出租车司机吸烟自动检测系统的设计和实现

这是一篇关于吸烟行为,出租车,图像增强,自动检测,烟雾区域的论文, 主要内容为出租车作为现代城市交通的名片之一,具有方便、快捷、可定制化服务的特点。与此同时,随着互联网与传统出租车行业相结合,以及国内人口密度的不断攀升,出租车服务行业又进入了一个黄金时期。但是,伴随着出租车从业者的不断增加,出租车司机违法违章数量也在与日俱增,这种现象一方面直接导致交通执法人员监管工作量和工作强度的急剧提升,同时也增大了执法纰漏发生的可能。随着计算机及多媒体信息处理技术的蓬勃发展,针对出租车监管的非现场执法成为可能。出租车司机在运营中发生吸烟行为属于严重的违章行为,但目前对此类行为的执法模式仍然是人工过滤监控视频、存储违法信息等相关操作,存在着工作量大、人情执法等风险。因此,探索与开发一套基于计算机视觉的出租车司机违章行为自动检测与识别系统具有重要的现实意义。本论文重点对吸烟违章行为自动检测技术展开研究,完成的主要工作包括:(1)提出一种利用矩形块亮度均值标准差和异常亮度块占比的交通监控视频帧筛选规则,结合MSRCR(Multi-Scale Retinex with Color Restoration,带色彩恢复的多尺度视网膜)算法,大幅度降低图像增强算法的处理耗时。亮度筛选规则的设定流程为:首先将视频帧分成异常光线视频帧和正常光线视频帧;其次将视频帧分割成48个矩形块,提取矩形块区域内的亮度均值、标准差等信息;最后计算异常亮度矩形块与总矩形块的数量占比,根据上述信息,设定一种区分视频帧的规则。算法在处理交通监控视频时,依据筛选规则,跳过正常光线视频帧,只针对异常光线视频帧进行MSRCR增强算法的处理,从而提升算法的实时性。(2)提出一种高效的出租车车窗区域检测算法。本文首先分析了大量交通监控视频中的吸烟场景,提出用车窗及车顶灯相关区域(下文统称车窗区域)的检测代替出租车车辆检测的思想,降低了因车辆相互遮挡导致漏检的风险,同时利用高鲁棒性和高实时性的Haar-Adaboost算法,完成车窗区域的初步检测。其次,为降低车窗区域分类器的误检率,设计了一种基于出租车车顶灯的分段直方图相似度匹配的方法,实现对车窗区域的二次检测。经出租车交通监控视频数据库的测试,算法查准率可达97.5%。(3)设计并提取一组契合交通监控场景的吸烟烟雾特征和吸烟动作特征,基于烟雾和动作的持续性完成吸烟行为的判定。本文首先利用前文提取的车窗区域,划定烟雾和动作的特征提取区域。通过分析大量吸烟烟雾样本,得出烟雾在HSV颜色空间的分布特性,同时结合ViBe运动目标检测算法提取的运动前景得到疑似烟雾区域。其次,通过深度分析交通场景中吸烟烟雾和吸烟动作等相关信息,最终确定使用烟雾的运动轨迹、复杂轮廓、凸包面积以及出租车司机抖烟灰的频次和时间间隔等特征实现吸烟行为的判定。(4)设计并实现多功能出租车司机吸烟行为自动检测系统。本文为提升系统的可交互性,基于B/S架构设计系统。同时利用Java生态体系中的轻量级SSM(SpringMVC、Spring、Mybatis)框架和计算视觉库JavaCV开发系统框架和算法部分,最终实现一款包括地图报警、自动检测取证、违章证据存储、数据统计与展示等功能的出租车司机吸烟行为自动检测系统。

