基于序列图像的交通流自动调节系统

本文提出了从视频动态序列图像中检测,识别汽车目标的算法,以此来分析城市道路车流量状况,并自动调节控制系统.通过背景抑制法获得汽车区域,利用基于数学形态学的方法进行去噪声;利用二值图像阈值法和相关法来分别提取汽车车身和车灯.从而估算城市道路汽车流量,并调整道路中间隔离栅.仿真实验结果表明:算法能够有效的检测,识别目标,并对控制系统进行自动调节.     

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．     

基于类锚虚拟线圈的多流向车流量检测算法

针对城市道路车流量检测中车辆误分类问题,提出一种基于类锚虚拟线圈的多流向车流量检测算法。首先,采集车辆图像样本并随机裁剪以构建小客车、公交车和摩托车的均衡数据集,通过 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法聚类获得 3 类车型的高度、宽度尺寸,以此校正场景车辆识别线圈尺寸,布设物体检测线圈与组合车辆识别线圈;其次,基于均衡数据集训练ResNet18卷积神经网络完成车辆类型判断;最后,采用改进的核相关滤波器追踪算法追踪车辆轨迹,通过计数线完成多流向车流量检测。验证分析表明：对单向车流,高峰、平峰正检率均值提升了5.09%、4.57%,误检率均值降低了5.31%、2.35%;多向车流中,直行车流的高峰、平峰正计率提升了 5.01%、5.99%,左转车流的高峰、平峰正计率提升了 4.29%、 4.56%。     

模糊航空图像中的道路自动检测方法

为了在模糊航空图像中精确地检测道路,通过分析图像中道路特性,提出了一种道路自动检测方法。通过多尺度Retinex算法增强模糊图像,用改进的Canny边缘检测算法检测图像中的主要路段,使用交叉熵理论和贝叶斯决策理论自动获取梯度图像中的高低阈值,从而将灰度图像转化为二值图像,并将图像中所有线性目标进行骨架提取。根据线性目标的形状与尺寸参数进行噪声滤除,并根据端点的方向与端点间的距离进行道路间隙缝合,并结合边缘和原始图像信息调节和修正已检测出的道路。将道路自动检测方法与几种常用的图像分割算法进行比较,包括大津阈值分割算法,Canny边缘检测算法与图论最小割算法,并使用道路自动检测方法对模糊图像中的单条道路、交叉道路和多条道路进行检测。检测结果表明:对模糊或光照不均的航空道路图像,Retinex算法增强图像后可以清晰显示主干道路,而常规的图像分割算法无法将主干道提取出来,使用改进的Canny边缘检测算法并附以图像后处理功能较好地提取主干道路。使用道路自动检测方法能够清晰地检测模糊航空图像中单条道路、交叉道路和多条道路,与人工识别的效果接近。     

路面破损图像自动处理技术研究进展

总结了路面破损图像自动处理技术的重要研究成果, 分析了该领域关键技术的研究进展, 包括路面破损检测系统、图像处理算法和识别算法评估; 比较了不同路面破损检测系统与目标自动识别算法的检测精度和适用性, 给出了路面破损图像自动处理技术未来可能的主要研究方向。研究结果表明: 在路面破损检测系统方面, 从早期基于摄影技术的图像采集到目前的3D激光扫描技术, 路面图像采集技术更加便捷和高效, 但破损图像自动分析和目标自动识别算法仍然存在挑战; 在路面破损图像处理算法方面, 传统的路面裂缝目标分割算法已由过去的基于单一特征(灰度、边缘形状等) 的检测方法演化到多特征融合检测方法和图优化检测方法, 还出现了一些精细化的裂缝目标连接与恢复算法, 大幅提高了裂缝检测精度, 但需要的计算资源和人工先验知识库也随之不断增大; 在路面裂缝处理算法评估和比较方面, 主要利用人工分割来评价自动识别结果, 目前迫切需要建立一个面向全球开放的大型路面破损图像数据库, 以客观、有效地评估现有各种路面破损图像处理算法; 基于2D图像特征分析的路面破损图像自动识别算法很难在识别精确性、算法通用性和实时性方面同时取得最佳效果; 近年来, 大量学者开始尝试借助深度学习神经网络自动识别路面破损, 但该技术仍处于活跃的演进过程中; 在提高路面破损自动识别精度和效率方面, 3D激光扫描技术和基于人工智能的深度学习技术的发展将对未来路面破损图像自动识别技术的最终突破产生重大推进作用。      

