改进的混合高斯模型视频运动目标检测算法

针对混合高斯模型背景建模在视频运动目标检测中的不足,提出了将混合高斯模型与三帧差分相结合来对视频中运动目标进行检测的算法。由混合高斯模型得到前景和背景,利用当前帧与混合高斯模型所得到的背景相减可以得到一个前景,使用三帧差分和边缘检测得到运动物体的精确轮廓,对此轮廓进行填充得到一个前景,将此三步前景进行运算得到最终的结果;通过新的更新策略来快速地对背景进行建模,以像素点的稳定性来调整像素点的更新速度,从而减少算法运算量,提高算法的运行速度。     

改进的混合高斯模型视频运动目标检测算法

针对混合高斯模型背景建模在视频运动目标检测中的不足,提出了将混合高斯模型与三帧差分相结合来对视频中运动目标进行检测的算法。由混合高斯模型得到前景和背景,利用当前帧与混合高斯模型所得到的背景相减可以得到一个前景,使用三帧差分和边缘检测得到运动物体的精确轮廓,对此轮廓进行填充得到一个前景,将此三步前景进行运算得到最终的结果;通过新的更新策略来快速地对背景进行建模,以像素点的稳定性来调整像素点的更新速度,从而减少算法运算量,提高算法的运行速度。     

基于混合高斯背景建模的交通视频运动目标检测

目前最常用也最有效的运动目标检测方法是背景减除法,其中背景提取是背景减除法的核心.传统的运动目标检测方法无法解决场景的光线突变、背景图像发生变化以及前景运动目标物体的阴影干扰等问题.针对交通视频中背景模型的实际情况,采用混合高斯分布对视频背景进行建模,将前一帧视频图像与所建立的当前背景图像进行相减,得到车辆在当前时刻的运动图像,并将所得图像进行形态学去噪处理.通过相关的仿真实验,证明了该方法能够比较准确地检测出前景运动车辆目标.     

基于组合前景提取的混合交通两轮车辆视频检测

针对混合交通流中两轮车辆视频检测问题,提出一种基于混合高斯模型（GMM）与背景累加模型（BAM）的组合前景提取方法,该方法将GMM与BAM组合得到的2 种前景图像分别经过滤波和形态学的膨胀操作处理,然后进行“与”操作,过滤掉高斯前景中的大量噪声,提取出感兴趣前景区域.针对两轮车辆的轮廓边缘特征,采用Canny 边缘检测提取边缘信息,去除前景区域中的非目标区域,采用两轮车辆的自建模板,通过欧氏距离进行模板匹配,定位并标记感兴趣区域中的目标区域.在OpenCV 和Matlab7.1 实验测试平台上,对典型城市混合交通路段的交通流视频进行测试.结果表明,该方法对混合交通流中两轮车辆的识别检测具有较高的准确率.     

一种改进的基于混合高斯分布模型的自适应背景消除算法

视频检测技术是智能交通系统研究中一个重要研究方向，根据交通流视频检测的特点，对基于混合高斯分布模型的自适应背景消除方法进行了改进，包括：背景模型匹配只使用亮度信息；将高斯分布模型按权值、方差排序；使用单目深度信息来确定背景；动态调整采样频度等，实验表明，本文提出的算法，分割效果较佳，分割的实时性大大增强。     

基于混合高斯模型的道路背景提取方法研究

针对单高斯模型对道路背景提取的不足,提出一种基于混合高斯模型的道路背景提取方法。利用多个高斯分布组成混合高斯模型来表示道路背景图像中的各个像素点,并且针对该算法利用MATLAB进行仿真实验,实验结果验证了基于混合高斯模型的道路背景提取方法的实用性和有效性。     

多形态几何约束的道路障碍物检测新方法

针对道路监控固定图像传感器采集的交通视频图像,开展动态场景下障碍物的检测研究。通过道路感兴趣区域的建立,提取停止车辆和遗撒物的共同特征,提出多态几何约束的障碍物检测算法,实现障碍物的检测;通过对仿真视频和实际道路采集的视频进行实验,结果证明该方法对障碍物检测的鲁棒性高,实际的检测效果较基于混合高斯模型的背景差分法的结果更好。     

铁路客运站复杂环境中的运动目标检测

采用分层组织的形式将传统高斯混合模型分为背景层、竞争层和噪声层,各层分别采用不同的更新机制,在各层之间引入晋级和降级机制以纠正可能存在的误判。采用基于轮廓检测的噪声滤波实现噪声层更新以消除噪声,并利用直方图匹配检测伪前景区域以提高对背景变化的适应能力。使用停车场视频和铁路客运站候车室视频对改进后高斯混合模型的检测效果进行了验证。验证结果表明:改进的高斯混合模型有效避免了长期静止的目标被融入背景,降低了光线突变或摄像机噪声的干扰,加快了背景改变时模型的更新速度,目标检测速度比传统GMM提高了10%。检则方法满足了铁路客运站智能视频监控实时性和准确性的要求,为视频分析奠定了基础。     

一种新的基于传感器融合的复杂交通背景更新方法

复杂交通场景由于背景构造困难限制了视频监控技术的应用. 为了解决这个问题,本文提出了一种新的基于传感器融合的复杂交通视频背景构造方法. 首先通过基于EM算法的高斯混合模型提高背景建模的准确性;其次,对于运动缓慢或者静止的区域,通过设定不同的采样频率来提高背景建模数据的可靠性;对来自线圈和虚拟检测线检测到的数据进行数据融合来提高虚拟线圈检测车速的精度,通过引入局部稳态最优Kalman平滑器提高了数据融合算法的自校正能力. 最后,实验结果证明了所提方法的有效性.     

