视频交通事件检测技术的研究与展望

主要介绍了目前国内外视频交通事件检测技术的发展现状,对目前视频交通事件检测技术所采用的虚拟线圈检测技术、识别与轨迹追踪技术进行了具体介绍,对基于各种检测原理的检测算法、检测流程进行了深入剖析,并结合视频交通事件检测技术的市场需求对该技术的智能化、网络化发展方向进行了预测,随着技术的发展,基于识别与轨迹追踪技术的交通事件检测技术将进一步深入发展,作者在西部课题的研究过程中,在国内外前期研究基础之上,结合交通安全性能分析,对交通事件检测技术进行了二次识别研究,大大拓宽了检测技术的范围,拓展了检测技术的深度,为视频交通事件检测技术的进一步发展打下了重要基础。     

基于速度分类算法的交通事件实时视频检测

交通事件实时视频检测技术是当前流行的事件检测技术。通过对交通事件的特征分析,综合对比面积分布和速度分布信息对视频检测效果的影响,提出基于速度分类算法的交通事件实时视频检测方法。在此基础上给出运动目标的速度提取算法以及事件判定准则,并完成事件判定。最终给出算法的实际场景实验结果并对结果进行分析。     

基于视频的道路交通事件自动检测技术

结合当前道路交通事件自动检测的实践经验和国内外相关技术进展,讨论了交通事件检测的类型、目的和各种检测技术,重点介绍了基于视频的道路交通事件自动检测所采用的图像处理算法和基于视频的道路交通事件自动检测算法。     

船舶航行交通事件实时检测技术研究现状与展望

船舶航行交通事件检测依赖基于历史数据的离线检测方法, 检测模型适用性差, 难以满足监管人员的实时监测需求。通过分析船舶异常行为检测、航行事故检测等现有交通事件检测技术, 可以发现: 在数据层面, 监测数据来源单一、环境信息缺失; 在方法层面, 基于统计、风险评估等经典模型的事件监测方法效率高但准确性低, 基于神经网络、图像识别等机器学习的检测方法准确性高但效率低; 多源数据融合、多项技术结合的交通事件检测方法成为实时检测方法的发展趋势。在此基础上, 梳理了实时船舶航行交通事件检测的3项关键技术: (1)海事大数据技术: 高效处理船舶运动数据和航行环境数据, 统一多源异构数据结构标准, 降低数据源单一造成的事件误报率; (2)船舶行为动态建模技术: 利用知识图谱等技术融合船舶航行情境信息, 在不同船舶运动环境下利用深度学习、语义关联、图神经网络等方法构建不同的船舶行为模型, 提高检测准确性; (3)实时分析和可视化技术: 结合平行系统进行虚实系统间信息传递, 定性分析检测结果, 实时显示检测全过程, 提升监管过程中的人机交互效率。然后, 提出了包括数据采集、后台服务和客户端应用3个功能模块的交通事件平行检测系统; 该系统具备实时接收并处理船舶航行数据、分析并预测交通状态、动态检测并预警交通事件和仿真结果展示等功能。从数据融合、交通状态感知和交通虚实映射3个方面, 展望了面向海事监测实务的实时检测技术发展方向。      

高速公路视频数字化技术及场景应用研究

伴随全国高速公路视频联网技术要求与实施方案的出台,部省两级视频云平台将建立"可视、可测、可控、可服务"的高速公路运行监测体系。有效利用高速公路视频数字化技术(AI视频分析、大数据分析等多领域关键技术)可实现车辆精准定位和跟踪、车型和车牌识别、高速路异常事件检测、交通标识识别等道路场景应用。本文对数字化平台的数字来源、智能AI学习(像素级视频结构化、多元特征提取)、应用场景进行深入探讨,充分体现了高速公路视频数字化技术在高速公路实际应用的现实意义与广泛前景,为建设"智能交通"、实现"交通强国"的宏伟目标发挥举足轻重的作用。     

多源数据互补的隧道运营安全智能监测系统设计与应用

隧道作为高速公路重要的一环,以“人-车-环境”为主要因素的运营安全问题一直为管理者所关注。通过系统平台的架构与功能设计,以基于深度学习的视频事件检测技术为基础,适当增加如“雷达+视频”的融合检测技术、隧道态势感知技术、智能球机联动功能,提高了异常事件的检出效率,可掌握隧道实时运行状态以及事后的智能聚焦查看。解决了依靠人工巡检视频监控隧道交通事件的难题,其智能化、及时性、准确性对于预防二次事故的发生和控制事态发展,具有重要作用。     

东海大桥交通异常事件识别应用研究

借助人工智能、物联网、云计算等技术在东海大桥的应用,实现了对交通异常事件的智慧巡检与监测。利用现有路侧监控视频和巡检视频,基于人工智能算法,对交通异常事件影响行车安全的问题及时识别,并通过智慧检测系统报警。系统结合二三维一体化模型,实现对病害及异常事件的快速定位,辅助后续处置流程,提高处置效率。     

基于麦克风阵列车辆检测的公路隧道照明控制方法及系统研究

针对雷达、视频、感应线圈等车辆感知装置难以同时满足低成本、高精度、易安装维护的问题,提出基于麦克风阵列车辆检测 的公路隧道照明节能方法及系统研究,实现精准照明节能。 具体方案包括: 1)采用成本较低、非地埋的基于麦克风阵列车辆检测 装置替代已有接触式感知技术; 2)在音频装置中,通过改进的MVDR算法对麦克风阵列拾取到的信号进行降噪去混响,并融合基 于卷积神经网络交通事件识别方法,实现隧道内精细、分段车辆感知; 3)提出基于环境传感的多信息协同控制方法,根据环境与隧 道内车辆行驶信息,进行无级调光控制器多信息联动,智能调节隧道内灯照明亮度与时长。 试验分析表明,提出的基于麦克风阵列 音频车检技术单独事件检测精度高于98%,混合事件检测精度高于95%。 工程实践表明,与常规LED无级调光隧道节能技术相 比,该技术使隧道综合能耗降低约20%,极大地降低了安装维护成本,具有很好的应用价值。     

