基于机器视觉的车辆检测与参数识别研究进展

近年来公路交通运输快速增长，交通车辆的快速准确检测与识别对智能交通系统和交通基础设施运维具有重要意义。随着机器视觉和深度学习技术的迅速发展及其在目标检测领域的广泛应用，车辆目标检测和参数识别也取得新的突破。该文从车辆参数的识别方法和应用研究两方面梳理了机器视觉和深度学习在车辆检测与参数识别领域的研究现状、最新研究成果和未来发展趋势。在识别方法方面，将车辆检测方法分为3类：运动目标检测方法、目标实例检测方法和细粒度检测方法，系统总结了这3类方法的基本原理和各自特点。在应用研究方面，详细综述了基于机器视觉的车辆检测方法在车辆参数识别中的应用现状，主要包括车辆类别、车辆时空参数、车辆重量参数识别以及车辆多参数识别系统。最后对基于机器视觉和深度学习的车辆参数识别研究进行了归纳总结，并讨论了当前存在的挑战和未来可能的发展趋势。研究表明，对于不同的环境条件和车辆参数，应根据实际需要和各算法特点选择合适的车辆检测方法。目前方法仍局限于单参数或少量参数的独立检测，且识别精度和效率难以同时满足。后续研究应注重与新技术的融合，提高在现实复杂环境下车辆参数识别的精度、效率、鲁棒性及全面性，以使其更好地应用于工程实际。     

基于深度学习的车辆检测及车型识别研究

正当前,在新一代信息技术引领下,数据快速积累、运算能力持续提升、算法模型不断优化、多场景应用快速兴起,人工智能发展环境发生了深刻变化。车辆检测及车型识别作为深度学习目标检测领域在智能交通的重要应用,也是近年来国内外学者的研究热点。本文针对已有的车辆检测方法缺乏车型识别问题,利用深度学习图像识别技术,提出了基于Faster R-CNN的车辆检测及车型识别方法。通过将Faster R-CNN深度学习模型应用     

面向智能驾驶的人脸检测研究进展

智能驾驶作为汽车领域的一项前沿技术,日益受到广泛关注。人脸检测在智能驾驶中扮演着重要的角色,通过实时监测驾驶员和乘客的脸部特征能够提高车辆内部环境感知能力,增强系统对驾驶员和乘客的理解,从而提升交通安全性、舒适性和个性化服务体验。文章首先回顾了基于传统特征提取的人脸检测算法,然后介绍了基于深度学习的几种主流检测方法,包括基于级联卷积网络、单阶段检测及双阶段检测算法,分析了这几种算法的结构和优缺点并介绍了轻量级检测方法。最后,对未来的研究方向进行了展望。     

浅析目标检测算法及其在自动驾驶场景中的应用

基于深度学习的目标检测算法在自动驾驶领域的比重日益上升。文章首先介绍了基于深度学习的卷积神经网络和目标检测算法的发展过程,其中简要介绍了几种经典卷积神经网络模型的结构特点;然后详细介绍了以R-CNN系列为代表的基于候选框的two-stage算法和以YOLO系列为代表的基于回归的one-stage算法,简要介绍了这两大类算法各自的结构和优缺点,最后总结了目标检测算法在自动驾驶场景中应用时比较常用的几种优化方法和研究趋势。     

基于单阶段算法的智能汽车跨域检测研究

在自动驾驶汽车中,深度学习算法可以对单目视觉摄像头采集到的图像进行准确地检测和识别,对于保证驾驶安全性具有重要意义.在保证实时检测的前提下,为了提高深度学习模型的检测精度和鲁棒性,以应对多种复杂的道路场景,对单阶段检测算法YOLOv3进行改进并将其应用在跨域目标检测中.首先,在数据预处理阶段,根据各类目标物形状和尺寸的...     

基于深度学习的多目标车辆检测及追踪方法

文章是以MTALAB软件为主要平台,基于深度学习建立一种多目标车辆检测及追踪的方法。首先建立一个基于深度学习的模型用于训练的不同场景的车辆数据集,并对所采集的数据集进行标注和格式归一化处理。然后使用K-means聚类算法进行锚框,建立以YOLOv3SPP算法为主的神经网络框架,采用非极大值拟制（NMS）算法得到最终的预测框。最终训练神经网络模型,再对该模型进行测试和评定。经实验可以得出该模型能够准确地检测及追踪多目标车辆。     

基于机器视觉的隧道衬砌表观病害检测技术研究进展

针对隧道衬砌表观裂缝病害的智能化检测算法问题,梳理了自动检测算法的处理流程,介绍了3种裂缝自动检测的方法:图像处理、传统机器学习、深度学习算法,并分析了3种方法的适用范围及优缺点,重点讨论了深度学习算法,它从根本上改变了裂纹检测的方式,大幅提高了检测性能。对基于分类、目标检测和分割的深度学习神经网络在裂纹检测中的应用进行了综述和比较,展望了该算法在裂缝自动检测的应用前景。     