基于模糊控制的智能车辆自主行驶方法研究

车辆无人驾驶是智能交通系统的一个重要部分,其目标是开发在高速公路和城市道路环境下的辅助驾驶系统,旨在帮助乃至取代驾驶员,实现车辆自动控制和自动驾驶,减少交通事故发生,提高道路交通系统的效率,因此提出了一种基于机器视觉和模糊控制实现智能车辆自主行驶的方法. 该方法以CMOS摄像头为路径识别传感器,通过图像分析提取车道中心线,并引入速度反馈,形成闭环控制,建立一个由两个模糊控制器组成的分级模糊控制器控制车辆转向,并使用模糊控制代替传统的PID速度控制来控制速度. 和常规的PID算法及模糊控制算法相比,改进的模糊控制算法使智能车在道路上更快速、平稳地运行,并且在转弯处的超调更小.     

道路标志自动分类方法

为了对道路标志图像进行自动分类,通过图像颜色空间变换,将图像的RGB量值转换为H(色度)S(饱和度)I(亮度)量值,采用Sobel算子进行道路标志图像的边缘检测,利用行扫描法进行区域填充,以获取二值化的道路标志图像区域,提取道路标志二值化图像的不变矩与形状参数作为图像特征值,设计BP神经网络道路标志图像几何形状分类器,以道路标志图像的H、I为特征值,设计了欧式距离分类器,实现道路标志背景颜色的识别。融合道路标志图像几何形状和背景颜色的识别算法,并利用道路标志的分类知识和自动分类方法,能有效实现道路标志图像的自动识别。     

基于图像序列区域混沌特征的海面舰船目标检测算法

为了检测复杂海面背景中的舰船目标,提出了一种基于图像序列区域混沌特征的目标检测新算法,算法利用小数据量法计算图像序列区域的最大Lyapunov指数,分析运动目标存在时背景信号混沌特征的变化,并利用混沌特征的变化差别检测淹没在混沌背景信号中的目标信号,最后对100帧图像进行了目标检测.计算结果表明:新算法检测率为100%,虚警率为5%,检测结果优于利用统计分析方法的结果.     

基于满意度的多目标约束模糊控制规则库的建立及应用

本文针对难以建模的非线性系统,结合有关满意度优化理论,给出了基于模糊控制系统的多目标搜索规则库的方法,并利用所建立规则采用Mamdani算法来逼近控制问题的最优解。同时把该方法应用在具有强非线性特点的车辆自动驾驶问题上,通过对模糊控制规则的量化细分搜索出车辆自动驾驶的规则库。     

概率Hough变换在仪表检测中的应用

介绍了图像处理技术在汽车仪表检测中的应用。利用图像处理技术,如阈值分割、图像膨胀、图像细化等各种图像处理方法进行图像处理。对表盘指针的识别,采用了一种概率Hough变换法。     

矿浆液位自动调节系统的开发

采用了先进的吹气式法检测浮洗槽液位，提高了检测的精度，用自行设计的单片机系统，经过基于汇编语言的软件设计，实现了对矿浆液位进行高精度的自动调节，降低了劳动强度提高了浮选质量。     

高速公路隧道照明自动控制系统

为解决隧道照明系统中存在的能源浪费问题,基于无级控制方法设计了一种隧道照明自动控制系统.控制系统主要由车流量采集器、车速采集器、亮度采集器、数据转换器、照明控制计算机、驱动电源和配套的LED隧道灯组成,控制计算机收集各采集器的数据,按照调光控制逻辑和隧道照明控制模型调整洞内LED灯的功率,实现隧道洞内照明亮度的连续调节...     

