基于机器学习的毫米波雷达车辆目标检测

为了提高毫米波雷达对前方车辆检测的准确性,本文提出一种基于机器学习的前方车辆检测方法。结果表明,该方法满足智能客车环境感知系统对于实时性和准确性的要求。     

基于视觉传感器的ADAS纵向行驶工况识别方法研究

汽车先进驾驶辅助系统在应用时要根据不同的车辆行驶工况对车辆进行相应的控制,而准确的车辆行驶工况识别信号是合理的控制策略的基础.为了得到准确的车辆行驶工况识别信号,利用视觉传感器分别对车辆跟踪定位,以及车道线检测技术进行了研究.利用adaboost分类器检测出前方车辆;应用文中提出的基于坐标映射与定比分线并能够抵抗俯仰角干扰的测距方法进行车辆定位,验证结果显示该测距方法误差小于1m;再应用改进后的基于置信度判断与Kalman滤波技术的车道线跟踪检测方法进行车道线检测,并通过实车道路试验对此进行了验证,验证结果显示该车道线检测方法误差小于1°.提出1种基于PreScan的将所应用的车辆跟踪测距与车道线跟踪检测方法相结合的方法,用以实现汽车ADAS纵向行驶工况的识别,并通过PreScan仿真场景验证了该工况识别方法,结果表明该方法能够为ADAS提供准确的工况识别信号.      

一种基于数字图像相关的高精度车辆跟踪算法

为解决基于视觉的预警系统在车辆行驶过程中对前车跟踪不精准、碰撞预警不及时的问题,以减少交通安全事故,提出了一种基于数字图像相关的高精度车辆跟踪算法。该算法以检测到的车辆区域为参考子区,在参考子区周围采用数字图像相关的方法进行亚像素级别的搜索匹配,进而实现车辆的跟踪,由得出的跟踪框缩放值可计算出高精度相对速度,提高安全保障。实验验证了该算法能有效提高跟踪的准确性和实时性,降低了对高分辨率镜头的依赖。     

基于双车辆可变形部件模型的车辆检测方法

针对被部分遮挡车辆的漏检率高这一难点,在深入分析可变形部件模型的基础上,提出了基于双车辆可变形部件模型的车辆检测算法。该算法采用对图像分区域匹配和对匹配结果进行融合的方法来减少多车辆检测中被部分遮挡车辆检测的漏检情况。实验结果表明:该算法在部分遮挡车辆的检测中要优于已有算法,它明显地降低了漏检率,满足安全驾驶辅助技术应用中的实时性要求。     

基于嵌入式计算机技术的超速视频检测系统设计

现代交通中,车辆速度检测在实时性、准确性等方面存在不足,故引入了一种基于视频的车速测量方法。在嵌入式技术的支持下,通过高速CCD传感器采集视频信息并实时量化,然后在DSP的支持下以相对小的系统规模,高速准确地抓拍超速车辆视频,再经过视频图像分析和算法处理。准确得出车辆速度。该系统以ARM作为主控,以FPGA作为数据堆栈,实时性强,满足了高速视频信息处理的速度要求,有利于快速检测出车辆的即时速度,进而准确判断车辆超速情况。     

基于深度置信网络的多源信息前方车辆检测EI北大核心CSCD

本文中以深度置信网络为理论基础,提出了一种多源信息的前方车辆检测方法。首先将毫米波雷达和摄像机进行联合标定,确定两个传感器坐标系之间的转化关系。然后通过对毫米波雷达数据进行预处理完成前方障碍物的标签分类,获得前方车辆目标和其他类障碍物的数据。接着利用深度置信网络对数据进行训练,完成前方车辆的初识别。最终根据常见车型宽度和高度的统计数据获得前方车辆识别的验证窗口。实验结果表明,采用所提出方法前方车辆识别的正确率为91.2%,单帧图像的总处理时间为37ms,有效地提高了系统实时处理速度,尤其对阴天、夜间、轻雨或雾霾等恶劣的道路环境中的车辆有良好的检测效果,能满足汽车辅助驾驶对于准确性和稳定性的要求。     

基于行程-时间域的路段行程时间预测

为了提高高速公路路段行程时间预测的实时性与准确性,提出了基于行程-时间域的路段行程时间预测算法.该算法依据实时检测的交通数据和BP神经网络预测路段单元在不同时间单元的空间平均车速,构建车辆出行的行程-时间域,通过车辆穿越行程-时间域获得路段的预测行程时间.通过比较行程-时间域算法与传统神经网络预测算法,揭示了行程-时间域算法在预测精度上优于传统神经网络算法.以沪宁高速公路路段作为示例背景,基于Vissim仿真软件,验证了所提算法的准确性与可行性.      