基于深度学习的多目标车辆轨迹自动采集方法

车辆轨迹通常用于驾驶行为建模和交通安全领域。为获取交通视频中车辆轨迹,提出一种基于深度学习的自动采集方法。利用YOLOv5检测器在连续帧中的感兴趣区域进行车辆检测,通过DeepSORT跟踪器进行稳健而快速的车辆跟踪,该追踪器可以有效减少目标ID的跳变,提升跟踪稳定性,通过透视变换得到车辆的真实世界坐标并使用局部加权回归算法进行轨迹平滑。实验结果表明,该方法在高速公路监控数据集上的平均多目标跟踪准确率达96.1%,轨迹采集的平均准确度超过了93%,平滑算法能有效去除轨迹噪声。     

基于深度学习的多角度车辆动态检测方法

针对在复杂场景下,背景区域干扰特征过多、被检测目标运动速度快等导致的动态目标检测率低的问题,研究了基于深度学习的多角度车辆动态检测方法,将带有微型神经网络的卷积神经网络(MLP-CNN)用于传统算法的改进.使用快速候选区域提取算法提取图像中可能存在车辆的区域,之后使用深层卷积神经网络(CNN)提取候选区域的特征,并在卷积层中增加微型神经网络(MLP)对每层的特征进一步综合抽象,最后使用支持向量机(SVM)区分目标和背景的CNN特征.实验表明,该方法能够处理高复杂度背景条件下,部分遮挡、运动速度快的目标特征检测,识别率高达87.9%,耗时仅需225ms,比常用方法效率有大幅度提升.      

基于目标空间分布特征的无人机航拍车辆实时检测技术研究

针对无人机航拍视角下存在整体图像分辨率高但占比较高的小尺度车辆检测特征点稀少这一问题,从卷积网络检测器针对性优化与基于目标分布特征的航拍图像自适应切分2个角度综合考虑,提出一种基于目标空间分布特征的无人机航拍车辆检测网络DF-Net。以单阶段目标检测框架SSD为基础,引入深度可分离卷积和抗混叠低通滤波器对网络结构进行优化搭建E-SSD,为后续检测网络搭建提供高效检测器;接着基于条件生成对抗CGAN思想构建密度估计网络生成器,从而得到航拍图像中车辆的准确分布特征,生成高质量的车辆密度图;将E-SSD与车辆密度估计网络结合,对车辆密度图进行自适应切分,并将切分后的局部图像与全局图像一同输入E-SSD,最后在决策层融合检测结果,由此实现对航拍视角道路交通场景下车辆目标的精确高效检测。在试验中,一方面将设计的基于目标空间分布特征的无人机航拍车辆检测网络DF-Net与E-SSD进行对比分析,另一方面将DF-Net与航拍目标检测领域表现较为优秀的网络进行比较。研究结果表明：设计的方法对于2个试验在均值平均精度指标上均有提升,与E-SSD网络对比时提升了至少4.4%,与航拍目标检测领域优秀网络比较时也有一定提升,并保持了较好的实时性。     

基于双目视觉的前车距离识别方法

本文提出一种基于双目视觉系统,对道路上各对象进行特征识别的方法。首先利用Canny算子和霍夫变换等图像处理方法检测出道路区域,以提高其后的图像处理效率;然后在道路区域内部通过阴影识别方法对车辆进行识别;最后利用双目视觉几何关系,对对象物体距离进行比较。实验结果表明,通过本文所述方法可准确识别出图像中各对象及其距离关系。     

汽车性能检测中智能检测技术的应用研究

随着社会经济的发展以及科技的进步,汽车的普及程度越来越高。想要保障汽车安全稳定地运行就要经常对汽车进行检修。而性能检测又是汽车检修的重要环节,为了提高性能检测的效率和水平需要积极应用智能检测技术,本文将对汽车性能检测中智能检测技术的应用进行简要分析。     

