基于交通监控的出租车司机吸烟行为自动检测

摘要

随着计算机及视频处理技术的快速发展,基于出租车的智能化非现场执法成为可能.但目前尚缺少针对出租车违法违章行为的智能分析技术,对此提出一种吸烟行为的自动检测算法.首先利用提出的亮度筛选规则减少图像增强部分的处理耗时;其次结合Haar-Adaboost和提出的分段直方图匹配算法,实现对出租车车窗区域的识别;设计一组有代表性的特征来识别吸烟烟雾和抖烟动作,包括烟雾质心运动轨迹、面积增长率、烟雾凸包与轮廓周长比、轮廓内外接矩形面积比以及抖烟频次和时间间隔,最后利用支持向量机进行特征分类.实验结果表明,上述方法的最优查准率达到85.7％,证明了算法的有效性.