由於經濟蓬勃發展，國內自小客車持有率逐年提高，駕駛者違規所衍生的交通問題日益嚴重。目前國內執法工作大多由警員人力支援，受限於人力資源，常無法達到常態性以及公平性…等原則，因此儘管加強違規的取締，成果卻不彰。透過影像處理技術來辨識車種以及取得交通參數，近年來於國內外已逐漸發展成熟。透過整合之智慧型交通執法系統，可以讓交通稽查取締工作發揮更大的功能，提升交通績效。
    本研究利用影像處理技術結合自行發展之道路環境辨識演算法建立智慧型執法系統之平台。研究計畫分為三個部份：背景建立與更新、道路環境辨識以及違規行為偵測與辨識，並選定「未依規定變換車道」以及「未依規定行駛車道」違規行為建立違規行為判定子系統，做為智慧型執法系統平台之先驅研究。
本研究利用影像中位數法建立背景、結合遞迴式背景建構模式與非遞迴式背景建構模式進行背景更新；並且利用特徵判斷與樣板比對辨識路面標線，進而分割道路環境；最後利用車輛偵測、追蹤等…影像處理技術結合道路環境辨識結果進行違規行為的偵測與辨識。
    經過實際車流影像驗證，發現利用影像中位數法所建立之道路環境背景於不同的時間點、不同的路口或路段，皆能建構出乾淨的背景。在道路環境辨識方面，利用特徵以及樣板比對進行判斷之路面標線辨識率分別為100%以及89.9%。車流量計算方面，路口內大型車、小型車以及機車的辨識率分別為84.2%、97.1%以及100%，；路段內大型車、小型車以及機車的辨識率分別為89.4%、98.3%以及97.7%。違規行為辨識方面，未依規定變換車道辨識率為100%、未依規定行駛車道辨識率為89.1%。上述之結果，雖然未達百分之百的辨識率，然已成功地建立可用的平台。

Because the highly economic developing for Taiwan within the past several years, the car-hold-rate is also increasing rapidly year by year. Therefore, the traffic problems which are from driver traffic violation are more serous than that before. Nowadays, there are many non-normal and unfair cases for the traffic management cause by the limited police resources. Although the police agency enhances to suppress illegal uses of traffic, the performance is still not good. The intelligent enforcement system platform is used to improve the traffic violation detection performance. 
    In this study, the image processing techniques and the road environment recognition algorithm are used in the intelligent enforcement system platform. There are three parts: 1) the background reconstruction and its updating. 2) The road environment recognition. 3) Traffic violation detection. Here the “Change-Lane at Will” and the “violation of Right-Lane Driving” are selected for the traffic violation detection.
    In our study, the background is constructed using temporally median filter and the combining it with recursive and non-recursive background updating algorithms to update our background image. Next, the extracted features and template matching algorithm are used to obtain the lane edge trace. Hence, the road environment can be segmented via these known lane edge trace. Finally, the moving car detection and its tracking algorithms are also used to recognize the traffic violation.
     The simulation results show that the temporally median filter can construct a clear background image even in the different environments. In the road environment recognition, the detection rates of the proposed feature extraction and template matching methods are about 100% and 89.9%, respectively. In the traffic-flow counting, the detection rates of big-car, small-car and motorcycle are 84.2%, 97.1% and 100%, respectively. In the traffic violation detection, the detection rate of “Change-Lane at Will” is 100%, and the detection rate of “violation of Right-Lane Driving” is 89.1%. Althourh the detection rates were not achieve 100%, but the feasible platform was established successfully.