公路交通事件检测研究综述

交通事件检测算法是交通事件检测系统的核心组成部分,合适的检测算法对于及时处理交通事件来说至关重要.为了促进公路交通事件检测的研究,系统地梳理了传统间接交通事件检测方法的代表性算法的优缺点;对一些前沿交通事件检测方法的研究进行了综述,包括基于人工神经网络的交通事件检测算法、基于视频检测技术的交通事件检测方法、基于小波变换的交通事件检测算法、基于SVM的交通事件检测算法和基于多源信息融合的交通事件检测方法,并展望了未来交通事件检测算法的研究方向.     

视频交通事件检测系统在京秦高速公路中的应用

实时视频交通事件检测系统作为全程监控系统建设项目的重要组成部分,实现了交通事件的快速、准确检测以及及时有效的处理。文中对京秦高速公路视频交通事件检测系统的构成、功能及应用状况进行了分析,针对应用中存在的问题提出了改进建议。     

长(特长)隧道视频检测系统分析

利用视频检测技术可以为长(特长)隧道提供丰富的交通运行参数,但由于隧道环境条件所限,目前视频检测技术在隧道内使用存在诸多问题。本文在对长(特长)隧道视频检测系统进行认真分析的基础上,提出将整个隧道视频检测作为一个大系统对象,综合提取其交通运行的参数,应用后台信息处理方法,以提高各检测参数的可靠性。     

高速公路隧道灾害事件检测新方法及应用研究

在分析传统的隧道消防安全系统的基础上,总结了传统的高速公路隧道灾害事件检测方法存在的问题。为此提出了基于视频的灾害事件检测分析技术——视频图像火灾探测报警、灾害事件检测、CCTV三合一整合系统。并在模拟长江隧道实体隧道和秦岭终南山公路隧道中做了大量试验。结果表明,该系统有自学习能力;抗污染能力很强,在接近70%～80%模拟油污和灰尘的减光率条件下,依然能够有效探测火焰;具有综合防灾决策判断能力;且兼容性很好,可以与高速公路隧道CCTV系统、传统的火灾探测报警系统有机结合。     

基于人工智能前沿技术的交通事件视频检测系统

本文综述了基于视频分析的高速公路事件检测系统的发展历程、传统技术方法存在的问题后,分析了人工智能领域深度学习等新算法与技术在此领域的应用情况,并对未来发展趋势做出展望。     

视频行为检测技术在智能交通中的应用

监控系统的智能化过程最为关键的技术是采用计算机对视频信号进行分析,以提取视频场景中发生的一些特定的事件或监控目标的特定行为。这一技术称之为“视频行为检测技术”或者“智能视频行为检测技术”,简称“行为检测”。     

基于交通视频大数据的事件检测系统

根据高速公路安全运营管理的需要,在逐步完善视频监控系统外场建设的基础上,通过应用基于交通视频大数据的事件检测系统,提升高速公路管理者对拥堵、行人、停车、交通事故等异常交通事件的发现能力、处理效率和处理能力,进一步提高高速公路安全运营管理水平。     

数据融合技术在交通事件检测中的应用综述

为了进一步提高交通事件检测系统的性能,在对基于单源信息的交通事件检测方法进行分析的基础上,从基于多信息源的交通事件自动检测数据级融合和基于多信息源的交通事件检测方法决策级融合2个方面,分析、总结了数据融合技术在交通事件检测中的应用现状,并指出了目前研究存在的主要问题及后续研究的发展趋势。     

浅谈车辆视频检测技术的发展及趋势

<正>视频车辆检测技术即在视频序列中提取运动的车辆对象,是利用视频图像进行车辆检测的一种交通检测技术,它涉及计算机图像处理技术、模式识别、信号处理和信号融合等多个领域。近年来,基于计算机视觉和图像处理技术的视频车辆检测技术逐步成为研究主流。性价比优良的视频车辆检测技术1978年,美国JPT(加州帕萨迪纳市的喷气推进实验室)首先提出了运用机器视觉来进行车辆的检测的方法,指出其是传统检测方法的一种可行的替代方案。     

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。     

基于图像识别与追踪技术的高速公路交通事件有效检测范围

针对视频交通事件检测器的有效检测范围目前在行业内产生的广泛争议,结合摄像机安装高度、安装角度、摄像机性能指标,通过理论计算和试验验证,得到视频交通事件检测系统对相关交通事件的合理检测范围,从而为高速公路全程视频监控系统外场监控摄像机的布设间距、布设方式提供数据支持,实现高速公路全程无盲区智能化监控识别。计算结果表明,对于小汽车停驶等交通事件,其有效检测距离大于1 000 m的传统说法是不准确的,目前的技术水平很难达到,其合理检测距离应该在500 m左右,试验数据验证了这一说法,但视频交通事件检测系统的有效检测距离后续会随着摄像机性能的不断增强而有所提高,从而满足高速公路监控系统不断提高的监控需求。     

基于Web的多路视频播放器及其在路产管理系统中的应用

针对基于视频的路产管理系统需要实时同步播放多路复合视频的特点,设计了一款基于ActiveX技术的多功能视频播放器,该播放器通过数据库关联技术实现了每一帧视频图像的精确定位,并采用多线程边下载边播放技术实现了在Web环境的应用。该播放器已经成功应用于某路产管理系统中,使用表明：该播放器使用简单、视频播放流畅、帧定位效率高。