本文研究的主要目的是通过对公交车车载摄像头拍摄视频的处理,研究前方公交车道检测算法和前方车辆识别算法,并最终将PC机上可行的算法应用到嵌入式的车载设备中。基于数字图像的车道识别与车辆检测算法是软件环境建设的核心算法,公交专用道违法监控系统的设计与实现是本文研究的最终成果和体现,该系统为现代智慧化城市中公共交通管理提供一套有实,有效、有力的解决方案。本文的主要工作有:(1)研究数字图像预处理的基本算法,为公交专用道违法监控系统的设计与实现提供理论依据和技术支持。主要包括图像去噪算法、边缘检测算法以及数学形态学中的二值化和灰度化等基本算法。重点讨论了平滑去噪算法中的邻域平均法、中值滤波法和高斯滤波法,同时深入研究在边缘检测算法中的Roberts Laplace算子、Prewitt算子和Sobel算子的主要区别。(2)探讨和研究车道检测与车辆识别的基本算法。在车道检测方面,重点探讨基于霍夫变换的直线提取方法和车道线检测方法。霍夫变换方法能够提取复杂影像中的直线,从而找到行驶道路的车道,从而确定道路区域,为车辆识别提供可能。在车辆识别算法研究中,主要研究基于HSV颜色模式的车辆识别算法,该算法的原理是根据车尾灯的特点,将传统的RGB颜色模式通过特定的转化方法转化成HSV颜色模式,其中H所代表的色调会明确标识红色车尾灯的特点,从而有效查找到车辆的具体位置。(3)完成公交专用道违法监控系统的设计与实现。主要包括系统的整体设计和作业流程、前端抓拍子系统的软件环境设计及硬件环境配置、后台处理子系统的设计和管理。此外本文详细地介绍了本系统的主要算法和主要程序代码。