HUANG X P，JIA K B，NIE WZ，et Detection Technology for Taxi Violations in Intelligent Transportation［J］.Measurement&Control Technology，2020，39（1）：65-70.

近年来，出租车违章行为数量迅速上升，其中车牌遮挡和吸烟行为所占比例较高。目前，交通执法人员识别出租车违章行为的方式包括现场人工执法和通过监控摄像头人工执法。但这些执法方式效率低下，且执法纰漏、人情执法、玩忽职守等问题依然没有得到根本解决［1］。

针对上述问题，基于计算机视觉技术开发了车牌遮挡和吸烟违章行为自动检测算法。与深度学习技术相比，该算法开发成本明显低于前者，如训练数据样本量的差异。与传统执法方式相比，自动检测算法能够实现全天候不间断执法，维持执法尺度一致性。同时，基于B/S架构设计自动检测系统，解决了传统C/S客户端可维护性差等问题，实现了数据存储、数据多样化展示等功能，进一步提升了执法效率。

1 出租车检测

针对出租车违章行为自动检测技术进行研究，首先需要实现对出租车的检测。通过对比主流的目标检测算法［2］可知，Haar-Adaboost算法［3-4］在实时性和精度方面的综合表现优于其他目标检测算法，因此，本文采用该算法作为出租车检测的基础算法。首先需要构建训练集，因为车牌遮挡和吸烟行为的特征提取关键区域具有差异，车牌遮挡行为关键区域为车牌区域，吸烟行为关键区域为驾驶室区域，因此分别构建了两种正样本数据集来训练分类器，部分样本如图1和图2所示。

图1 车脸区域正样本

图2 车窗区域正样本

对训练完成的分类器进行测试，测试视频集采集自交通执法摄像头，共包含72 h，实验结果如表1和表2所示。

从实验结果可知，车脸分类器当正样本归一化为48×36、迭代次数为16次时，检测效果最佳，查准率达到93.8%；车窗分类器当正样本归一化为28×20、迭代次数为15或16次时，检测效果最佳，查准率达到92.8%。证明上述分类器能够对出租车进行有效识别。

表1 出租车车脸分类器查准率迭代次数 归一化大小52×40 48×36 32×32 27×27 9 89.4% 90.6% 89.5% 86.2%11 90.2% 91.2% 90.6% 89.3%13 91.2% 93.5% 91.8% 89.5%15 91.3% 93.7% 91.7% 89.3%16 91.4% 93.8% 91.8% 89.3%

表2 出租车车窗分类器查准率迭代次数 归一化大小24×24 26×22 28×20 30×18 9 88.6% 90.6% 91.8% 89.5%11 88.9% 91.2% 92.3% 90.3%13 89.7% 91.5% 92.6% 90.6%15 89.9% 91.7% 92.8% 90.8%16 90.0% 91.7% 92.8% 90.9%

2 车牌遮挡行为判定算法

通过分析交通监控视频发现，出租车遮挡车牌的方式包括全遮挡和部分遮挡，分析总结了交通中常见的车牌遮挡方式，并对应设计了车牌遮挡判定算法，其流程图如图3所示。

图3 车牌判定算法流程图

首先根据车牌区域与车脸区域的位置关系确定车牌区域，如图4所示。

其次提取车牌区域的蓝色像素点，并生成最小外接矩形。根据不同遮挡方式设定相应的判定方式，具体如表3所示。

图4 车牌与车脸区域位置关系

表3 车牌遮挡方式与判定方式车牌遮挡方式 判定方式全遮挡 蓝色像素点占比单区域部分遮挡 蓝色区域宽高比多区域部分遮挡 蓝色区域质心相对位置

将车牌遮挡判定算法利用实际交通监控视频测试，测试集包含700段视频序列，其中包含车牌遮挡行为200起，实验结果如表4和图5所示。

表4 车牌遮挡算法性能对比注：“—”表示文章未给出算法 查全率 查准率文献［5］ 87%—92.5% 88.7%本文算法

图5 算法检测结果图

实验结果表明，本文算法优于现有车牌遮挡判定算法，算法查全率和查准率均在90%左右，证明算法能够对车牌遮挡行为进行有效判定。

3 吸烟行为判定算法

为更好地设计吸烟行为判定算法，首先分析出租车吸烟场景，该场景特点如下。

①执法长期处于拍摄远景状态，出租车驾驶室在画面中所占比例太小。

②吸烟过程中产生的烟雾和动作极易被方向盘和车窗遮挡。

③前挡风玻璃的反光对车窗内的吸烟行为产生了严重模糊。

④出租车司机在吸烟过程中伴随着烟雾从车窗内飘出。

⑤出租车司机在吸烟过程中伴随着伸手抖烟灰动作。

通过分析吸烟场景特点可知，为提取稳定的吸烟行为特征，舍弃车窗内的吸烟信息，利用飘出车窗外吸烟烟雾和伸手抖烟灰动作信息来设计吸烟行为判定算法，算法流程如图6所示。

文章来源：《智能城市》 网址: http://www.zncszz.cn/qikandaodu/2020/0709/379.html