基于高斯混合部件模型的铁路扣件检测

针对采集图像中铁路扣件存在形状的变化、扣件图像的光照差异较大和扣件被异物局部遮挡的问题,根据对可变形部件模型算法和高斯混合模型的研究,提出了高斯混合部件模型算法. 结合扣件图像边缘特性及改进的Roberts算子计算图像梯度,将归一化后的方向梯度直方图特征作为高斯混合部件模型算法的底层特征,根据扣件形状划分部件,部件之间的相对位置采用星型连接方式度量,运用余弦相似性度量部件中方向梯度直方图特征的相似度,部件模型使用高斯混合模型并采用期望最大化算法迭代求解. 将高斯混合部件模型算法应用于扣件检测中,最终平均检测效果为漏检率3.16%、误检率9.80%、正确率90.27%.      

运动车辆检测与跟踪方法

为提高城市智能交通综合管理能力,提出了基于视频分析的运动车辆检测与跟踪方法。在城市交通干道路面环境中,根据运动目标与道路背景统计特性的差异,基于贝叶斯概率准则,提出一个自适应背景更新算法,检测分离运动车辆目标前景,采用卡尔曼滤波器实现对视频序列中车辆目标的运动检测与实时跟踪,并对在重庆某交通干道的交通流视频进行检测。试验结果表明:该方法在常规视频分辨率下能实现实时处理视频,平均检测准确率为94%,具有较好的实时性与鲁棒性,能够实现城市交通环境中各类运动车辆的检测与跟踪。     

面向实际交通状态的混合动力汽车能耗和CO2排放模型

由于混合动力汽车与传统燃油车的能耗排放因子具有差异性，导致机动车交通路网能耗排放的量化评估存在不确定性。本文建立混合动力汽车在实际交通状态中的能耗和CO2排放因子测算模型，基于车辆比功率VSP(Vehicle Specific Power)作为车辆行驶状态与能耗排放之间耦合关系的表征参数。通过引入内燃机转速区分内燃机开启和关闭工作状态，并计算内燃机开启状态下VSP对应的平均能耗率，同时，建立能够解析混合动力汽车能耗排放产生机理的VSP分布。通过收集典型行驶工况下车辆测试油耗数据和北京市车辆实际行驶轨迹数据，验证了模型的准确性，并应用模型测算混合动力汽车不同速度区间下的油耗和CO2排放因子。研究结果表明：在城市行驶工况(UDDS)和高速行驶工况(HWY)中，模型测算能耗排放因子与真实值的平均相对误差分别为3.7%和-1.7%，与不考虑内燃机开启状态相比，测算误差减少5.6%和4.3%；在实际交通状态下，采用传统燃油车的测算方法会导致混合动力汽车行驶平均速度为高速区间时油耗和CO2排放量被低估，当行驶平均速度为低速区间时油耗和CO2排放量会被高估。     

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针对智能交通的广泛应用与需求,提出了一种黄网格区域违章车辆智能监测算法。首先通过连续帧差法生成不含任何车辆信息的静态背景,然后结合差分图像分割算法和二值数学形态学算法来提取车辆目标,最后通过监测车辆并判断其在黄网格区域滞留时间来判断该车是否违章。监测系统采用多摄像头远近景协同拍摄的方法,保存车辆违章的视频片断并提取车牌信息,最终结果作为交警处罚违章车辆的依据。本文提出的黄网格区域违章监测算法具有一定的实际应用价值,在智能交通管理中得到一定的应用。     

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混合交通是我国城市交通的主要特征，特别是在平面信号交叉口。同相位不同方向行驶的机动车和自行车之间产生大量的干扰，严重影响了交叉口的通行能力，增加了安全隐患，给交通管理带来了难以治理的问题。微观行为模型是研究机非混合交通的有效工具，本文基于三相位信号控制交叉口处的机非混合交通问题，分析了影响机动车右转弯通过交叉口的主要因素，建立了右转机动车在信号交叉口内穿越直行自行车的微观行为模型和自由行驶模型，并利用实测数据对模型参数进行了标定，验证了模型的有效性。该模型揭示了信号交叉口处的机非干扰机理，为进一步研究混合交通条件下机动车的微观行为模型提供了一种方便、高效的仿真分析手段。     

