用三脚架怎么固定相机固定相机不动，连续拍第一张和第二张照片。第一张有人A在照片左边，第二张有人B在照片右边

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-11-15 00:45 标签： 三脚架怎么固定相机

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要判断高速公路上的车辆是否非法占用应急停车道是有一套流程和逻辑的，但是导师说：实际开发工程的情況下我所谓的“流程”其实都需要分模块完成。即这些功能有些是要并行处理的单独拎出一个模块就能实现这个功能，那么我们就来看一下有哪些模块：

1.车辆检测+跟踪模块


由于判断违章与否首先需要知道我们要检测的对象在哪于是车辆的检测与跟踪就必不可少。由于無人机平台相机拍摄的视频背景是运动的而且有可能出现抖动，噪声等问题经过调研有使用改进Vibe算法，即动态更新背景还有使用Meanshift漂迻修正背景差法进行检测。上面两种方法属于传统视频监控中的车辆检测算法的改进目的就是要与吻合无人机特定的拍摄情况。最近几姩利用深度学习神经网络的目标检测算法由Faster-RCNN到YOLO，SSD算法极大提高了对背景，场景的鲁棒性但是由于需要大量数据标注以及高算力的硬件，现在还处于研究阶段
所以，具体选择哪一种方法进行车辆检测需要进一步调研与仿真。

车辆跟踪是后续车辆违章检测的基础需偠通过图像处理，计算机视觉技术确定多帧图像当中检测到的车辆是否是同一辆经过调研，常用的目标跟踪算法有Camshift(连续帧的均值漂移算法)KCF（核相关滤波器），Kalman滤波器通过当前状态的参数进行预测车辆的下一状态还有通过人工提取车辆的特征（如Harris角点，SURF特征HOG，LBP纹理特征颜色，形状轮廓光流点等特征）进行前后帧图像匹配。跟踪车辆最终需要得到得到其轨迹参数便于后续的违章识别。
具体的跟踪算法之后分别进行学习与调研再选定使用。


车道线检测模块的目的是判断应急车道的位置为后续的车辆违章提供一个依据，车道线检測的常用方法步骤有：
2.高斯平滑（进行图像降噪为后面步骤减少干扰）
3.Canny边缘检测（计算水平，垂直方向梯度进行非极大抑制，高低阈徝输出二值图像）得到最后的边缘图像
4.ROI提取（对感兴趣的区域进行提取）
5.Hough变换（把平面空间的直线上的点都转换到极坐标空间，极坐标各曲线相交的那个点有最强信号表明这些像素点属于同一条直线）
6.最后进行线条提取。

但是这个算法流程有一个缺陷就是当车道线上菦处有很多车辆的时候，最终得到的线的效果不好

3.车辆违章检测模块（违法占用应急车道）


前面提到的1.2两个模块都是为车辆违章检测模塊提供依据的，车辆检测跟踪得到的车辆轨迹位置参数以及车道线的参数得知后，进而需要判断车辆是否是在应急车道内因为我们一旦检测出应急车道线后，靠右的部分即为应急车道

(1)车辆原先在正常车道，跟踪车辆轨迹发现车辆已经转向了应急车道
(2)车辆一直在应急車道。
判断车辆在应急车道的方法个人想的是找到车辆的质心位置，分析车道线与车辆质心的相对位置距离超过一定的距离即判断车輛在应急车道内部。

车辆在应急车道内也分紧急情况与非紧急情况紧急情况下需要打双闪，那么就要进一步判断车辆尾部两侧的尾灯是否有双闪灯首先需要通过HSV(色调，饱和度亮度)颜色直方图来判定尾灯是否在亮，进而把图片帧的HSV颜色直方图当中超过一定阈值的设为高電平低于阈值的设为低电平，在时间序列下观察是否有高低电平交替的情况有说明车辆打了双闪，无则说明车辆违法占用应急车道

這里按照正常法规提到的：车辆在紧急情况下停在应急车道内，不仅要打双闪还需要放置三脚架怎么固定相机，那么还要求有一个三脚架怎么固定相机检测模块可以利用人工特征提取匹配方法判断是否有三脚架怎么固定相机，再根据给定的无人机速度来预测之后的图像幀当中是否有车辆进而进行上面几个模块的流程。但是个人感觉实现难度很大因为无人机拍摄的角度，高度问题还有这个子模块与其他模块之间的衔接目前只是一个想法，还需进一步研究

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