違停車輛舉報照片檢測方法研究與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著我國機(jī)動車保有量不斷地增加，違章停車問題也逐漸增多。執(zhí)勤交警受工作時間、人力等因素?zé)o法對所有違停車輛進(jìn)行現(xiàn)場處罰，而定點(diǎn)的拍照或監(jiān)控設(shè)備由于存在盲區(qū)也不能拍攝所有的違停行為?；谥悄苁謾C(jī)的違停車輛舉報監(jiān)督方式使民眾可隨時隨地拍攝交通違法行為并進(jìn)行舉報，可彌補(bǔ)警力資源有限和攝像監(jiān)控存在盲區(qū)等問題。但民眾的違停車輛舉報信息中無法避免的會出現(xiàn)無效或重復(fù)的舉報信息和舉報照片，目前已有的舉報系統(tǒng)往往采用人工篩選處理的方式，無疑增加了審核人員的

2、工作量，降低了舉報處理的效率，也造成了系統(tǒng)存儲資源的浪費(fèi)。
　　針對違停車輛舉報過程中出現(xiàn)無效或重復(fù)的舉報照片問題，研究了面向靜態(tài)圖像的車輛檢測識別方法，提出一種基于局部學(xué)習(xí)的車輛圖像識別方法和違停車輛舉報照片檢測方法，并設(shè)計實(shí)現(xiàn)了舉報照片檢測系統(tǒng)。本文的主要研究工作如下:
　　(1)提出一種基于局部學(xué)習(xí)的車輛圖像識別方法，將靜態(tài)圖像下的車輛檢測問題轉(zhuǎn)換成以超像素為單位的目標(biāo)與背景二分類問題，以局部學(xué)習(xí)中心選取策略和巴氏距離

3、大小為基礎(chǔ)，將樣本劃分若干子集并在每個子集上訓(xùn)練一個局部分類器來檢測各超像素是否屬于車輛，從而確定目標(biāo)車輛區(qū)域。仿真結(jié)果表明，該方法在靜態(tài)車輛圖像識別問題上擁有更好的識別率和識別效果。
　　(2)針對違停車輛舉報照片的有效性和重復(fù)性問題，提出一種面向違停車輛的舉報照片有效性檢測方案和多信息聯(lián)合的車輛舉報照片去重方案。有效性檢測方案利用車牌識別、基于局部學(xué)習(xí)的車輛圖像識別方法以及手機(jī)端的方向傳感器數(shù)據(jù)來檢測舉報照片是否滿足有效性標(biāo)準(zhǔn)

4、。去重方案使用車牌信息、定位信息、舉報人信息、舉報時間以及照片間圖像相似度來對舉報信息和舉報照片進(jìn)行篩選及去重處理。
　　(3)設(shè)計并實(shí)現(xiàn)了違停車輛舉報照片檢測系統(tǒng)，包括Android App客戶端和后端管理平臺。App客戶端主要包含舉報上傳、舉報查看等功能，后端管理平臺包括舉報管理、有效性檢測、定時去重以及違停分布等功能模塊。利用該系統(tǒng)，可對民眾利用智能手機(jī)拍攝舉報的違停車輛照片進(jìn)行有效性檢測和去重處理，可篩除部分無效或重復(fù)舉報