一种基于图像处理的超载货车智能监控系统

货车超载已经成为公认的安全问题,同时也涉及到运输成本和安全管理人力投入。当前,各国政府都投入了巨资用以治理超载问题。常规方法之一是通过安装视频监控系统来监视道路情况。然而,对于多个卸载场,同时有几十甚至上百监控画面的情况,采用人工观看这种传统的监控模式,效率相对偏低。因此,开发了一种基于图像处理算法的智能超载卡车视频监控系统。该系统采用图像处理算法来自动检测超载管理站的卡车,并定时比对同一位置货车影像以确定是否为同一车辆长时期停在卸载场,未进行卸载处理。通过处理2万多张图片,建立了正负样本数据库。利用Haar-like特征和Adaboost训练算法,从实时监控视频数据流中检测卡车。此外,利用样本图像灰度值分布计算的统计规律,对货车检测结果进行了改进。实际测试验证了系统的有效性。