基于机器视觉的高速公路服务区违法上下客识别应用研究

为加强管控高速公路服务区违法上下客行为,提升执法效率,保障交通安全。本文基于违法上下客行为伴随的携带行李箱、背包等携物特征,利用高速公路服务区已有视频监控,基于检测区域的目标车辆识别与跟踪,采用Codcbook算法提取目标行人轮廓,通过人体骨骼关键点检测算法实现行人携物检测,结合行人移动方向与车辆停靠位置的相对分析,判别违法上下客行为。开发一套基于机器视觉的违法上下客识别原型系统,在试点服务区得到有效应用,对提升执法稽查效率及非现场执法智能化水平具有重要意义。

高速公路服务区违法上下客行为识别技术研究

高速公路服务区违法上下客行为严重影响客运交通秩序,极易诱发交通安全隐患。本文通过对车辆、行人、物体的特征提取及持续跟踪,基于行人携物、背包的特征识别,建立了一套违法上下客识别流程,并研发违法上下客行为识别系统,实现疑似违法行为的智能检测及抓拍取证,为非现场执法提供依据,对提升执法稽查效率及非现场执法智能化水平具有重要意义。