出租车司机吸烟自动检测系统的设计和实现

这是一篇关于吸烟行为,出租车,图像增强,自动检测,烟雾区域的论文, 主要内容为出租车作为现代城市交通的名片之一,具有方便、快捷、可定制化服务的特点。与此同时,随着互联网与传统出租车行业相结合,以及国内人口密度的不断攀升,出租车服务行业又进入了一个黄金时期。但是,伴随着出租车从业者的不断增加,出租车司机违法违章数量也在与日俱增,这种现象一方面直接导致交通执法人员监管工作量和工作强度的急剧提升,同时也增大了执法纰漏发生的可能。随着计算机及多媒体信息处理技术的蓬勃发展,针对出租车监管的非现场执法成为可能。出租车司机在运营中发生吸烟行为属于严重的违章行为,但目前对此类行为的执法模式仍然是人工过滤监控视频、存储违法信息等相关操作,存在着工作量大、人情执法等风险。因此,探索与开发一套基于计算机视觉的出租车司机违章行为自动检测与识别系统具有重要的现实意义。本论文重点对吸烟违章行为自动检测技术展开研究,完成的主要工作包括:(1)提出一种利用矩形块亮度均值标准差和异常亮度块占比的交通监控视频帧筛选规则,结合MSRCR(Multi-Scale Retinex with Color Restoration,带色彩恢复的多尺度视网膜)算法,大幅度降低图像增强算法的处理耗时。亮度筛选规则的设定流程为:首先将视频帧分成异常光线视频帧和正常光线视频帧;其次将视频帧分割成48个矩形块,提取矩形块区域内的亮度均值、标准差等信息;最后计算异常亮度矩形块与总矩形块的数量占比,根据上述信息,设定一种区分视频帧的规则。算法在处理交通监控视频时,依据筛选规则,跳过正常光线视频帧,只针对异常光线视频帧进行MSRCR增强算法的处理,从而提升算法的实时性。(2)提出一种高效的出租车车窗区域检测算法。本文首先分析了大量交通监控视频中的吸烟场景,提出用车窗及车顶灯相关区域(下文统称车窗区域)的检测代替出租车车辆检测的思想,降低了因车辆相互遮挡导致漏检的风险,同时利用高鲁棒性和高实时性的Haar-Adaboost算法,完成车窗区域的初步检测。其次,为降低车窗区域分类器的误检率,设计了一种基于出租车车顶灯的分段直方图相似度匹配的方法,实现对车窗区域的二次检测。经出租车交通监控视频数据库的测试,算法查准率可达97.5%。(3)设计并提取一组契合交通监控场景的吸烟烟雾特征和吸烟动作特征,基于烟雾和动作的持续性完成吸烟行为的判定。本文首先利用前文提取的车窗区域,划定烟雾和动作的特征提取区域。通过分析大量吸烟烟雾样本,得出烟雾在HSV颜色空间的分布特性,同时结合ViBe运动目标检测算法提取的运动前景得到疑似烟雾区域。其次,通过深度分析交通场景中吸烟烟雾和吸烟动作等相关信息,最终确定使用烟雾的运动轨迹、复杂轮廓、凸包面积以及出租车司机抖烟灰的频次和时间间隔等特征实现吸烟行为的判定。(4)设计并实现多功能出租车司机吸烟行为自动检测系统。本文为提升系统的可交互性,基于B/S架构设计系统。同时利用Java生态体系中的轻量级SSM(SpringMVC、Spring、Mybatis)框架和计算视觉库JavaCV开发系统框架和算法部分,最终实现一款包括地图报警、自动检测取证、违章证据存储、数据统计与展示等功能的出租车司机吸烟行为自动检测系统。

