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自動違規取締系統 < 專題>

Primary LanguagePython

大三專題

自動違規取締系統 主要先做違規取締部分,路況或車輛追蹤之類以後再擴充。 - 紅燈右轉 - 兩段式左轉 - 車速 - 闖紅燈(超過停止線) - sgredesgs

分組個別實作

  • 紅綠燈燈號辨識
  • 車子抓取
  • 車子辨識

車輛辨識方法

  • 背景相減法

  • 濾除背景效果很好, 但如果都用同一張frame當背景,在晚上時相減效果會很不好。

  • connected component

    結果還是要先做背景相減後才可以得到比較乾淨的圖像,只要邊緣有斷掉label就會斷掉。 只能分辨出不同的車輛並且隨機上色,但無法知道下張frame同個物件為哪個。

  • canny邊緣偵測

    邊緣線段太多反而不好找出整塊車體。

    (X)

  • ML

    需要大量資料來訓練。

  • 混合高斯模型(MGM)

    opencv提供三種backgrooundsubstractor 方法來實踐前景去除

    MOG, MOG2, KNN。

車輛追蹤

  • HOG特徵

    只要車輛角度一改變就完全是不同的物體了。

    不過每個frAme之間會改變的角度應該不大 ( ?

  • 色彩histogram

    兩台車顏色太像可能會有問題。

  • 移動距離

    可能判斷成隔壁車道靠很近的車

  • 方向&角度

    在同個方向向量上轉動角度在一定範圍內就是同台車。

場景架設

參考資料

網路資源

專題討論紀錄