王朋 张四海 吴非 孙永良 乔羽

【摘  要】在大多数的交通事故中，车辆的违章行为是最主要的诱导因素。为了尽可能地减缓交通拥堵问题，维护交通秩序，需要开展对基于双目视觉的违章车辆检测与跟踪系统设计研究。通过对其摄像、工业控制装置等硬件和基于双目视觉的车辆视频图像获取、运行车辆跟踪、车辆违章检测等软件进行设计，并通过实验证明该系统与文献系统相比检测精度更高。

【Abstract】In most traffic accidents， vehicle violation is the main inducer. In order to reduce traffic congestion and maintain traffic order as much as possible， it is necessary to design and research the detection and tracking system of illegal vehicles based on binocular vision. The hardware such as camera， industrial control device and binocular vision-based software such as vehicle video image acquisition， vehicle tracking and vehicle violation detection are designed， and the experiment proves that this system has higher detection accuracy than the literature system.

【关键词】双目视觉;违章车辆;检测;跟踪;系统

【Keywords】binocular vision; illegal vehicles; detection; tracking; system

【中图分类号】TN958.98                                【文献标志码】A                                   【文章编号】1673-1069（2020）07-0194-03

1 引言

当前人们生活水平的不断提高，使得私家车的数量成倍增长，造成交通拥堵的问题日益严峻，并且大大提高了发生交通事故的风险概率。为防止问题的进一步恶化，必须首先加强对车辆交通违章行为的检测和实时跟踪，及时纠正车辆出现的违章行为，从而降低交通事故发生的概率，在最大程度上保障人们的生命安全和合法权益。在智能交通系统中，该领域的研究人员充分利用传感技术、计算机技术、信息技术等现代化科技使现代化交通运输管理系统更加具有高效性、准确性等特点，而在智能交通系统中有关违章车辆检测与跟踪系统是其中不可获取的组成部分，可以为交通系统提供更加准确、客观的现实依据。陆德彪等提出一种基于深度数据的车辆目标检测与跟踪方法，通过采用基于栅格的参数自动化聚类算法和卡尔曼滤波算法对原始数据进行处理，并在每个聚类中提取目标线段来获取目标特征并计算得到目标的位置信息，完成目标关联及状态估计。……