测。在实际检测过程中,一些背景区域和私家车的Haar特征和出租车车窗Haar特征较为相似,为解决上述问题,本文根据车顶灯的形状和位置等先验知识信息定位出出租车车顶灯区域,利用HSV模型下的直方图对比的方法将定位区域与车顶灯模板进行匹配,根据匹配结果实现对出租车的二次检测,经总队采集的出租车视频测试得,实际环境下的检测准确率可达94.2%,误检率为2.7%。(3)针对出租车司机车内吸烟的问题,提出一种HSV空间下混合高斯模型运动目标检测法,实现对疑似烟雾区域的检测。本文首先定义车窗延伸区域为烟雾检测区域;接着分析常用的运动目标检测算法的优缺点和适用环境,并利用混合高斯模型提取运动前景目标;最后分析了RGB和HSV空间下的烟雾颜色特征,并利用S通道和V通道的阈值判定出疑似烟雾区域。(5)针对疑似烟雾区域中误检的情况,本文提出一种利用吸烟烟雾特有的运动特征,实现对吸烟行为的检测和判定。本文首先分析了吸烟产生的烟雾和其他运动目标相异的运动特征,通过分析其特有的面积特征、运动方向特征和存留时间特征实现对其的检测。在实际检测过程中,首先对疑似烟雾区域进行形态学处理,消除区域中的孤立点和空洞;接着记录分析疑似烟雾区域面积增长区间内的面积速率变化趋势、质心轨迹相对角度变化趋势特征,并利用SVM分类器实现对吸烟行为的判定。经测试,实验室环境下的吸烟视频的检测准确率可达87%,总队拷贝的出租车司机吸烟视频的检测准确率可达70%。

关键词：非现场执法出租车检测车顶灯区域直方图对比疑似烟雾区域烟雾运动特征

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基于FPGA的火灾烟雾检测系统的设计与实现

基于FPGA的火灾烟雾检测系统的设计与实现

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作者：邹晓慧东北大学

学位级别：硕士

火灾严重的威胁着人类的生命财产安全,如果能够在火灾发生早期就发出报警,则能够最大程度地降低火灾的危害。目前图像型火灾识别技术大致可以分为两类,基于火灾烟雾的方法和基于火灾火焰的方法,它们是以分析火焰和烟雾的颜色和运动信息... 详细信息

火灾严重的威胁着人类的生命财产安全,如果能够在火灾发生早期就发出报警,则能够最大程度地降低火灾的危害。目前图像型火灾识别技术大致可以分为两类,基于火灾烟雾的方法和基于火灾火焰的方法,它们是以分析火焰和烟雾的颜色和运动信息为基础的。烟雾是火灾的前兆和伴随产物,而且相对于火灾发生源及火焰,烟雾图像可以更加容易地进入摄像机的视场范围。因此可以在火灾发生的最初阶段做出迅速反应,有利于实现火灾的早期预报和控制。基于现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array, FPGA)的系统,充分利用硬件上的特性可以满足高速图像处理的需要。加上使用SOPC(System On a Programmable Chip)技术可使设计灵活、软硬件可在线编程及更新。本文设计了一个基于FPGA的火灾烟雾检测系统,以Altera公司的DE2开发板为硬件平台,配合以CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor,互补氧化金属半导体)图像传感器对环境进行实时监控,VGA(Video Graphic Array,显示绘图阵列)显示器对监控环境进行显示,当监控环境内有火灾烟雾发生时,本系统将通过耳机发出声音报警同时也在DE2的板子上以绿色LED灯联合报警。烟雾检测系统的实现采用模块化的方法,在系统总体需求分析基础上,设计和实现了各个模块,包括图像采集模块,SDRAM数据缓存(Synchronous Dynamic RAM,同步动态随机存取存储器)模块,图像显示模块和烟雾检测模块,其中烟雾检测模块是系统的核心,关系到系统的性能。烟雾检测的实现是采用软硬件协同设计方式的,首先运用帧间差分、腐蚀和膨胀算法,用Verilog语言编程实现疑似烟雾区域的提取,硬件算法实现疑似烟雾区域的提取保证了对视频数据处理的实时性;然后对提取出的疑似烟雾区域进行烟雾扩散特征和烟雾区域整体稳定移动特征的检测;最后利用SOPC Builder搭建smokedetect模块,将CMOS摄像头采集到的数据读取到SRAM中,以搭建的smokedetect模块为硬件模块,在Nios Ⅱ IDE环境下采用C语言对基于二维离散小波变换的烟雾背景模糊特征进行编程并调试。经过一段时间的调试和运行,系统满足了实时的烟雾检测。

关键词：烟雾检测烟雾运动特征帧差分二维小波变换 FPGA

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基于视频图像的农田火灾烟雾检测技术研究与实现

基于视频图像的农田火灾烟雾检测技术研究与实现

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作者：王禹栋南京邮电大学

学位级别：硕士

随着现代农业与产业技术不断发展进步以及环保要求越来越重要,大面积农田、农田示范区、农田果蔬区等越来越多,各种易燃材料被农田广泛运用并易引起火灾,此外经常出现秸秆焚烧现象,因此,基于视频图像的火情烟雾检测与预防的技术方法快... 详细信息

随着现代农业与产业技术不断发展进步以及环保要求越来越重要,大面积农田、农田示范区、农田果蔬区等越来越多,各种易燃材料被农田广泛运用并易引起火灾,此外经常出现秸秆焚烧现象,因此,基于视频图像的火情烟雾检测与预防的技术方法快速发展势在必行。该论文采用视频图像展开技术分析,研究了应用效率更高、检测时间更短的农田视频图像火灾烟雾检测算法,给出了基于视频图像的农田火灾烟雾检测系统实现方法。主要包括以下几个方面研究内容:1、详细介绍了视频图像中目标或区域运动检测的经典方法,针对所采集的烟雾运动视频,将其从彩色图像转化为灰度图像,并在此基础上描述了较广泛使用的帧间差分法、光流法和背景减除法等经典的目标或区域运动检测算法。2、针对火灾烟雾视觉特征,通过对火灾烟雾图像的颜色、运动、区域轮廓及频率特征展开分析,抽取了一系列可以高效表征火灾烟雾类特征的参量,最后构造了较为精确的火灾烟雾图像关键特征参量。3、探讨了农田火灾烟雾多特征检测技术,针对上述分析的烟雾图像颜色、运动、区域轮廓和频率特征信息,设计了基于视频图像的火灾烟雾检测系统整体架构和算法流程,给出火灾烟雾的综合检测方法。4、为了将探究的研究成果运用到具体的农田防火作业中,将相关算法通过可形成嵌入式产品的工具软件进行优化,从而根据农田视频实时监控图像实现对火灾烟雾图像的检测。

关键词：烟雾颜色特征烟雾运动特征烟雾区域轮廓特征烟雾频率特征烟雾检测

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