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。     

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.     

交通事件视频图像自动识别系统的研究

如何有效利用高速公路视频图像信息,实时全天候自动智能检测交通事件,提升交通管理部门应急处置能效,是当前公路视频监控亟需解决的问题．本文基于视频图像处理技术,开展交通事件自动识别算法和系统的研究：采用中值滤波、亮度缩放等图像预处理方法,提取交通视频图像的前景目标边界并抑制噪声;基于灰度阈值化方法,对车辆前景进行二值化分割处理;提出一种二值化场景图像连通区域标定算法,对交通事件前景目标进行特征提取与检测识别,并基于上述算法和识别流程开发了交通事件视频自动识别系统．试验表明,该系统对噪声干扰抑制能力较强,识别准确率较高．     

自适应铁路场景前景目标检测

现代铁路系统中，智能视频分析技术已被广泛应用于异物入侵监测，前景目标检测是入侵判断的必要过程. 背景差分常用于检测前景目标，但铁路场景复杂，存在动态变化的背景区域和未知类型的目标，现有基于阈值分割或深度学习的背景差分算法都不能满足需求，故提出一种基于阈值自适应调节的前景目标检测算法. 利用像素值在时间上的动态信息，分割结果的反馈信息和由超像素提供的空间信息确定阈值调节因子，动态调节阈值以适应环境变化；提出一种灵活可靠的背景模型初始化方法，消除鬼影问题，实现一帧到多帧初始化的灵活切换. 实验结果表明，所提算法在铁路场景上取得了较好的准确率和误分类率，且平衡了精度和速度.     

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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.     

基于自适应复杂场景的背景建模方法

因复杂场景下的背景动态变化大,大多数背景建模算法易引起误匹配而导致检测精度降低.为此,提出一种基于自适应复杂场景的背景建模方法,背景模型采集视频前5帧图像初始化模型,通过后续帧获取像素的分布特征并更新背景模型.算法提出自适应离散系数结合像素值检测像素动态变化幅度,获取复杂背景中的目标.实验通过对多组数据测试,验证了算法检测精度优于其他算法,有效改善复杂场景下动态背景对前景目标提取的影响,减少了由背景像素值大幅度变化产生的假前景,在复杂场景下检测目标有较强的适应性和鲁棒性.     

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。     

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城市道路交叉口各交通方式构成比例不同,对控制方案需求不一. 针对各种交通方式混行的信号控制交叉口,考虑道路使用率、出行者时间效率以及环境效益之间的协调关系,结合多目标规划模型的思想,以通行能力最大、车辆停车率及出行者平均延误最小为目标,以饱和度为约束条件,建立交叉口信号配时多目标优化模型. 根据不同交通状态下,各交通方式混合比例确定各性能指标的重要程度,最后运用遗传算法进行求解. 计算结果表明,配时参数多目标优化模型在综合性能指标下优于Webster算法,而且能较好地适应各交通状态的变化,使快、慢行交通协调运行.     

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。     

基于多智能体的城市交通区域协调控制方法

在分析城市道路交通信号控制特点的基础上,提出了基于多智能体的城市道路区域协调控制方法.在单路口Agent中引入加强学习方法,实现交通信号实时在线调整;在由多交叉口构成的区域路网中,以车辆平均延误为目标,通过多路口Agent之间的协调机制,实现城市交通区域信号控制的智能协调和全局优化,提高整个区域交通的效率,减少车辆的延误.通过仿真实验,与定时控制和感应控制相比,该方法使车辆的平均延误明显减小.     

运动车辆检测的APG-TR算法

为了提高智能交通系统中运动车辆检测的准确率,提出了一种基于张量恢复的APG-TR算法。采用张量表征交通视频图像,保持视频图像高维结构特征。通过张量恢复,重建出张量的低秩部分与稀疏部分,实现交通视频图像中交通背景与运动目标车辆的分离与交通视频内在特征的提取。利用交通监控系统采集到的交通视频106帧图像对本文算法进行了测试。测试结果表明:在晴天条件下,APG-TR算法的平均正确率为91.4%,在雨、雾天气条件下,正确率分别为86.4%、85.2%,相比帧差法更加稳定与准确。APG-TR算法具有良好的收敛速度与鲁棒性,在智能交通领域中具有广泛的应用前景。     

无人机广域视频的机动车交通参数计算及分析

基于视频的交通参数提取在智能交通系统中具有重要意义.针对无人机视频, 提出了一种基于大范围无人机视频的机动车交通参数提取方法.首先通过建立无人机广 域镜头图像的校正算法去除交叉口视频图像的广角畸变,然后将像素坐标转化为真实坐 标.其次,利用帧间差分法计算行驶车辆的速度、加速度、车头间距等车辆运行参数,将计 算结果与真实车辆及软件提取运行参数进行对比,结果证明该方法具有较高的准确性和 可行性.最后,实例验证该方法能较准确地获得交叉口车辆运行参数,并将其应用于车辆 通过交叉口全过程的速度变化规律分析.     

基于人头颜色空间和轮廓信息的行人检测方法研究

为提高智能视频监控中行人统计的实时性,提出了一种基于人头颜色空间和轮廓特征的行人检测方法.该方法首先根据人脸肤色、发色在YCbCr和RGB颜色空间的聚类情况,建立人头颜色模型,分割人头候选区域,并针对行人运动的特征,采用多帧差法提取运动信息,剔除背景噪声,修正候选区域的精度;然后根据改进的Canny 算子提取候选区域的轮廓,融合形态学对边缘进行修正,提取候选区域轮廓信息;最后根据人头轮廓的几何特征,剔除“伪候选”区域,并进行连通域信息标记,检测人头图像,从而对行人进行检测和统计信息.结果表明,该方法能快速有效地检测出人头,在动态场景下的行人检测取得了较好的效果.     

基于加权核密度估计的自适应运动前景检测方法

为解决监控视频背景初始化过程中前景干扰的问题,提出了一种基于加权核密度估计(KDE)的自适应运动前景检测方法.该方法对时间域变化稳定的像素值进行加权,并利用核密度估计构建背景模型,避免了背景初始化过程中前景的干扰.基于该背景模型,提出了一种新的阈值设定策略.该策略根据前景空间分布的连续性自适应获得前景阈值,填充前景中的"孔",并更新阈值.实验结果表明:即使场景中存在运动前景,该方法能够在多种场景下获得90%以上的查准率和查全率,其性能优于传统的背景差法.      

视频检测技术在UTC—SCOOT系统中的运用

针对视频运动车辆检测技术在UTC-SCOOT系统中的应用进行了研究。在城市交叉口控制中使用视频摄像机代替传统的车辆检测器,用于城市道路交叉口的交通信号实时控制,取得了较好的控制效果。