出租车司机吸烟自动检测系统的设计和实现

这是一篇关于吸烟行为,出租车,图像增强,自动检测,烟雾区域的论文, 主要内容为出租车作为现代城市交通的名片之一,具有方便、快捷、可定制化服务的特点。与此同时,随着互联网与传统出租车行业相结合,以及国内人口密度的不断攀升,出租车服务行业又进入了一个黄金时期。但是,伴随着出租车从业者的不断增加,出租车司机违法违章数量也在与日俱增,这种现象一方面直接导致交通执法人员监管工作量和工作强度的急剧提升,同时也增大了执法纰漏发生的可能。随着计算机及多媒体信息处理技术的蓬勃发展,针对出租车监管的非现场执法成为可能。出租车司机在运营中发生吸烟行为属于严重的违章行为,但目前对此类行为的执法模式仍然是人工过滤监控视频、存储违法信息等相关操作,存在着工作量大、人情执法等风险。因此,探索与开发一套基于计算机视觉的出租车司机违章行为自动检测与识别系统具有重要的现实意义。本论文重点对吸烟违章行为自动检测技术展开研究,完成的主要工作包括:(1)提出一种利用矩形块亮度均值标准差和异常亮度块占比的交通监控视频帧筛选规则,结合MSRCR(Multi-Scale Retinex with Color Restoration,带色彩恢复的多尺度视网膜)算法,大幅度降低图像增强算法的处理耗时。亮度筛选规则的设定流程为:首先将视频帧分成异常光线视频帧和正常光线视频帧;其次将视频帧分割成48个矩形块,提取矩形块区域内的亮度均值、标准差等信息;最后计算异常亮度矩形块与总矩形块的数量占比,根据上述信息,设定一种区分视频帧的规则。算法在处理交通监控视频时,依据筛选规则,跳过正常光线视频帧,只针对异常光线视频帧进行MSRCR增强算法的处理,从而提升算法的实时性。(2)提出一种高效的出租车车窗区域检测算法。本文首先分析了大量交通监控视频中的吸烟场景,提出用车窗及车顶灯相关区域(下文统称车窗区域)的检测代替出租车车辆检测的思想,降低了因车辆相互遮挡导致漏检的风险,同时利用高鲁棒性和高实时性的Haar-Adaboost算法,完成车窗区域的初步检测。其次,为降低车窗区域分类器的误检率,设计了一种基于出租车车顶灯的分段直方图相似度匹配的方法,实现对车窗区域的二次检测。经出租车交通监控视频数据库的测试,算法查准率可达97.5%。(3)设计并提取一组契合交通监控场景的吸烟烟雾特征和吸烟动作特征,基于烟雾和动作的持续性完成吸烟行为的判定。本文首先利用前文提取的车窗区域,划定烟雾和动作的特征提取区域。通过分析大量吸烟烟雾样本,得出烟雾在HSV颜色空间的分布特性,同时结合ViBe运动目标检测算法提取的运动前景得到疑似烟雾区域。其次,通过深度分析交通场景中吸烟烟雾和吸烟动作等相关信息,最终确定使用烟雾的运动轨迹、复杂轮廓、凸包面积以及出租车司机抖烟灰的频次和时间间隔等特征实现吸烟行为的判定。(4)设计并实现多功能出租车司机吸烟行为自动检测系统。本文为提升系统的可交互性,基于B/S架构设计系统。同时利用Java生态体系中的轻量级SSM(SpringMVC、Spring、Mybatis)框架和计算视觉库JavaCV开发系统框架和算法部分,最终实现一款包括地图报警、自动检测取证、违章证据存储、数据统计与展示等功能的出租车司机吸烟行为自动检测系统。