基于反馈背景模型的城市道路交叉口前景目标检测

为准确检测城市道路交叉口监控视频中缓慢行驶或短时停留的前景目标,提出了一种基于前景目标反馈的背景模型检测方法.首先基于观测样本的像素值构建背景模型,利用计数器观测像素点检测为前景或背景的次数并描述当前场景的交通状态和稳定性,其次根据场景自适应阈值判断当前像素点为前景点或背景点,最终通过交通状态和场景的稳定性更新背景模型.采用基于真实的交叉口视频场景对算法的有效性进行了定性与定量分析.实验结果表明,该算法在复杂的城市道路交叉口场景中检测出缓慢行驶或短时停留车辆的性能优于其他方法,同时能够满足城市道路交叉口智能视频监控实时性和准确性的要求,为交叉口前景目标的行为分析奠定了基础.     

基于扰动传播特征的随机Newell跟驰模型

为研究快速路场景下小汽车跟驰行为，本文从北京市快速路交通流视频中提取高时间分辨率的机动车运行轨迹数据.统计发现，在不同跟驰速度下，小汽车车头时距均服从对数正态分布；利用动态时间规整算法提取小汽车的反应时间与扰动传播速度等特征参数，分别标定其概率分布函数，证明跟驰过程中小汽车的反应时间分布峰值和数学期望分别为1.0 s 和1.57 s；在挖掘反应时间、扰动传播速度与车头时距量化关系的基础上，建立基于交通扰动传播特征的随机Newell跟驰模型，并标定得到分速度区间的模型参数.仿真结果表明，本文提出的随机Newell跟驰模型能有效刻画跟驰行为与扰动传播间的关联特征，同时生成符合预期的交通流基本图.新模型能够为跟驰行为随机特征对交通状态的影响研究(如交通流陡降、宽移动阻塞等)提供支持.     

基于扰动传播特征的随机Newell跟驰模型

为研究快速路场景下小汽车跟驰行为，本文从北京市快速路交通流视频中提取高时间分辨率的机动车运行轨迹数据.统计发现，在不同跟驰速度下，小汽车车头时距均服从对数正态分布；利用动态时间规整算法提取小汽车的反应时间与扰动传播速度等特征参数，分别标定其概率分布函数，证明跟驰过程中小汽车的反应时间分布峰值和数学期望分别为1.0 s 和1.57 s；在挖掘反应时间、扰动传播速度与车头时距量化关系的基础上，建立基于交通扰动传播特征的随机Newell跟驰模型，并标定得到分速度区间的模型参数.仿真结果表明，本文提出的随机Newell跟驰模型能有效刻画跟驰行为与扰动传播间的关联特征，同时生成符合预期的交通流基本图.新模型能够为跟驰行为随机特征对交通状态的影响研究(如交通流陡降、宽移动阻塞等)提供支持.     

平行流交叉口信号控制策略及效益分析

为解决平行流交叉口左转多次停车问题，实现同一相位放行左转、直行和右转车流的同时，所有流向车辆最多停车一次，对平行流交叉口进行设计，提出两种设计方案，对比已有方案，选择左转右置的平行流交叉口作为研究对象，探讨其优劣. 根据车流运行特征，以车辆不存在二次停车，车车不冲突作为约束条件，建立优化模型，并进行效益分析. 结果显示，与传统经典十字交叉口控制相比，平行流交叉口使通行能力提升60%以上，车均延误下降约 70%. 本文提出的控制策略，在不牺牲车辆权益的情况下，能消除左转和直行冲突，提升交叉口通行能力，为平行流交叉口研究提供一个新的视角.     

基于ARIMA的交通流量短时预测

采用AKIMA方法进行交通流量趋势预测．建模是利用现场调查得到的非平稳时间序列进行数据处理、建模．并根据AIC准则进行模型定阶，最后通过实测数据进行验证，结果表明。该ARIMA模型能够获得较好的中短期预测精度，因而可用于动态交通信号控制。     

车辆协同巡航控制系统设计改进与试验评价

为提高交通流运行的机动性、稳定性，对车辆协同巡航控制(CACC)系统进行了改进设计. 基于经典Newell 模型提出了考虑CACC的改进跟驰模型，分析了所提出的CACC改进跟驰模型的动力学特性，给出了CACC改进跟驰模型的线性稳定性条件，并对由CACC车辆和非CACC车辆组成的非均匀车队的不同无线通讯拓扑结构进行了比较研究. 通过数值试验进一步研究了在起步、刹车和意外事件的情况下，CACC车辆的存在对交通流动力学的影响. 研究结果表明，通过合理设计CACC跟驰系统的模型参数取值后，CACC车辆的存在一方面可以提高交通流运行的机动性与稳定性，另一方面可以使交通出行更加的安全和舒适. 此外，由于不同车队中CACC车辆的无线通讯拓扑结构会影响交通流的机动性与稳定性，对于 CACC车辆的无线通讯拓扑结构应慎重的设计与优化.