Bootstrap法在车辆故障检测中的研究及应用

介绍Bootstrap方法的原理并将Bootstrap方法应用于检测车辆中存在的故障,通过计算不同故障下的车辆样本之间均匀Kullback-Lcible距离的均值以及在给定置信度下的置信区间等特征值来反映被测车辆的故障种类。给出一种新的随机数产生器用在Bcotstrap法重采样中产生新的随机序列。以车辆卜的驱动桥为检测对象对该算法进行了验证,结果表明该算法能准确检测出驱动桥所存在的故障。     

基于ECE R48路试试验中自行车灯光系统的研究

ECE R48 Revision 12增加了对车辆自动远光灯进行自行车灯光识别的性能要求,对自行车灯的发光强度和发光面积等关键参数做出了明确的规定。为了满足车辆自动远光灯路试试验的要求,本文基于该法规自主设计了一套自行车灯光模拟装置及使用照度计测量发光强度的方法,通过试验验证了该方法以及该装置的有效性。该系统可随时检查和调整自行车灯光模拟装置的发光强度,从而满足法规对自行车灯光的要求,实现对车辆自动远光灯路试试验性能的检测。     

基于深度置信网络的多源信息前方车辆检测

本文中以深度置信网络为理论基础,提出了一种多源信息的前方车辆检测方法。首先将毫米波雷达和摄像机进行联合标定,确定两个传感器坐标系之间的转化关系。然后通过对毫米波雷达数据进行预处理完成前方障碍物的标签分类,获得前方车辆目标和其他类障碍物的数据。接着利用深度置信网络对数据进行训练,完成前方车辆的初识别。最终根据常见车型宽度和高度的统计数据获得前方车辆识别的验证窗口。实验结果表明,采用所提出方法前方车辆识别的正确率为91.2%,单帧图像的总处理时间为37ms,有效地提高了系统实时处理速度,尤其对阴天、夜间、轻雨或雾霾等恶劣的道路环境中的车辆有良好的检测效果,能满足汽车辅助驾驶对于准确性和稳定性的要求。     

基于机器视觉的道路上前方多车辆探测方法研究

提出一种基于车辆特征的方法识别和跟踪前方的车辆。首先,利用车辆底部存在阴影的特征,在图像中确定可能存在的车辆区域。然后,通过分形维数计算该区域的纹理特征,排除非车辆区域。最后,利用车辆的边缘信息,通过投影变换方法,对候选区域内的车辆进行定位。此外,利用NM I特征法对定位的车辆进行确认。该算法对不同环境和光照条件下的车辆图片进行了测试,以及在高速公路上进行了实时跟踪试验,具有较好的鲁棒性和可靠性。     

基于计算机视觉的停车位车辆存在性检测方法

为了提高停车场的车位利用率,有效地管理停车场,提出了1种基于计算机视觉的车位检测方法.与传统的视频检测方法不同,该方法在停车位上绘制了特定的辅助识别图案,图案具有各向同质性的特征,在大部分光照、阴影的影响下具备图案特征不变性,且与一般车辆上绘制的图案有显著差别,在此基础上采用图像检测算法对图案进行数学解析描述,作为检测目标,同时采用图像识别算法,逐行扫描各个像素,利用模式匹配判断停车位状态.通过选取停车场的2个车位进行实例验证,准确率为98.12%.结果表明该方法识别速度快、准确率高,具有很好的应用前景.      

基于模式识别与ST-MRF相结合的车辆检测方法

车辆检测技术的主要难点是在于解决车辆之间的遮挡，以及由于光照变化引起的车辆与其阴影之间的遮挡问题，这些问题将直接影响检测的精度。针对这个问题，在原ST-MRF方法上研究了基于模式识别与ST-MRF相结合的车辆检测方法。模式识别技术分割相互遮挡的2辆车之间的边界，并识别相互遮挡车辆的边缘间隙以及边界信息，模式识别结果反馈给ST-MRF算法，算法对相互遮挡车辆重新分配标号，优化处理并融合不完整的分割部分，确定单个车辆信息。路段车辆检测实验结果表明，在检测区域行驶的325辆车，用原始ST-MRF算法跟踪统计到的车辆数为258辆，成功率为79%，采用模式识别技术与ST-MRF相结合算法统计到车辆315辆，成功率为97%；交叉口车辆检测实验结果表明，该方法在机动车与非机动车混行，公交车与小汽车相互遮挡的交叉口场景下，能较准确地得到车辆检测结果。      

Towards lane-level traffic monitoring in urban environment using precise probe vehicle data derived from three-dimensional map aided differential GNSS

Today's urban road transport systems experience increasing congestion that threatens the environment and transport efficiency. Global Navigation Satellite System (GNSS)-based vehicle probe technology has been proposed as an effective means for monitoring the traffic situation and can be used for future city development. More specifically, lane-level traffic analysis is expected to provide an effective solution for traffic control. However, GNSS positioning technologies suffer from multipath and Non-Line-Of-Sight (NLOS) propagations in urban environments. The multipath and NLOS propagations severely degrade the accuracy of probe vehicle data. Recently, a three-dimensional (3D) city map became available on the market. We propose to use the 3D building map and differential correction information to simulate the reflecting path of satellite signal transmission and improve the results of the commercial GNSS single-frequency receiver, technically named 3D map-aided Differential GNSS (3D-DGNSS). In this paper, the innovative 3D-DGNSS is employed for the acquisition of precise probe vehicle data. In addition, this paper also utilizes accelerometer-based lane change detection to improve the positioning accuracy of probe vehicle data. By benefitting from the proposed method, the lane-level position, vehicle speed, and stop state of vehicles were estimated. Finally, a series of experiments and evaluations were conducted on probe data collected in one of the most challenging urban cities, Tokyo. The experimental results show that the proposed method has a correct lane localization rate of 87% and achieves sub-meter accuracy with respect to the position and speed error means. The accurate positioning data provided by the 3D-DGNSS result in a correct detection rate of the stop state of vehicles of 92%.     