基于3G移动定位技术的出租车调度管理系统

这是一篇关于Gps,移动定位,webgis,jsp,gpsone,出租车,调度管理系统的论文, 主要内容为随着时代的进步和经济的发展以及人民物质文化生活水平的提高,人们对交通方式有了更多的要求。作为城市公交的一部分——出租车,以其方便、快捷、安全、舒适、隐私的特点,成为城市交通运输体系的重要组成部分之一。 出租车作为自汽车发明以来在城市里面最普遍的交通工具,大多数出租车都可以提供24小时全天候服务,出租车搭乘乘客的方式多数是扬招式。随着城市的发展,大众对出租车在城市中的投放数量有了较高的要求,希望随时出门都能有空驶出租车。由于出租车投放数量的增加,以前粗放的管理模式使得出租汽车的运营效率呈下降趋势。主要表现在出租车的空驶率高、乘客打车不便等方面。 虽然用于出租车管理的各类系统较多,但随着新的移动通信技术的开发,现有的出租车调度管理系统也出现了管理上的不足。因此,研究基于第三代移动通信技术、网络技术、GPS (Globe Positioning System)技术、GIS (Geographical Information System)技术建立具有高自动化程度的出租汽车调度系统,对出租车进行合理调度,提高运营效率已经是势在必行。 本文充分研究了出租车调度技术的发展和国内外应用情况,针对出租车行业的管理特点和技术需求,提出了以第三代移动通信技术为基础的调度管理系统框架。论文中使用了GPSONE技术、WEBGIS技术和JSP技术等。 本文的工作重点是出租车调度系统的设计。系统根据功能需要划分服务器系统、调度中心系统和定位系统三部分,分别完成数据存储、调度任务控制和出租车、乘客定位的功能。论文完成了各系统的功能设计、数据库设计、信令编解码设计、系统集成设计。 本文基于C/S模式,采用Windows2000为操作系统、SQL Server2000为数据库,使用Delphi作为开发工具。并以MapInfo6.5为平台完成了WEBGIS与系统的功能集成。系统经过实际运行,基本达到了设计目标。

出租车司机吸烟自动检测系统的设计和实现

这是一篇关于吸烟行为,出租车,图像增强,自动检测,烟雾区域的论文, 主要内容为出租车作为现代城市交通的名片之一,具有方便、快捷、可定制化服务的特点。与此同时,随着互联网与传统出租车行业相结合,以及国内人口密度的不断攀升,出租车服务行业又进入了一个黄金时期。但是,伴随着出租车从业者的不断增加,出租车司机违法违章数量也在与日俱增,这种现象一方面直接导致交通执法人员监管工作量和工作强度的急剧提升,同时也增大了执法纰漏发生的可能。随着计算机及多媒体信息处理技术的蓬勃发展,针对出租车监管的非现场执法成为可能。出租车司机在运营中发生吸烟行为属于严重的违章行为,但目前对此类行为的执法模式仍然是人工过滤监控视频、存储违法信息等相关操作,存在着工作量大、人情执法等风险。因此,探索与开发一套基于计算机视觉的出租车司机违章行为自动检测与识别系统具有重要的现实意义。本论文重点对吸烟违章行为自动检测技术展开研究,完成的主要工作包括:(1)提出一种利用矩形块亮度均值标准差和异常亮度块占比的交通监控视频帧筛选规则,结合MSRCR(Multi-Scale Retinex with Color Restoration,带色彩恢复的多尺度视网膜)算法,大幅度降低图像增强算法的处理耗时。亮度筛选规则的设定流程为:首先将视频帧分成异常光线视频帧和正常光线视频帧;其次将视频帧分割成48个矩形块,提取矩形块区域内的亮度均值、标准差等信息;最后计算异常亮度矩形块与总矩形块的数量占比,根据上述信息,设定一种区分视频帧的规则。算法在处理交通监控视频时,依据筛选规则,跳过正常光线视频帧,只针对异常光线视频帧进行MSRCR增强算法的处理,从而提升算法的实时性。(2)提出一种高效的出租车车窗区域检测算法。本文首先分析了大量交通监控视频中的吸烟场景,提出用车窗及车顶灯相关区域(下文统称车窗区域)的检测代替出租车车辆检测的思想,降低了因车辆相互遮挡导致漏检的风险,同时利用高鲁棒性和高实时性的Haar-Adaboost算法,完成车窗区域的初步检测。其次,为降低车窗区域分类器的误检率,设计了一种基于出租车车顶灯的分段直方图相似度匹配的方法,实现对车窗区域的二次检测。经出租车交通监控视频数据库的测试,算法查准率可达97.5%。(3)设计并提取一组契合交通监控场景的吸烟烟雾特征和吸烟动作特征,基于烟雾和动作的持续性完成吸烟行为的判定。本文首先利用前文提取的车窗区域,划定烟雾和动作的特征提取区域。通过分析大量吸烟烟雾样本,得出烟雾在HSV颜色空间的分布特性,同时结合ViBe运动目标检测算法提取的运动前景得到疑似烟雾区域。其次,通过深度分析交通场景中吸烟烟雾和吸烟动作等相关信息,最终确定使用烟雾的运动轨迹、复杂轮廓、凸包面积以及出租车司机抖烟灰的频次和时间间隔等特征实现吸烟行为的判定。(4)设计并实现多功能出租车司机吸烟行为自动检测系统。本文为提升系统的可交互性,基于B/S架构设计系统。同时利用Java生态体系中的轻量级SSM(SpringMVC、Spring、Mybatis)框架和计算视觉库JavaCV开发系统框架和算法部分,最终实现一款包括地图报警、自动检测取证、违章证据存储、数据统计与展示等功能的出租车司机吸烟行为自动检测系统。