隧道视觉检测机器人成套系统研制

目前国内隧道视觉检测系统存在检测精度较低、病害识别速度较慢等问题,对此研制了隧道视觉检测机器人成套系统。为提高隧道衬砌图像采集精度,设计研发了视觉采集角度调节装置和车载测速装置,实现了对车载工业相机拍摄角度的精确调节以及病害坐标的高精度获取;为提高病害识别速度,组建了数据中心,实现了海量隧道图像数据的存储、处理和管理。工程实践证明隧道视觉检测机器人成套系统解决了图像采集精度低、病害识别速度慢的问题,具有良好的应用前景。     

基于边缘检测及数学形态学的快速汽车车牌定位

车牌定位是汽车牌照识别系统的重要环节,定位的准确性直接影响车牌识别的准确率.文章研究了利用图像边缘及数学形态学的快速汽车车牌定位方法,首先将彩色图像灰度化,并利用Sobel算子进行图像边缘提取,然后运用数学形态学算法对二值图像进行处理,得到几个车牌候选区域,最后利用连通区域的长宽比,面积比及车牌字符水平分布特征等来准确定位车牌.实验表明,这一方法能快速准确地实现车牌定位.     

运动图像处理在汽车车型识别中的应用

本文介绍了“多品种混流机器人喷漆自动线的汽车车型识别系统”的一种算法,提出了基于运动序列图像的自适应阈值判别法和利用特征匹配法解决了同种车型的图像在结构上产生局部变化的识别问题。     

车牌自动定位切分技术

车牌自动定位切分技术是实现交通管理智能化的环节之一，根据车牌在目标图像中的成像特点使用车牌自动定位、切分的方法，并对倾斜车牌进行矫正，从背景中检测车牌的精确位置和进行字符切分。     

基于图像处理的弓网燃弧检测方法

为提高弓网燃弧检测准确率,针对识别燃弧弧光困难的缺点,提出了一种结合改进Canny算法与求取目标重心法的弧光识别方法.首先,对燃弧可见光图像灰度化处理,利用图像二值化法区分弧光与背景;其次,采用改进的Canny算子检测弧光边缘,记录边缘内像素点总数及各像素点相对位置坐标;最后,计算燃弧重心横坐标,根据燃弧重心横坐标值是否位于接触线在相机中的成像范围内来识别燃弧.仿真结果表明,该方法能够准确识别燃弧,有效提高弓网燃弧检测准确率.     

基于样本自动标注的隧道裂缝病害智能识别

隧道表面裂缝的检测已经成为地铁运营人员的重要巡检任务之一.为实现隧道裂缝病害的自动监测，提出一种结合病害特征提取和深度学习的隧道裂缝样本自动标注与识别算法；针对隧道裂缝形态特征建立裂缝图像的特征样本库，改进了AlexNet深度卷积网络结构；设计研制了轨道移动式隧道图像采集系统以及巡检车，采集并构建了包含4 500张裂缝图像样本和1 500张测试图像的数据集，用以验证算法的可行性和有效性.研究结果表明：采集的图像清晰度符合要求，所设计算法可完成裂缝目标自动标注；裂缝图像测试集的识别率达到97.8%，证明了算法研究和采集系统的有效性.     

一种自动提取车型图像边缘阈值算法的仿真研究

提出了一种利用改进的遗传算法自动选取车型图像边缘提取阈值的方法,使车型图像边缘能被完整地提取出来;从而达到识别汽车车型的目的。仿真结果表明:该算法节省了阈值的选取时间,增强了抗噪声性能,提高了车型识别率。     

基于小波分解的车辆视频检测算法

作为智能交通系统(ITS)的基础部分,车辆检测系统在ITS中占有很重要的地位,目前常用的基于视频的车辆检测方法主要有:灰度比较法、背景差法、帧差法、边缘检测法.本文在分析这几种方法的优缺点的基础上,提出了一种基于数学形态学滤波和小波分解的算法.该算法首先对视频图像进行形态学滤波,然后在虚拟检测区进行小波分解,通过分析小波系数来检测车辆,它计算量小,复杂度低,可正确判断有无车辆、完成车辆的计数,实现车流量计算.