基于視頻的車輛違章判別研究及無線傳輸實(shí)現(xiàn)的中期報(bào)告

基于視頻的車輛違章判別研究及無線傳輸實(shí)現(xiàn)的中期報(bào)告中期報(bào)告一、研究背景及意義隨著交通事故的不斷增加，交通違法行為也越來越多。其中，車輛違章行為嚴(yán)重危害著人民群眾的生命財(cái)產(chǎn)安全，也增加了交通管理部門的工作負(fù)擔(dān)。因此，開展車輛違章判別研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。目前，車輛違章判別多采用基于圖像的方法，但是圖像受到環(huán)境的影響，如光照、遮擋等，會(huì)導(dǎo)致圖像處理的準(zhǔn)確性受到影響。因此，基于視頻的車輛違章判別，不僅能夠獲得更加豐富的信息，而且對(duì)于復(fù)雜場(chǎng)景下的車輛違章行為具有更高的準(zhǔn)確性和正確性。本文旨在通過構(gòu)建基于視頻的車輛違章判別模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛違章行為的判別，并實(shí)現(xiàn)無線傳輸，從而為交通管理部門提供更為高效、準(zhǔn)確和智能的交通管理手段，保障人民群眾的生命財(cái)產(chǎn)安全。二、研究內(nèi)容及方案2.1研究內(nèi)容（1）設(shè)計(jì)基于視頻的車輛違章判別模型，通過對(duì)車輛違章行為的特征提取和分類識(shí)別，實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛違章行為的準(zhǔn)確判別。（2）實(shí)現(xiàn)基于無線傳輸?shù)能囕v違章信息傳遞和監(jiān)管，將實(shí)時(shí)監(jiān)控到的車輛違章信息傳輸至云端服務(wù)器并反饋給交通管理部門。2.2研究方案（1）基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)設(shè)計(jì)車輛違章判別模型，包括車輛檢測(cè)和車輛違章行為分類識(shí)別兩個(gè)模塊。車輛檢測(cè)采用YOLOv3算法，用于對(duì)視頻中的車輛進(jìn)行檢測(cè)和跟蹤，可以有效避免車輛被誤判或漏判的情況。車輛違章行為分類識(shí)別采用Inception-v4算法，用于對(duì)車輛違章行為進(jìn)行分類和識(shí)別。（2）實(shí)現(xiàn)車輛違章信息傳輸和監(jiān)管，將實(shí)時(shí)監(jiān)控到的車輛違章信息上傳至云端服務(wù)器，交通管理部門可以通過查詢?cè)贫朔?wù)器實(shí)時(shí)了解車輛違章信息，對(duì)違章行為及時(shí)進(jìn)行處罰和管理。三、預(yù)期成果（1）設(shè)計(jì)基于視頻的車輛違章判別模型，實(shí)現(xiàn)車輛違章行為的準(zhǔn)確判別，提高交通管理的效率和準(zhǔn)確性。（2）實(shí)現(xiàn)基于無線傳輸?shù)能囕v違章信息傳遞和監(jiān)管，實(shí)時(shí)監(jiān)控交通違法行為，有效的維護(hù)道路交通秩序和人民群眾的生命財(cái)產(chǎn)安全。（3）在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)進(jìn)行模型測(cè)試，并進(jìn)行實(shí)地測(cè)試，對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化。四、進(jìn)度安排本項(xiàng)目的進(jìn)度安排如下表所示：|任務(wù)名稱|開始時(shí)間|結(jié)束時(shí)間|備注||----------|--------|--------|------------||文獻(xiàn)綜述|2021.4.1|2021.4.30|結(jié)合論文，總結(jié)現(xiàn)有研究成果||數(shù)據(jù)采集|2021.5.1|2021.5.31|采集車輛違章行為的數(shù)據(jù)||模型設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)|2021.6.1|2021.7.31|包括車輛檢測(cè)和車輛違章分類識(shí)別||結(jié)果分析與優(yōu)化|2021.8.1|2021.9.30|對(duì)模型進(jìn)行分析和優(yōu)化||系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與測(cè)試|2021.10.1|2021.11.30|基于無線傳輸實(shí)現(xiàn)車輛違章信息的傳輸與監(jiān)管||撰寫論文并提交|2021.12.1|2022.1.31|包括文獻(xiàn)綜述、數(shù)據(jù)采集、模型設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)、結(jié)果分析與優(yōu)化、系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與測(cè)試等內(nèi)容|五、參考文獻(xiàn)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.張盼.基于開發(fā)板的違規(guī)駕駛事件預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[D].青島科技大學(xué),2016.4.Zhang,L.,Shen,X.,Gu,Y.,&Dai,Q.(2020).Anovelmethodforvehicleviola