目錄	i
表目錄	v
圖目錄	vi
第一章 緒論	1
1.1 研究動機與背景	1
1.2 研究目的	2
1.3 研究範疇	2
1.4 研究架構與內容	3
1.5 研究方法	5
1.6	研究流程	7
第二章 文獻回顧	8
2.1 影像處理基本原理與技術	8
2.1.1 影像切割	8
2.1.2 物件標記	11
2.1.3 影像特徵匹配	14
2.2 影像處理於交通領域之應用	16
2.2.1 車輛偵測	17
2.2.2 車輛辨識	19
2.2.3 交通環境背景重建	22
2.2.4 路面標線偵測回顧	27
2.2.5 智慧型執法系統	29
2.4 現階段國內交通執法現況	30
2.4.1 交通執法勤務之目的與型態	30
第三章 道路環境辨識演算法	34
3.1 背景重建模式與分析	34
3.1.1 影像平均數法	35
3.1.2 影像中位數法	37
3.1.3 影像眾數法	38
3.1.4 整合性背景模式	40
3.2 道路環境特性分析	41
3.2.1 道路環境說明	41
3.2.2 道路環境辨識方法	42
3.3 利用特徵判斷辨識路面標線	42
3.3.1 車道邊緣	42
3.3.2 停止線	43
3.3.3 枕木紋行人穿越道	44
3.3.4 車道線	44
3.3.5 背景分割	45
3.4 利用樣板比對辨識路面標線	46
3.4.1 樣板比對的方式	47
3.4.2 樣板比對的定位	48
3.4.3 路面標線樣板建立方式	49
第四章 攝影機環境與幾何角度探討	52
4.1 攝影機架設與車輛長寬幾何關係	52
4.1.1 攝影機與車輛角度	52
4.1.2 攝影機之縱像元解析度與實際距離	53
4.1.3 攝影機之橫像元解析度與實際距離	54
4.1.4 車輛在縱向線所佔的像元素	55
4.1.5 車輛在橫向線所佔像元素	57
4.1.6 攝影機架設位置與角度	57
第五章 智慧型執法系統平台之建立	59
5.1 影像前處理	61
5.1.1 背景相減	61
5.1.2 Ostu二值化	62
5.1.3 中間值濾波	64
5.1.4 物件標記	64
5.2 違規行為辨識	64
5.2.1 違規行為辨識流程	65
5.2.2 違規行為辨識原則	66
5.3 交通參數析出	67
5.3.1 車種分類	67
5.3.2 流量計算	68
第六章 實證分析	69
6.1 拍攝方式	69
6.2 設備說明	69
6.3 系統概述	70
6.4 實證結果	74
6.4.1 路面標線辨識結果	74
6.4.2 流量以及違規行為的驗證	75
第七章 結論與建議	79
7.1	結論	79
7.2	建議	80
參考文獻	81
英文部分	81
中文部分	84
附錄一 系統程式碼	86

 
表目錄
表1.1路面標線研究範圍	2
表1.2各違規事件對應之發生地點	3
表1.3車輛偵測器偵測功能比較表	4
表1.4偵測器各項設置條件比較表	5
表1.5各項偵測器對應可能違規事件	5
表2.1警政署交通違規舉發件數與交通事故發生件數對照表	31
表2.2行政院衛生署與內政部警政署交通事故死亡人數統計	32
表3.1路面標線研究範圍	42
表3.2路面標線研究方法	42
表3.3樣版比對應用之路面標線	49
表4.1符號代表意義(一)	53
表4.2符號代表意義(二)	54
表4.3符號代表意義(三)	56
表4.4符號代表意義(四)	57
表6.1實證影像包含之路面標線	74
表6.2驗證路面標線數量	74
表6.3真實車流影像路面標線判斷結果(一)	75
表6.4路面標線測試照片判斷結果(一)	75
表6.5真實車流影像路面標線判斷結果(二)	75
表6.6路面標線測試照片判斷結果(二)	75
表6.7車流量驗證結果-淡水鎮中正東路	76
表6.8違規行為辨識結果-淡水鎮中正東路	76
表6.9車流量驗證結果-淡水鎮中山北路	77
表6.10違規行為辨識結果-淡水鎮中山北路	78

 
圖目錄
圖1.1研究方法	6
圖1.2研究流程	7
圖2.1 Prewitt操作遮罩	9
圖2.2 Sobel操作遮罩	10
圖2.3加標示處理	11
圖2.4改良前標記演算法的缺失	12
圖2.5改良後標記演算法相關像點參考點	13
圖2.6遞迴式標記法示意圖	14
圖2.7點偵測示意圖	17
圖2.8線偵測示意圖	18
圖2.9面偵測示意圖	19
圖2.10區域基礎追蹤示意圖	20
圖2.11輪廓基礎追蹤示意圖	21
圖2.12特徵基礎追蹤示意圖	22
圖3.1道路環境辨識流程	34
圖3.2背景建構流程	35
圖3.3影像平均數法背景建構示意圖	36
圖3.4影像中位數法背景建構示意圖	38
圖3.5影像眾數法背景建構示意圖	39
圖3.6背景更新流程	40
圖3.7背景更新流程	41
圖3.8停止線偵測與辨識結果	43
圖3.9行人穿越道偵測與辨識結果	44
圖3.10雙白線偵測與辨識結果	45
圖3.11背景分割結果	46
圖3.12路面標線之樣板	50
圖3.13樣版比對結果	51
圖4.1攝影機與真實路面平面	52
圖4.2攝影機縱向角度示意圖	53
圖4.3攝影機橫向角度示意圖	54
圖4.4車輛在縱向線所佔像元素示意圖	55
圖4.5車輛在橫向線所佔像元數示意圖	57
圖5.1智慧型執法系統平台之系統示意圖	59
圖5.2智慧型執法系統平台之演算法流程	60
圖5.3前處理流程圖	61
圖5.4雙峰型態單一臨界值的灰階直方圖	62
圖5.5違規行為辨識流程	65
圖5.6違規行為辨識結果	66
圖5.7車種辨識測試畫面	67
圖5.8流量計算測試畫面	68
圖6.1拍攝地點示意圖	69
圖6.2系統操作介面示意圖	70
圖6.3主程式執行畫面	71
圖6.4載入車流影像	72
圖6.5背景建立結果	72
圖6.6道路環境辨識結果	73
圖6.7程式執行畫面	73

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