سامانة هوشمندی نوین برای تشخیص خودکار وسایل نقلیةمتخلف به کمک پردازش خودکار تصاویر دوربین‌های نظارت تصویری

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری مهندسی برق- الکترونیک

2 مشاور شـهردارشیراز در امور فناوری اطلاعات و ارتباطات

3 شهردار شیراز و دانشجوی دکتری جغرافیا وبرنامه ریزی شهری دانشگاه اصفهان

4 کارشناسی ارشد فناوری اطلاعات

5 مدیر مرکز کنترل ترافیک شهرداری شیراز

چکیده

امروزه سامانه‌های هوشمند کنترل ترافیک آن‌چنان اهمیت دارند که برای بهبود روند عبور و مرور وسایل نقلیه در کلان شهرهای بزرگ دنیا از آن‌ها استفاده می‌شود. در همین راستا، پردازش تصویر به عنوان شیوه‌ای نوین برای تجزیه و تحلیل تصاویر ویدیویی دوربین‌های نظارت ترافیکی معرفی شده‌اند. در مقالة حاضر، یک روش جدید برای استخراج اطلاعاتی مانند سرعت و مسیر از وسایل نقلیه در حال حرکت ارائه شده است تا مشاهده شود که آیا قوانین ترافیکی را نقض کرده‌اند یا خیر. به این منظور برای اولین بار مجموعه‌ای از فریم‌های ویدئویی استخراج شده‌اند تا مقداردهی اولیه پیش زمینه برای تفکیک پس زمینه بر اساس استراتژی مدل مخلوط گاوسی انجام پذیرد. پس از آن اشیاء متحرک در بقیه فریم‌های جریان‌های ویدئویی با توجه به تشخیص مربوط به همان جسم در طول زمان شناسایی می‌شوند. در همین راستا از الگوریتم مونک[1] که نسخة بهبود یافتة الگوریتم مجارستانی2 است، استفاده شده تا پیش‌بینی‌های ردیابی برای شناسایی اشیاء در حال حرکت انجام شود. پس از استخراج اطلاعاتی هم‌چون مسیر و سرعت اجسام در حال حرکت، این اطلاعات تجزیه و تحلیل شده و موارد نقض قوانین ترافیکی به شکل خودکار شناسایی و استخراج می‌شوند.نتایج مربوط به اجرای نسخة آزمایشی روش ارائه شده، نشان دهندة کیفیت بالا و امکان سنجی آن حتی برای تصاویر ویدیویی برخط از دوربین‌‌های کنترل ترافیک استاتیک با کالیبراسیون دقیق و ثابت است.
 

کلیدواژه‌ها


Alavianmehr, M. A. and Tashk, A. (2015). A. Sodagaran. Video Foreground Detection Based on Adaptive Mixture Gaussian Model for Video Surveillance Systems. 4th International Conference on Traffic and Transportation Engineering (ICTTE 2015, Madrid, Spain.
Bouwmans, T., El-Baf, F. and Vachon, B. (2010). Statistical background modeling for foreground detection: A survey, in: Handbook of Pattern Recognition and Computer Vision, World Scientific Publishing, 4(2), 181-199.
Carranza, J., Theobalt, C. Magnor, M. and Seidel, H. (2003). Freeviewpoint video of human actors, ACM Trans. Graph. 22(3), 569-577.
Cheung, S. and Kamath, C. (2005). Robust background subtraction with foreground validation for urban traffic video, EURASIP J. Appl. Signal Process
Cucchiara, R., Grana, C., Piccardi, M. and Prati, A. (2003). Detecting moving objects, ghosts and shadows in video streams, IEEETrans. Pattern Anal. Mach. Intell. 25 (10), 1337-1342.
El Baf, F. and Bouwmans, T. (2007). Comparison of background subtraction methods for a multimedia learning space, in: International Conference on Signal Processing and Multimedia, SIGMAP, July.
Elgammal, A., Duraiswami, R., Harwood, D. and Davis, L. (2002). Background and foreground model in using nonparametric kernel density for visual surveillance, Proc. IEEE90, 7, 1151-1163.
Elhabian, S. El-Sayed, K. and Ahmed, S. (2008). Moving object detection in spatial domain using background removal techniques -state-of-art, Recent Patents Comput. Sci. 1 (1), 32-54.
Harold W. Kuhn. (1955). The Hungarian Method for the assignment problem, Naval Research Logistics Quarterly, Kuhn's original publication, 2, 83-97.
Harold W. Kuhn. (1956). Variants of the Hungarian method for assignment problems, Naval Research Logistics Quarterly, 3, 253-258.
Kim, K., Chalidabhongse, T. H., Harwood, D.  Davis, L. S. (2005). Real-time foregroundbackground segmentation using codebook model, Real- Time Imaging, 11(3), 172-185.
Lo, B. P. L. and Velastin, S. A. (2000). Automatic congestion detection system for underground platforms, in: Proceedings of the International Symposium on Intelligent Multimedia, Video and Speech Processing, Hong Kong, China, 158-161.
Mandellos, N. A., Keramitsoglou, I. and Kiranoudis, C. T. (2011). A background subtraction algorithm for detecting and tracking vehicle, Expert Syst. App, l38, 1619-1631.
Mandellos, N. A., Keramitsoglou, I. and Kiranoudis. C. T. (2011). A background subtraction algorithm for detecting and tracking vehicle, Expert Syst. Appl, 38, 1619-1631.
Tashk, A. (2012). Student Member, IEEE, and Mohammad Sadegh Helfroush. An Automatic Traffic Control System based on Simultaneous Persian License Plate Recognition and Driver Fingerprint Identification.20th Telecommunications forum TELFOR, Serbia, Belgrade, November 20-22.
Tian, Y. and Senior, A. and Lu, M. (2012). Robust and efficient foreground analysis in complex surveillance videos, Mach. Vis. Appl. 23 (5), 967–983.
Toroslu, I. H., and ¨UC¸ Oluk, G. (2007). Incremental assignment problem. Information Sciences, 177 (6), 1523-1529.