论文基于机器视觉的智能交通监控系统是关于对不知道怎么写机器视觉论文范文课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文机器视觉论文开题报告范文和文献综述及职称论文的作为参考文献资料下载。
摘 要：随着社会经济的迅速发展,我国机动车数量不断增长,导致交通问题日益严重,实施有效的交通监控对于解决日益增长的交通问题具有积极意义.然而,目前大多数的交通监控系统存在系统维护复杂、成本高、计算量大等缺点,本文针对上述缺点设计并实现了基于机器视觉交通监控系统.文中首先介绍基于机器视觉交通监控系统的相关研究背景,其次分析了与机器视觉交通监控系统相关的技术,重点介绍了基于机器视觉交通监控系统的设计方法.在系统中,用户能够灵活的设定动态目标检测和跟踪算法,对系统的广泛应用奠定了基础.
关键词：机器视觉；智能交通监控系统；图像处理
中图分类号：TP315 文献标识码：A
Abstract：With the rapid socio-economic development,the number of vehicles is growing,leading to increasingly serious traffic problems,the implementation of effective traffic monitoring to address the growing traffic problems in a positive sense.However,most of the traffic monitoring system exists system maintenance complexity,high cost,large computation and other shortcomings,this paper designs and implements the traffic monitoring system based on machine vision for the above-mentioned drawbacks.This paper introduces the research background related to machine vision-based traffic monitoring system,followed by analysis of the traffic monitoring systems and machine vision-related technologies,focusing on the design of machine vision-based traffic monitoring system.In the system,the user can flexibly set dynamic target detection and tracking algorithm,widely used system of the foundation.
Keywords：machine vision；intelligent traffic monitoring system；image processing
1 引言（Introduction）
近几年随着人工智能技术和图像识别技术的飞速发展[1],智能交通的概念也逐渐转变为现实,交通状况作为城市运行最重要面的方面关系着城市活动的正常运行[2].机器视觉是智能交通领域最为关键的技术手段,高性能的图像识别能力已经成为了智能交通开展的重要环节[3].采用基于计算机视觉的交通监控技术一方面能够大大减少传统交通监管的人力物力投入,也能够更加规范化的进行交通处罚等工作,减少人为的干预[4].
2 系统分析（Systems analysis）
2.1 系统功能
（1）车辆检测功能：系统对所有通过监控点的车辆进行检测.对压线等违规驾驶,系统要实现自动识别功能.并且将实时违规现场图片进行筛选保存,以供留证.并且对其他无效图片能够自动判断并清理,以节省存储空间.
（2）车辆特征高清晰拍照功能：在一体化相机监控视域内,如果有车驾驶经过,一体化相机需正确检测出车辆并在闪光灯补光状态下对其进行抓拍.抓拍图片中须有车辆整体出现,并且能够按照用户预先的自定义设置在图片中显示行驶信息（如采集点位、行驶速度、行驶方向、通过时间等）.在除恶劣天气条件引起遮挡干扰外,抓拍图片还需清晰呈现车牌、车型、颜色等信息.
（3）行驶速度检测功能：前端采集摄像机在对所有经过监测点的车辆进行识别时不仅要检测提取现场照片,还需同时实现对车辆的视频测速.并将车牌信息、速度信息与摄像机拍摄的清晰前脸照片统一保存.在测速时,系统检测车速与真实车速之间的误差小于等于6%.
（4）自动车牌识别功能：对所有通过监测点视域内的车辆,都须自动识别出车牌自身颜色及号码.前端一体化相机需在检测车辆经过时对以下类型及范围内的车牌进行识别.
2.2 系统构架
基于机器视觉的交通监控系统所要实现的目标是：利用视频监控系统对道路车辆信息进行采集,传回的车辆信息使用算法处理分析并与系统设定的规则进行对比,若有非法行为（尾随、套牌、犯罪车辆）时,系统实现实时报警,并自动抓拍图像,对于正常行驶车辆信息进行图片保存,数据统计查询等例行操作.
本次开发的基于机器视觉的交通监控系统按照整体大系统硬件结构来看,将系统结构划分为前端数据采集与分析子系统、系统管理平台两个子系统,系统结构如图1所示.
如图1所示两个系统构成系统整体,前端数据采集与分析子系统将抓拍到的车辆图片按照初始参数进行实时分析处理,获取车牌号码、车牌颜色、车辆类型等车辆特征,并将分析结果和图片文件进行本地存储后发送至系统管理平台数据管理模块,管理平台应用服务模块负责监测和分析数据管理模块的数据状态,并为用户提供功能服务,也为其他系统提供服务接口以供调用对接.
总结:本论文为免费优秀的关于机器视觉论文范文资料，可用于相关论文写作参考。
参考文献：
1、 基于AIS数据的智能船舶动态视频监控系统设计 摘 要:针对港口船舶动态视频监控系统应用中视频监控系统人工操作的不便性,开发智能船舶动态视频监控系统 根据船舶自动识别系统(Automatic。
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