基于视频的停车位内车辆的压线检测方法研究.pptxVIP

基于视频的停车位内车辆的压线检测方法研究汇报人：2024-01-14引言停车位内车辆压线检测算法设计基于深度学习的压线检测模型构建实验结果与分析系统实现与测试总结与展望contents目录01引言研究背景与意义城市化进程加速01随着城市化进程的推进，城市停车难问题日益突出，停车位资源紧张，因此对停车位内车辆的压线检测显得尤为重要。交通安全需求02车辆在停车位内不规范停放，如压线停放，会影响其他车辆的通行和停车，增加交通事故的风险，因此压线检测对于维护交通安全具有重要意义。智能交通系统发展03随着智能交通系统的不断发展，基于视频的交通监控技术得到了广泛应用。研究基于视频的停车位内车辆压线检测方法，有助于提高交通监控的智能化水平，实现自动化、高效化的交通管理。国内外研究现状及发展趋势国外研究现状国外在基于视频的停车位内车辆压线检测方面起步较早，已经取得了一定的研究成果。例如，采用计算机视觉技术对停车位内车辆进行识别和定位，通过图像处理算法提取车辆边缘信息，进而判断车辆是否压线。国内研究现状国内在该领域的研究相对较晚，但近年来也取得了显著进展。国内研究主要集中在基于深度学习的车辆压线检测方法上，通过训练深度学习模型实现车辆压线的自动识别和检测。发展趋势未来，基于视频的停车位内车辆压线检测将朝着更高精度、更快速度和更强鲁棒性的方向发展。同时，结合深度学习、计算机视觉等多学科技术，实现更加智能化、自动化的交通监控和管理。研究内容、目的和方法研究内容本研究旨在通过基于视频的处理和分析技术，实现对停车位内车辆的压线检测。具体内容包括：视频预处理、车辆识别和定位、车辆边缘提取和压线判断等。研究目的通过本研究，旨在提高停车位内车辆压线检测的准确性和效率，为城市停车管理和交通安全提供有力支持。同时，推动相关技术的发展和应用，促进智能交通系统的建设和完善。研究方法本研究将采用计算机视觉、图像处理、深度学习等技术手段，对基于视频的停车位内车辆压线检测方法进行深入研究。具体方法包括：视频预处理算法设计、车辆识别和定位算法研究、车辆边缘提取和压线判断算法实现等。02停车位内车辆压线检测算法设计图像预处理灰度化将输入的彩色视频帧转换为灰度图像，减少计算量。滤波去噪采用高斯滤波、中值滤波等方法去除图像中的噪声，提高后续处理的准确性。对比度增强通过直方图均衡化等方法提高图像对比度，增强边缘信息。边缘检测与直线提取边缘检测采用Canny、Sobel等边缘检测算子提取图像中的边缘信息。直线提取利用Hough变换等算法从边缘信息中提取直线段，作为停车位的边界线。直线筛选根据直线的长度、角度等特征，筛选出代表停车位边界的直线段。车辆轮廓识别及定位010203车辆轮廓识别车辆定位车辆跟踪采用背景减除、帧间差分等方法提取运动车辆轮廓。根据车辆轮廓的质心、外接矩形等信息，确定车辆在图像中的位置。利用卡尔曼滤波、光流法等算法实现车辆跟踪，提高检测的稳定性。压线判定规则制定判定规则优化结果输出压线判定根据车辆位置与停车位边界线的相对关系，判断车辆是否压线。考虑车辆大小、形状等因素，对压线判定规则进行优化，提高准确性。将压线检测结果以可视化形式输出，方便用户查看和理解。03基于深度学习的压线检测模型构建数据集准备与标注数据收集数据预处理标注方法从监控视频中收集包含停车场景的视频片段，确保数据多样性和充分性。对视频进行必要的预处理，如去噪、增强对比度等，以提高图像质量。采用半自动或手动标注方法，对停车位内车辆的压线行为进行标注，生成用于训练和验证的数据集。模型架构设计与实础网络选择特征提取压线检测算法设计模型实现选用适合图像分类和目标检测的基础网络，如CNN、ResNet等。利用基础网络提取图像特征，为后续分类或回归任务提供输入。根据任务需求，设计相应的压线检测算法，如基于回归的方法、基于分类的方法等。使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）实现所设计的模型架构。训练过程优化及参数调整损失函数设计训练策略制定根据压线检测任务的特点，设计合适的损失函数，如交叉熵损失、均方误差损失等。制定合适的训练策略，如分批次训练、学习率衰减等，以提高模型训练效果。优化算法选择参数调整根据训练过程中的表现，不断调整模型参数和超参数，以获得更好的性能。选用适合模型的优化算法，如SGD、Adam等，并调整学习率、动量等超参数。模型评估指标选取0102准确率召回率衡量模型正确识别压线行为的能力。衡量模型对实际压线行为的检测能力。F1分数实时性综合考虑准确率和召回率，评估模型的综合性能。评估模型在实际应用中的处理速度，以满足实时检测的需求。030404实验结果与分析实验环境配置及数据集划分实验环境本实验在具有GPU加速的计算服务器上进行，操作系统为Ubuntu18.