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方法，该方法不需要图像配准降低了融合的计算复杂度，有效提高了可见光图像中目标轮廓提取的精度9。上海大学的卢强等人针对基于视觉的交通监视系统中路况图像背景去除存在的问题，提出了一种基于边缘的背景去除算法并进行相应的实验研究10。昆明理工大学的舒磊等人将混合高斯算法应用在监控视频分割中，并加入了去阴影算法，得到的新的优化算法能够加快速地响应实际场景的变化，准确有效地分割出运动目标图像11。上述学者的研究成果为本项目中运动车辆的图像捕获及其图像格式转换、分割等方面的研究提供了一定的理论与实验基础。本项目的一个主要创新点在于对驾驶员危险驾驶行为的动作识别，而这个方面国内外均没有相关研究，本项目的实施可从一些学者的类似研究成果中得到部分借鉴。表情识别技术现在是图像处理和模式识别的研究热点，而基于频域特征的笑脸识别，特别是 Gabor 波的识别技术得到了广泛的应用12，13。但是基于 Gabor 特征的人脸识别方法特征维数大、分类器复杂度高，容易使后续的识别算法步入“维数灾难”的问题14， ，Littlewort 利用 Adaboost 算法从Gabor 特征中选择出最有区分度的特征，然后将选择后的特征训练支持向量机(SVM)分类器。实验结果表明，这种算法的识别率高，但从框架结构和实际测试结果来看，Adaboost 算法的特征选择过程耗时很大，所以训练时间长，如果算法推广到大容量或复杂表情的人脸识别系统的话，会影响实际应用效果15。Bosch 提出了 PHOG 算法，这种算法表征的是一副图像的局部形状以及其形状的空间关系16, 17。华南理工大学的郭礼华等人则提出一种基于 PHOG 特征与聚类线性鉴别分析(CLDA)的笑脸识别方法，并进行实验研究，实验结果表明PHOG 特征能够免去 Gabor 特征在 Adaboost 耗时的特征选择过程，具有和Gabor 特征相当或更优的识别性能，且 CLDA 在维数降低时，系统能够保持更好的识别率18 。齐林，张丽丽等人基于分数阶 Fourier 变换(Fractional Fourier Transform，FRFT) 和局域二值模式 (Local Binary Pattern，LBP)对面部笑脸表情的识别进行研究。利用 FRFT 的时频双重特性和 LBP 算子能提取纹理图像微小特征的优点，提出一种将 FRFT 与 LBP 算子相结合的笑脸识别算法，并进行仿真实验19 。上述研究成果为本项目中识别特征点的设定与智能识别提供了技术依据。参考文献：1 余柏顺. 道路视频监控系统摄像机的应用J. 第十二届安全博览会论文集 . 2009:214-216.2 张治国 智能交通中的道路监控摄像机J. 智能建筑与城市信息， 2008，9:31-34.3 徐斌 , 游冰. 基于 WLAN 技术的交通道路监控方案J. 计算机与现代化，2011,4:156-158.4 岑鑫明，卢利强，邱红桐 . 视频检测技术在城市道路视频监控系统中的应用J. 中国公共安全（学术版） ，2010,2：105-108.5 华实，王丰. 道路监控激光夜视系统技术分析J. 湖南交通科技， 2011，37（4）：165-169.6 Payne H J, Helfenbein E D, Knobel H C. Dev elopment and testing o f incident detection algorithms: volume 2 - research methodology anddetailed results Z. Deport No. FHWA-RD-76-20 Federal Highway Administration, 1976.7 Perasnd B, Hall F L. Catastrophe theory and pattern in 30-second free-w ay traffic data - implication for incident detection J . Transportation Research 23A, 1989, ( 2) .8 郭艳玲，吴义虎，黄中祥. 基于小波分析和 SOM 网络的交通事件检测算法J. 系统工程，2006，24(10) ：100-104.9 赵鹏，浦昭邦，张田文等 . 一种基于图像融合的运动目标快速检测算法J. 光学技术，2005，31（5）：648-652.10 卢强，陈泉林，林康红等 . 智能交通监视系统中路况图像背景去除算法研究J. 电子技术应用， 2001，11：35-36.11 舒磊，倪远平，王虎. 道路监控视频中运动目标分割算法的研究J. 甘肃科学学报，2012，24(1)： 72-76.12 Bai Y, Guo L H, Jin L W, et al. A Novel Feature Extraction Method Using Pyramid Histogram Orientation Gradients for Smile RecognitionC. Proceeding of IEEE International Conference on Image Processing. Cairo, Egypt: IEEE Press, 2009.13 Chen J, Bai Y. Cla