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基于视觉计算的运动车辆入侵检测系统的设计与实现
摘要
随着城市化进程的不断加快，道路交通量不断增加，交通安全问题也日益严峻。传统的车辆入侵检测方式已经无法满足实际需要，因此本文提出了一种基于视觉计算的运动车辆入侵检测系统，该系统利用摄像头获取交通场景中的车辆运动信息，通过图像处理和计算机视觉技术实现入侵检测。本系统性能稳定，可靠性强，可以有效的检测到车辆入侵，提高交通安全性。
关键词：运动车辆入侵、视觉计算、检测系统、图像处理、计算机视觉
Abstract
Withthecontinuousaccelerationofurbanization,thetrafficvolumeontheroadcontinuestoincrease,andtheproblemoftrafficsafetyisbecomingincreasinglyserious.Traditionalvehicleintrusiondetectionmethodsnolongermeetactualneeds.Therefore,thisarticleproposesamotionvehicleintrusiondetectionsystembasedonvisualcomputing.Thesystemusescamerastoobtainvehiclemotioninformationinthetrafficscene,andrealizesintrusiondetectionthroughimageprocessingandcomputervisiontechnology.Thissystemhasstableperformance,strongreliability,andcaneffectivelydetectvehicleintrusion,improvingtrafficsafety.
Keywords:motionvehicleintrusion,visualcomputing,detectionsystem,imageprocessing,computervision
1.介绍
交通安全是社会发展中不可忽视的问题，如何利用科技手段改善交通安全现状成为了一个热门的研究方向。车辆入侵检测是交通安全中重点关注的问题之一，其目的是要及时发现道路上发生的违规驾驶、违法停车等行为，从而保障交通安全。传统的车辆入侵检测方式主要是利用磁感应、电子线圈等技术进行检测，但这些方法存在很多缺陷，如易受到环境干扰，无法检测未经修改的车辆等。因此，本文提出了一种基于视觉计算的运动车辆入侵检测系统，该系统利用摄像头获取交通场景中的车辆运动信息，通过图像处理和计算机视觉技术实现入侵检测。
2.系统设计
2.1系统功能结构设计
基于视觉计算的运动车辆入侵检测系统主要分为硬件及软件两个部分。硬件部分主要包括摄像头、嵌入式系统、LED报警灯、扬声器等设备，用于采集数据，并进行处理以及报警。软件部分主要为运动车辆入侵检测程序，包括图像处理和计算机视觉技术模块。如图1所示是系统的功能结构设计示意图。
图1系统的功能结构设计示意图
2.2系统流程设计
基于视觉计算的运动车辆入侵检测系统的流程设计主要包括采集数据、预处理、特征提取、分类判别、报警等几个步骤。如图2所示是系统的流程设计示意图。
图2系统的流程设计示意图
具体流程如下：
（1）采集数据：采用摄像头对交通场景进行监测，获取车辆的运动信息，并保存为视频文件。
（2）预处理：对视频文件进行去噪和增强处理，以提高后续处理的效果。
（3）特征提取：对预处理后的视频文件进行特征提取，从中提取出目标运动轨迹信息。
（4）分类判别：根据目标运动轨迹信息进行分类，判断是否存在入侵行为。
（5）报警：当检测到车辆入侵时，触发LED报警灯和扬声器报警。
3.系统实现
本文基于OpenCV计算机视觉库和C++语言进行系统实现。具体实现步骤如下：
（1）采集数据：通过摄像头采集交通场景中车辆的运动信息。
（2）预处理：对采集到的视频文件进行去噪和增强处理。
（3）特征提取：基于背景差分算法进行特征提取，通过建立背景模型和当前帧图像的像素点逐个比较，提取出目标物体的运动信息。
（4）分类判别：根据目标物体的运动轨迹信息进行分类，判断是否存在入侵行为。通过设置阈值对目标物体的运动轨迹信息进行筛选，认为若目标物体的面积大于一定值，则认为存在入侵行为。
（5）报警：当检测到车辆入侵时，触发LED报警灯和扬声器报警。
4.实验结果
本文利用已有的交通场景进行了测试，实验结果表明，系统能够对入侵行为进行有效的检测和报警，且准确率高，能够满足实际需求。如图3所示，为系统实验结果的截图。
图3系统实验结果的截图
5.总结与展望
本文提出了一种基于视觉计算的运动车辆