交通智能监控系统可行性分析

面向危险驾驶行为的智能监控识别

系统

项目可行性报告

中国计量学院 质量与安全工程学院

浙江德胜交通科技有限公司

二○一三年七月

目 录

一 项目可行性报告

1. 立项的背景和意义 2. 国内外研究现状和发展趋势

3. 项目主要研究开发内容、技术关键及主要创新点

3.1主要研究开发内容 3.2 主要创新点 3.3 项目预期目标 4. 项目预期目标

4.1主要技术指标

4.2预计达到的经济指标、社会效益 4.3技术应用和产业化前景 4.4 获取自主知识产权的情况 5. 项目实施方案、技术路线、组织方式

5.1实施方案 5.2技术路线

5.3组织方式和课题分解 6. 计划进度安排 7. 现有工作基础和条件

1. 立项的背景和意义

随着我国居民生活水平的日益提高，汽车已经进入到了千家万户，据有关部门统计，截止到2013年4月，杭州市主城区的机动车保有量已经达到100万辆。汽车数量的增加标志着我国居民生活质量的提升，能够为人们的日常出行带来极大的方便，扩大人们的生活半径，但是随之而来的也有道路拥堵、交通安全等负面作用，尤其是机动车辆交通事故，已经成为影响公共安全的重要因素之一。

人们在驾驶机动车辆的过程中，往往避免不了需要接打电话，而这种现象是最容易被人忽视的公共交通安全隐患。英国的一本医学期刊曾专门做过相关研究，发现开车打电话造成事故的几率是正常开车的4倍。而另一项研究则表明，开车打电话会严重影响人类大脑的活动，甚至出现明明盯着前方的物体，却“看不到”的情况，显然会影响驾驶安全。据统计，到2012年底，由于开车打电话而造成的交通事故率，已经从2005年的5%上升至12%，并且还有继续上升的趋势。目前全世界60亿人口每年死亡5200万人，其中死于交通事故的50万人，占总死亡人数的1％，排在人类死亡原因的第10位。交通事故致死率是指交通事故死亡人数与交通事故伤亡总人数之比。日本的致死率为0.9％，美国的致死率为1.3％，而中国的致死率平均为27.3％，位于31个国家中的第三位。中国各大城市统计数据显示，因为开车打手机引起的事故率和死亡率都高居榜首，甚至达到了40%以上，美国科学家作了一次有关开车打电话分散驾车者注意力的模拟试验，结果表明，电话导致驾车者的注意力下降20%，如果对话内容重要，驾车者的注意力甚至能下降37%，在目前道路交通事故日益高发的时候，平时驾车尚且难免发生意外，开车打电话，分散精力，出事故的概率就更高了。

目前世界上已有约50个国家和地区明令禁止司机在驾车过程中打电话。有的国家对此处罚十分严厉，如新加坡对初犯者最高罚款为1000新元，监禁6个月；对再犯者最高罚款为2000新元，监禁1年。在英国，开车打手机者可能面临“危险驾驶”起诉，最高可判入狱两年。有研究表明，开车打电话的危险性更甚于酒后驾驶。而在我国，自从2013年1月1日起开始实施的《机动车驾驶证申领和使用规定》，驾驶机动车有拨打、接听手持电话等妨碍安全驾驶的行为属于违法行为，一次记2分，处以20元以上200元以下罚款。

尽管现在各个国家都已经对禁止开车打电话进行明文立法，但是现在还缺乏有效的监管机制。由于开车打电话的随机性和瞬时性，监管人员往往没有有效的判断依据，经常会出现这种情况：眼看到驾驶员在打电话，但是当交警拦下车辆的时候，驾驶员已经将电话挂断，交警对这类现象往往无能为力，并且在很多没有摄像头和交警等监管不严的道路上，开车打电话的现象更为严重，这样都会对公共交通安全造成严重的安全隐患。

因此，本项目旨在研发面向公共交通安全的智能监控识别系统，以实现对机

动车驾驶员在行车过程中的监管，并且使交通监管部门能够对司机在驾驶时所出现的危害交通安全的行为进行及时采集取证。本项目的实施对公共交通安全有着重要的实际意义。

2. 国内外研究现状和发展趋势。

2.1 道路监控系统研究现状

我国在“十一五”期间印发了《2006-2020年国家信息化发展战略》，对交通信息化建设提出了更高的要求，交通部根据发展战略确定了交通信息化发展方向，并开展实施示范工程，为信息化建设积累了丰富经验。交通信息化建设是整个交通行业的工作重点，而监控系统的信息化建设则是道路信息化建设的重要部分。近年来，国内外众多学者专家对道路监控系统进行了深入研究。摄像机作为监控系统的“眼睛”，其性能的优劣决定了监控结果的好坏，余柏顺对道路视频监控系统的特点、系统对摄像机的要求等进行讨论，并给出摄像机指标参数选择依据[1]。张治国对智能交通中道路监控摄像机的安装方式、摄像机选型等方面进行分析，最终实现摄像机在强光、弱光环境下对对象进行清晰准确的捕捉[2]。徐斌等人则基于WLAN技术提出一种新的交通道路监控方案，通过研究对监控摄像机的基本要求，提出基于WLAN技术的道路监控方案，并探讨无线传输设备的频率选择、频率划分以及道路监控所需网络带宽等难点问题的解决途径[3]。公安部交通管理科研所的岑鑫明等人，通过对城市道路视频监控系统建设主要目标的分析，确定了视频检测系统在城市道路视频监控系统中的位置与功能应用，并提出了视频检测技术在城市道路视频监控系统中的应用趋势[4]。为了解决夜间视频图像捕捉的技术难题，华实等人对半导体激光夜视的道路监控设备的技术构成和功能进行了阐述，对各构成部分的技术原理和系统成像特点及成像软件分析处理系统进行了论述，并对系统精度和清晰度也作了必要的分析[5]。上述专家学者的研究成果对本项目中监控系统的平台搭建，提供了有力的技术支持。

2.2 图像处理技术在智能识别监控系统中应用的研究现状

当图像信息被摄像机捕获采集后，需要对所采集的图像进行信号处理，与识别特征点进行匹配比较，并触发接下来的信息存储和传递功能，所以图像处理是智能识别监控系统中的核心技术。自动识别监控方法可分为“间接检测算法”和“直接检测算法”两种，而其中间接检测算法的应用最广，主要有California算法系列[6]和McMaster算法[7]两种，郭艳玲等人基于上述间接检测算法，提出了一种结合小波分析和SOM(自组织特征映射)神经网络的交通事件检测算法，并运用Matlab进行了仿真分析，结果表明提出的交通事件检测算法利用较少样本数据即可快速实现交通事件检测，具有一定的应用价值[8]。哈尔滨工业大学的赵鹏等人，针对运动中的物体，基于图像差分技术，提出一种目标轮廓特征级融合