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基于视频的车辆违章判别研究及无线传输实现的中期报告
中期报告
一、研究背景及意义
随着交通事故的不断增加，交通违法行为也越来越多。其中，车辆违章行为严重危害着人民群众的生命财产安全，也增加了交通管理部门的工作负担。因此，开展车辆违章判别研究具有重要的现实意义。
目前，车辆违章判别多采用基于图像的方法，但是图像受到环境的影响，如光照、遮挡等，会导致图像处理的准确性受到影响。因此，基于视频的车辆违章判别，不仅能够获得更加丰富的信息，而且对于复杂场景下的车辆违章行为具有更高的准确性和正确性。
本文旨在通过构建基于视频的车辆违章判别模型，实现对车辆违章行为的判别，并实现无线传输，从而为交通管理部门提供更为高效、准确和智能的交通管理手段，保障人民群众的生命财产安全。
二、研究内容及方案
2.1研究内容
（1）设计基于视频的车辆违章判别模型，通过对车辆违章行为的特征提取和分类识别，实现对车辆违章行为的准确判别。
（2）实现基于无线传输的车辆违章信息传递和监管，将实时监控到的车辆违章信息传输至云端服务器并反馈给交通管理部门。
2.2研究方案
（1）基于深度学习技术设计车辆违章判别模型，包括车辆检测和车辆违章行为分类识别两个模块。车辆检测采用YOLOv3算法，用于对视频中的车辆进行检测和跟踪，可以有效避免车辆被误判或漏判的情况。车辆违章行为分类识别采用Inception-v4算法，用于对车辆违章行为进行分类和识别。
（2）实现车辆违章信息传输和监管，将实时监控到的车辆违章信息上传至云端服务器，交通管理部门可以通过查询云端服务器实时了解车辆违章信息，对违章行为及时进行处罚和管理。
三、预期成果
（1）设计基于视频的车辆违章判别模型，实现车辆违章行为的准确判别，提高交通管理的效率和准确性。
（2）实现基于无线传输的车辆违章信息传递和监管，实时监控交通违法行为，有效的维护道路交通秩序和人民群众的生命财产安全。
（3）在实验室内进行模型测试，并进行实地测试，对模型进行优化。
四、进度安排
本项目的进度安排如下表所示：
|任务名称|开始时间|结束时间|备注|
|----------|--------|--------|------------|
|文献综述|2021.4.1|2021.4.30|结合论文，总结现有研究成果|
|数据采集|2021.5.1|2021.5.31|采集车辆违章行为的数据|
|模型设计与实现|2021.6.1|2021.7.31|包括车辆检测和车辆违章分类识别|
|结果分析与优化|2021.8.1|2021.9.30|对模型进行分析和优化|
|系统实现与测试|2021.10.1|2021.11.30|基于无线传输实现车辆违章信息的传输与监管|
|撰写论文并提交|2021.12.1|2022.1.31|包括文献综述、数据采集、模型设计与实现、结果分析与优化、系统实现与测试等内容|
五、参考文献
1.Zhang,Y.,Zhang,J.,Luo,R.,&Li,S.(2019).Anovelvehicleillegalparkingdetectionmethodbasedondeeplearning.IEEETransactionsonIndustrialElectronics,67(3),2095-2106.
2.Dai,Q.,Gu,Y.,Zhang,L.,&Xi,X.(2020).ANovelTrafficViolationDetectionSystemBasedonMulti-FeatureFusionandImprovedSVM.JournalofSensors,2020,1-12.
3.张盼.基于开发板的违规驾驶事件预警系统的设计[D].青岛科技大学,2016.
4.Zhang,L.,Shen,X.,Gu,Y.,&Dai,Q.(2020).Anovelmethodforvehicleviolationeventdetectionbasedonmulti-featurefusionandimprovedRF.Measurement,165,108252.