違停車(chē)輛舉報(bào)照片檢測(cè)方法研究與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著我國(guó)機(jī)動(dòng)車(chē)保有量不斷地增加，違章停車(chē)問(wèn)題也逐漸增多。執(zhí)勤交警受工作時(shí)間、人力等因素?zé)o法對(duì)所有違停車(chē)輛進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)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(chē)輛舉報(bào)監(jiān)督方式使民眾可隨時(shí)隨地拍攝交通違法行為并進(jìn)行舉報(bào)，可彌補(bǔ)警力資源有限和攝像監(jiān)控存在盲區(qū)等問(wèn)題。但民眾的違停車(chē)輛舉報(bào)信息中無(wú)法避免的會(huì)出現(xiàn)無(wú)效或重復(fù)的舉報(bào)信息和舉報(bào)照片，目前已有的舉報(bào)系統(tǒng)往往采用人工篩選處理的方式，無(wú)疑增加了審核人員的

2、工作量，降低了舉報(bào)處理的效率，也造成了系統(tǒng)存儲(chǔ)資源的浪費(fèi)。
　　針對(duì)違停車(chē)輛舉報(bào)過(guò)程中出現(xiàn)無(wú)效或重復(fù)的舉報(bào)照片問(wèn)題，研究了面向靜態(tài)圖像的車(chē)輛檢測(cè)識(shí)別方法，提出一種基于局部學(xué)習(xí)的車(chē)輛圖像識(shí)別方法和違停車(chē)輛舉報(bào)照片檢測(cè)方法，并設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了舉報(bào)照片檢測(cè)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(chē)輛圖像識(shí)別方法，將靜態(tài)圖像下的車(chē)輛檢測(cè)問(wèn)題轉(zhuǎn)換成以超像素為單位的目標(biāo)與背景二分類(lèi)問(wèn)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(gè)子集上訓(xùn)練一個(gè)局部分類(lèi)器來(lái)檢測(cè)各超像素是否屬于車(chē)輛，從而確定目標(biāo)車(chē)輛區(qū)域。仿真結(jié)果表明，該方法在靜態(tài)車(chē)輛圖像識(shí)別問(wèn)題上擁有更好的識(shí)別率和識(shí)別效果。
　　(2)針對(duì)違停車(chē)輛舉報(bào)照片的有效性和重復(fù)性問(wèn)題，提出一種面向違停車(chē)輛的舉報(bào)照片有效性檢測(cè)方案和多信息聯(lián)合的車(chē)輛舉報(bào)照片去重方案。有效性檢測(cè)方案利用車(chē)牌識(shí)別、基于局部學(xué)習(xí)的車(chē)輛圖像識(shí)別方法以及手機(jī)端的方向傳感器數(shù)據(jù)來(lái)檢測(cè)舉報(bào)照片是否滿(mǎn)足有效性標(biāo)準(zhǔn)

4、。去重方案使用車(chē)牌信息、定位信息、舉報(bào)人信息、舉報(bào)時(shí)間以及照片間圖像相似度來(lái)對(duì)舉報(bào)信息和舉報(bào)照片進(jìn)行篩選及去重處理。
　　(3)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了違停車(chē)輛舉報(bào)照片檢測(cè)系統(tǒng)，包括Android App客戶(hù)端和后端管理平臺(tái)。App客戶(hù)端主要包含舉報(bào)上傳、舉報(bào)查看等功能，后端管理平臺(tái)包括舉報(bào)管理、有效性檢測(cè)、定時(shí)去重以及違停分布等功能模塊。利用該系統(tǒng)，可對(duì)民眾利用智能手機(jī)拍攝舉報(bào)的違停車(chē)輛照片進(jìn)行有效性檢測(cè)和去重處理，可篩除部分無(wú)效或重復(fù)舉報(bào)