基于红外测距的道路前方车辆探测预警系统研究

进行道路前方车辆探测预警系统设计时,通常采用红外测距仪来获取道路前方车距信息,并以此作为前车探测的基础数据。为了消除系统状态误差和测量误差对车距信息数据精度的影响,可根据车距信息和相对车速不会突变的特性建立预测模型,基于此预测模型,应用Kalman滤波理论准确预测相对车速,并利用车距信息和相对车速计算安全距离报警阈值。试验证明该探测及预警方法可大大提高车辆探测的准确性和鲁棒性。     

低应变法在桩基浅部缺陷检测中的应用

介绍低应变法进行桩基浅部缺陷检测的理论依据,分析浅部缺陷产生的原因,并根据大量实测资料,归纳了检测中经常遇到的各种浅部缺陷桩的波形特征和技术要点,以提高检测准确率,为合理利用低应变法进行桩基检测提供参考。     

车辆行驶跑偏试验方法研究与分析

车辆保持直线行驶的能力是汽车行驶稳定性的一个重要评价项目,为测量车辆行驶跑偏量,国家颁布了相应法规,规定了相应的试验方法。文章详细介绍了车辆行驶跑偏试验方法,针对标准要求搭建检测系统并进行相关试验。由于标准要求定位精度过高,因此提出了一种简化的试验设备测试方法,通过试验结果比较,发现简化方法精度满足厘米级检测要求,适用于汽车制造商进行车辆跑偏检测工作,降低测试成本。     

多感知信息融合的车辆感知方法研究

为提高前方车辆检测的速度和准确率,本文采用一种毫米波雷达与机器视觉融合的感知方法。结果表明,该方法的准确率为93%,单帧数据的处理时间为42 ms,满足智能客车对前方车辆检测的要求。     

基于车联网BSM数据与路侧视频融合的港口集装箱卡车碰撞危险辨识方法

大型港口集装箱码头运输车辆调度频繁，堆场过道和交换区等区域视距狭窄，容易导致港口集装箱卡车与设施、作业人员和车辆发生擦碰事故。为提高智能集装箱卡车在港口密集区域的轨迹跟踪精度和行车安全感知能力，提出了一种车联网条件下融合车载终端基本安全消息（Basic Safety Messages，BSM）数据和路侧视频数据的集装箱卡车碰撞风险辨识方法。采用YOLOv5s算法提取视频监控范围内的目标车辆和作业人员，根据目标集卡大尺寸特点设计非极大值抑制锚框来提高目标识别准确度。运用透视变换原理将目标像素坐标转换成地理坐标，并应用Deep-SORT算法匹配每帧图像的车辆轨迹信息。应用交互式多模型方法（interactive multi-model，IMM）融合视频轨迹信息和车载单元（on-board units，OBU）定位数据，减小了目标机动过程中的观测误差。基于集卡融合轨迹结果，提出了1种新型的轨迹冲突风险评估模型，能够根据目标集卡与周围目标轨迹的相对运动状态实时感知车辆碰撞危险，该碰撞危险检测结果在实际场景中可通过路侧设备对车载终端和作业人员终端实时播发预警信息。针对集卡跟踪误差的实验结果表明:IMM自适应跟踪轨迹的平均均方根误差为0.29 m，比集卡自主跟踪轨迹误差提升81.05%；融合路侧监控视频与车载终端定位数据能够克服车辆自主定位系统在密集堆场环境下的误差增大问题。集卡碰撞危险辨识的结果表明:车辆碰撞危险识别结果（预设ETTC阈值为2 s）的召回率、精确度和准确度相对集卡自主感知分别提升了7.39%，4.27%，2.50%，更准确地辨识出了视线遮挡情况下的轨迹冲突风险。      

A real-time posture monitoring method for rail vehicle bodies based on machine vision

Monitoring vehicle operation conditions has become significantly important in modern high-speed railway systems. However, the operational impact of monitoring the roll angle of vehicle bodies has principally been limited to tilting trains, while few studies have focused on monitoring the running posture of vehicle bodies during operation. We propose a real-time posture monitoring method to fulfil real-time monitoring requirements, by taking rail surfaces and centrelines as detection references. In realising the proposed method, we built a mathematical computational model based on space coordinate transformations to calculate attitude angles of vehicles in operation and vertical and lateral vibration displacements of single measuring points. Moreover, comparison and verification of reliability between system and field results were conducted. Results show that monitoring of the roll angles of car bodies obtained through the system exhibit variation trends similar to those converted from the dynamic deflection of bogie secondary air springs. The monitoring results of two identical conditions were basically the same, highlighting repeatability and good monitoring accuracy. Therefore, our monitoring results were reliable in reflecting posture changes in running railway vehicles.