出租车实时预定系统的设计与实现

这是一篇关于GPS,智能手机,出租车的论文, 主要内容为本文通过分析国内外出租车预约服务的现状与历史发展,以及电召服务中调度系统的设计方案、实现方式,针对出租车行业服务的特点及需求,提出了一种集成了手机GPS定位技术、无线通信技术以及智能配对技术的出租车实时预约系统框架,并设计了硬件子系统和软件子系统的整体架构,实现了预约服务中的用户管理、定位导航、智能配对等功能。该系统能为用户提供实时、高效、低成本的出租车预约服务。 本系统采用了C/S二层体系构架,目的是充分利用智能手机的数据处理及分析能力,减轻服务端运行负载,降低数据通信流量以减少网络资费。客户端采用Android SDK手机操作系统,使用java语言开发；服务端操作系统为FreeBSD9.0-RELEASE,选用数据库为MySQL5.5版,使用Node.js工具进行开发。通信方式选用了覆盖范围广、计费标准科学的GPRS网络以实现客户端与服务端之间的数据通信。 本文的研究重点是系统总体架构设计以及功能模块的设计与实现。系统总体架构包括系统硬件架构、系统软件架构、系统工作平台架构的模型设计；按照系统工作原理及工作流程进行系统中各功能模块的划分,并进行设计与实现。 本设计通过手机客户端GPS定位信息的获取,在服务端按照最短路径搜索算法进行智能匹配预约乘客最近的空载出租车,出租车客户端利用从服务端接收到的匹配乘客定位信息进行自动设置并导航,实现了预约乘客的“一键预约”与空载出租车的“自动调度”功能,达到“实时预约”的目标。

