论文总字数：25200字

摘 要

随着近年来我国经济的迅速发展，交通道路建设的规模越来越大。同时，交通路线越来越复杂，各种道路上车流量逐渐增大。因此，交通监控视频对交通管理越来越重要。通过采用智能视频分析技术对行车监控能够最大限度地减少人为干预,提高监控效率,减轻人的工作负担。而且图像处理技术的不断进步也为普及交通智能视频分析的应用打下了坚实可靠的基础。

本文在分析视频和图像处理技术的基础上，设计了一个基于Opencv的行车监控系统。其主要内容是通过对智能视频分析技术的应用使该系统能够交通监控的视频和图像进行识别和分析，该系统可以根据实际应用有效识别行车中违规车辆的车牌及分析违规情况，并可以对车辆的相关数据信息进行管理，以实现行车监控的目的。

关键词 智能交通 车辆检测 目标识别 Opencv 图像处理

Application and implementation of intelligent video analysis technology in traffic surveillance video

Abstract

Due to the rapid development of the Chinese economy in recent years, the scale of road construction is increasing. At the same time, transport routes are becoming more and more complex, and traffic on various roads is gradually increasing. Therefore, video to monitor traffic is becoming increasingly important to manage traffic. Using intelligent video analysis technology, motion control can minimize human intervention, improve monitoring efficiency and reduce the burden on people. Moreover, the continuous improvement of image processing technology has laid a solid and reliable foundation for popularizing the application of traffic intelligent video analysis.

Based on the analysis of video and image processing technology, this article develops an Opencv-based motion monitoring system.The main content is to enable the system to identify and analyze the video and image of traffic monitoring through the application of intelligent video analysis technology. The system can effectively identify the license plate of the illegal vehicle in the vehicle and analyze the violation according to the actual application, and can The relevant data information is managed to achieve the purpose of traffic monitoring.

Keywords: Intelligent Transportation Vehicle Detection Target Recognition Opencv Image Processing

目 录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1课题背景 1

1.2课题的意义 1

1.3国内外智能视频分析研究现状 3

1.4论文的组织结构 3

第二章 相关技术及使用工具 5

2.1 视频分析技术 5

2.2 C 语言 5

2.3图像处理技术 6

2.3.1彩色图像的灰度化 6

2.3.2图像色彩理论 6

2.3.3灰度图 7

2.3.4灰度转换法 7

2.4 visual studio 2013 7

第三章 行车监控方法分析 9

3.1运动目标常用检测方法 9

3.2 图像灰度化 9

3.3二值化处理 10

3.4 车牌定位 10

3.5 字符识别 15

第四章 行车监控系统的设计与实现 18

4.1行车监控系统流程设计 18

4.1.1车牌识别 19

4.1.2违规行为检测 19

4.2数据库设计 20

4.3视频及图像处理功能实现 21

4.4车牌识别功能实现 23

4.5违规行为检测功能实现 25

4.6车辆信息及用户信息管理功能实现 28

第五章 总结与展望 32

5.1总结 32

5.2展望 33

参 考 文 献 34

致 谢 36

第一章 绪论

1.1课题背景

随着现代化进程的加快和人民生活水平及物质需求的提高，拥有机动车尤其是私家车的人数在逐年上升。所以不可避免的一系列的交通问题也随之而产生。机动车数量的不断增长，其一方面导致了交通拥堵的情况越来越严重，另一方面则是交通违规和交通事故的发生频率也明显提高。而对于传统的交警现场维持交通秩序来说，则存在很多弊端和局限性，例如：

1. 在车速较快的位置会对交警的人生安全构成威胁。
2. 在车况复杂的路段会造成各种视觉盲区和死角，以至于遇到交通问题不能准确判断真实情况。
3. 遇到问题时不能够及时有效的进行处理。

结合以上几点可以得出在维持现代交通中，如果单一的依靠交警，不会浪费大量的人力物力和财力，而且还不能达到理想的效果。欣慰的是，随着计算机技术尤其是计算机图像视觉技术的飞速发展，如今我们可以使用智能视频分析技术分析采集到交通录像，进行精准的分析和判断，可以极大的减少人力物力财力的投入，提高管理交通的效率，同时确保了交通警察的人身安全。

本课题通过对智能视频分析的研究，选取合适的框架，对常见交通违规行为进行识别，实现行车识别系统。

1.2课题的意义

请支付后下载全文，论文总字数：25200字