基于视觉无人机的高速公路违章检测——检测流程之一

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为了检测车辆非法占用应急停车道，不管是在应急车道上停车还是行驶，普通车辆都是不允许的，那么这个检测的逻辑流程是什么呢？

首先我们肯定需要去进行车辆检测和车辆跟踪，才知道是同一辆车，因为无人机巡航飞行，背景是运动的，所以检测算法用的多的有ViBe和CNN中的SSD，YOLO等，跟踪算法有camshift，meanshift，Kalman滤波器，这里再分析选择哪一个。

之后需要进行车道线检测，才能判断哪里是应急车道，常用的车道线检测有：Hough变换，漫水填充识别车道，还有CNN去搞。

判断车辆是否在应急车道内，这个还没想好，可以用像素点阈值之差？

车辆尾部两侧检查尾灯的位置，第一种可以用Sobel算子找到车尾的矩形，在利用一次sobel算子计算得到尾灯位置；第二种是HSV颜色空间分割和RGB模型地融合，如果是运动情况，尾灯可能还要进行跟踪，这里用Kalman滤波器就可以了。

而我们不仅要判断车尾灯的位置，还要看是否是亮的黄灯，这里用H,S,V的分量直方图去反映是否亮黄灯。

假设t’时刻亮的是黄灯，那么根据 https://blog.csdn.net/u010712012/article/details/84454590
上次写的思路来检测下一个或两个时刻的时候是否还亮着黄灯，这个频率间隔设为 $\frac{t}{2}$(假设亮灯时间为t)，没亮就说明是双闪灯，或者再来循环一下以确定不是司机关掉了。如果亮了说明不是双闪灯，为非法占用应急车道，进而需要识别车牌。

以上是流程图，下次进行细致分模块进行分析。