公路桥梁智能检测技术研究进展

为促进公路桥梁智能检测技术的发展，系统梳理了桥梁智能检测装备、智能检测方法、智能损伤识别算法、智能安全评价及养护决策的发展现状与趋势。综合分析表明：随着桥梁智能检测技术的发展，针对桥梁检测环境和构件特点，出现了包括无人机、移动机器人、环形爬升机器人、多功能检测机器人、爬索机器人、水下机器人、声呐探测装置等多种类型的智能检测装备。智能检测装备大多采用搭载的图像采集装置进行病害信息收集，其避障及抗环境干扰能力和图像采集精度是设备性能表征的关键；在智能检测方法领域，图像采集技术、激光点云扫描技术、全息摄影技术发展日趋成熟，探地雷达、干涉合成孔径雷达及声呐探测技术可作为桥梁基础及冲刷深度检测的有效手段；但以光纤传感、热成像技术、声发射技术、超声波检测、电磁传感为特征的桥梁检测新技术，其抗环境干扰的能力还有待提升，需要进一步的工程验证。随着桥梁智能装备能力的提升、智能检测技术的发展，不同类型海量数据的涌现，传统的从病害、构件、部件到结构的分层综合安全评价算法已不能适应，采用数字孪生技术进行结构状况的实时再现与评价，以多源数据融合技术进行区域级、路网级桥梁服役性能及抗灾韧性评价是桥梁智能检测与安全评估的主要发展方向。     

基于机器视觉的智能车辆导航综述

基于机器视觉的智能车辆导航是智能车辆系统的关键,包括道路检测和障碍物检测两部分。结合国内外最新研究动态,本文主要总结道路检测和障碍物检测中的典型方法,并列出国内外具有代表性的一些智能车辆系统,同时详细介绍当前最具代表性的、美国军方研制的DEMOⅢ系统;最后指出基于机器视觉的智能车辆导航技术的研究与发展趋势。     

桥梁损伤自动检测理论初探

自动检测是桥梁健康监测的核心和关键技术之一,在自动检测确定出损伤大致范围的基础上,可以通过人工检查进一步确认或排除损伤点,这可大大减轻损伤检测的劳动强度,节约开支。根据小波变换多分辨率分析的特性和恒虚损处理自动检测原理,形成以小波恒虚损处理方法为核心的桥梁损伤自动检测理论。该方法通过拾取环境噪声作为参考噪声,与试验信号分别经相同小波滤波器输出后,形成统计量作为恒虚损率处理的输入参数,进而对奇异信号进行自动检测。该技术不需要无损桥梁相关资料,并可满足实时动态监测的要求。最后通过算例进行了验证。     

地质雷达在公路隧道衬砌检测中的应用研究

为提高地质雷达检测隧道衬砌的精度,在分析实测过程的各个环节时,要尽量减少检测过程对结果的影响。以长坂坡隧道衬砌检测为研究对象,在不用测量轮的情况下,通过缩小内插桩号间距,减少人工移动天线速度不均造成的误差,提高检测数据在轴向的精度。通过计算已知厚度端的衬砌混凝土电磁波速度,采用其均值作为相应衬砌段的混凝土电磁波速度,反算出混凝土厚度,避免了直接采用介电常数计算造成的误差,并把误差控制在厘米级,提高了检测精度。     

基于视频的交通事件自动检测技术综述

首先从基于视频的交通事件自动检测技术所涉及的目标提取、车辆跟踪和行为理解等3个步骤中，详细地介绍和比较国际上常用的各种检测算法；其次，从背景建模和车辆阴影两个方面分析了检测算法中存在的技术难点和可能的解决方案；同时，从平均检测时间、检测率和误报率3个方面介绍该技术算法性能的评价方法。最后总结了基于视频的交通事件自动检测的相关技术，展望了该技术的发展前景。     

存在车辆干扰的车道线识别

为避免道路上行驶的其它车辆对车道线识别的干扰,提出了一种结合车辆识别的车道线识别方法。融合雷达数据,车辆识别模块首先在图像中识别出车辆占据的区域;对于每一个车道线识别模块挑出的车道线候选点进行判断,去除处于车辆区域的车道线点;如果有效车道线点数目不足,则利用卡尔曼滤波的跟踪结果,确定符合最小风险函数的车道线位置。经过多种工况下的试验验证,该方法能够稳定地对车道线进行识别,准确地提取车道线参数,并且算法对车辆干扰有良好的抵抗能力。     

地质雷达在路面厚度检测中的应用

为了高效、快速、无损化地检测西安至铜川高速公路加宽扩建工程的路面面层厚度,对地质雷达技术在路面检测中的应用原理加以介绍,并对现场采集时的天线选择、参数选择、图形处理、结果分析等方面进行研究,进而将研究成果应用到该路面厚度检测中,检测精度高达97.8％.     

高速公路隧道火焰检测技术研究

高速公路隧道火焰检测从20世纪90年代以来一直是研究的热点问题之一。结合目前高速公路隧道中火焰检测技术的研究状况,针对性地对感温光纤、红外以及紫外探测方式在实时性、检测距离等方面进行论述,从火焰的视觉动态特征和静态特征2方面重点阐述利用视频图像处理技术进行隧道火焰检测的思路和特点。研究表明,利用视频图像技术并结合一些辅...