出租车司机吸烟自动检测系统的设计和实现

这是一篇关于吸烟行为,出租车,图像增强,自动检测,烟雾区域的论文, 主要内容为出租车作为现代城市交通的名片之一,具有方便、快捷、可定制化服务的特点。与此同时,随着互联网与传统出租车行业相结合,以及国内人口密度的不断攀升,出租车服务行业又进入了一个黄金时期。但是,伴随着出租车从业者的不断增加,出租车司机违法违章数量也在与日俱增,这种现象一方面直接导致交通执法人员监管工作量和工作强度的急剧提升,同时也增大了执法纰漏发生的可能。随着计算机及多媒体信息处理技术的蓬勃发展,针对出租车监管的非现场执法成为可能。出租车司机在运营中发生吸烟行为属于严重的违章行为,但目前对此类行为的执法模式仍然是人工过滤监控视频、存储违法信息等相关操作,存在着工作量大、人情执法等风险。因此,探索与开发一套基于计算机视觉的出租车司机违章行为自动检测与识别系统具有重要的现实意义。本论文重点对吸烟违章行为自动检测技术展开研究,完成的主要工作包括:(1)提出一种利用矩形块亮度均值标准差和异常亮度块占比的交通监控视频帧筛选规则,结合MSRCR(Multi-Scale Retinex with Color Restoration,带色彩恢复的多尺度视网膜)算法,大幅度降低图像增强算法的处理耗时。亮度筛选规则的设定流程为:首先将视频帧分成异常光线视频帧和正常光线视频帧;其次将视频帧分割成48个矩形块,提取矩形块区域内的亮度均值、标准差等信息;最后计算异常亮度矩形块与总矩形块的数量占比,根据上述信息,设定一种区分视频帧的规则。算法在处理交通监控视频时,依据筛选规则,跳过正常光线视频帧,只针对异常光线视频帧进行MSRCR增强算法的处理,从而提升算法的实时性。(2)提出一种高效的出租车车窗区域检测算法。本文首先分析了大量交通监控视频中的吸烟场景,提出用车窗及车顶灯相关区域(下文统称车窗区域)的检测代替出租车车辆检测的思想,降低了因车辆相互遮挡导致漏检的风险,同时利用高鲁棒性和高实时性的Haar-Adaboost算法,完成车窗区域的初步检测。其次,为降低车窗区域分类器的误检率,设计了一种基于出租车车顶灯的分段直方图相似度匹配的方法,实现对车窗区域的二次检测。经出租车交通监控视频数据库的测试,算法查准率可达97.5%。(3)设计并提取一组契合交通监控场景的吸烟烟雾特征和吸烟动作特征,基于烟雾和动作的持续性完成吸烟行为的判定。本文首先利用前文提取的车窗区域,划定烟雾和动作的特征提取区域。通过分析大量吸烟烟雾样本,得出烟雾在HSV颜色空间的分布特性,同时结合ViBe运动目标检测算法提取的运动前景得到疑似烟雾区域。其次,通过深度分析交通场景中吸烟烟雾和吸烟动作等相关信息,最终确定使用烟雾的运动轨迹、复杂轮廓、凸包面积以及出租车司机抖烟灰的频次和时间间隔等特征实现吸烟行为的判定。(4)设计并实现多功能出租车司机吸烟行为自动检测系统。本文为提升系统的可交互性,基于B/S架构设计系统。同时利用Java生态体系中的轻量级SSM(SpringMVC、Spring、Mybatis)框架和计算视觉库JavaCV开发系统框架和算法部分,最终实现一款包括地图报警、自动检测取证、违章证据存储、数据统计与展示等功能的出租车司机吸烟行为自动检测系统。

出租车实时预定系统的设计与实现

这是一篇关于GPS,智能手机,出租车的论文, 主要内容为本文通过分析国内外出租车预约服务的现状与历史发展,以及电召服务中调度系统的设计方案、实现方式,针对出租车行业服务的特点及需求,提出了一种集成了手机GPS定位技术、无线通信技术以及智能配对技术的出租车实时预约系统框架,并设计了硬件子系统和软件子系统的整体架构,实现了预约服务中的用户管理、定位导航、智能配对等功能。该系统能为用户提供实时、高效、低成本的出租车预约服务。 本系统采用了C/S二层体系构架,目的是充分利用智能手机的数据处理及分析能力,减轻服务端运行负载,降低数据通信流量以减少网络资费。客户端采用Android SDK手机操作系统,使用java语言开发；服务端操作系统为FreeBSD9.0-RELEASE,选用数据库为MySQL5.5版,使用Node.js工具进行开发。通信方式选用了覆盖范围广、计费标准科学的GPRS网络以实现客户端与服务端之间的数据通信。 本文的研究重点是系统总体架构设计以及功能模块的设计与实现。系统总体架构包括系统硬件架构、系统软件架构、系统工作平台架构的模型设计；按照系统工作原理及工作流程进行系统中各功能模块的划分,并进行设计与实现。 本设计通过手机客户端GPS定位信息的获取,在服务端按照最短路径搜索算法进行智能匹配预约乘客最近的空载出租车,出租车客户端利用从服务端接收到的匹配乘客定位信息进行自动设置并导航,实现了预约乘客的“一键预约”与空载出租车的“自动调度”功能,达到“实时预约”的目标。