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。     

基于速度分类算法的交通事件视频检测系统设计

提出基于速度分类算法的交通事件实时视频检测方法,并对交通量检测方法、车辆跨道处理、速度检测、交通状况检测及交通事件识别等进行了研究.在车辆检测与跟踪的基础上,可实现车辆停止、慢行、车道变换次数和车流拥挤等交通事件识别功能,通过自动检测车辆避障、车道变换、超速、慢速、停止和交通阻塞等事件,获得交通流量、占有率、排队长度、车型和平均车速等交通参数.与传统交通事件检测系统相比,具有直观方便、费用低等优点.      

基于车辆轨迹的高速公路异常事件自动检测算法

高速公路异常事件自动检测是有效保障道路交通安全和运输效率的重要手段,由于监控视频数据量巨大,现有自动检测算法存在实时性、准确性低的问题。为此本文提出了基于轨迹分类的对比性悲观似然（comparative pessimistic likelihood estimation,CPLE）算法。构建了包含车辆检测、车辆跟踪和轨迹分类3种功能的异常事件自动检测模型框架,采用YOLO v3对车辆进行目标检测,获得4类不同车辆类型的相关信息,采用简单在线和实时跟踪算法对车辆进行多目标跟踪,获得不同场景的异常事件车辆轨迹;基于半监督学习,采用极大似然法对车辆轨迹分类进行改进,引入对比性悲观似然估计,围绕其对比和悲观原则进行参数设置和标定,进行异常事件轨迹分类和确认,提出基于车辆轨迹的异常事件自动检测算法。以甘肃省G312线公路智能化检测系统为测试对象,共收集1 300段视频,形成530条测试集轨迹和630条验证集轨迹,测试结果表明：通过对不同场景异常事件进行检测和预警,基于对比性悲观似然估计的轨迹分类算法性能准确率达到89.7%,比自学习和监督学习方法的准确率分别高出23.6%和41.3%,尽管对散落...     

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GPS的高速公路交通事件自动检测算法研究

通过分析交通事件条件下当事车辆瞬时速度的变化特征,设计了1种基于GPS的高速公路交通事件自动检测算法,并对采样时间间隔的确定、检测阈值的确定、持续性检测时间的设定与报警机制设计等方法进行了研究,分别利用软件模拟数据和实测模拟数据对算法的有效性与可移植性进行了检验.试验结果表明该算法对于交通事件具有良好的检测性能.     

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。     

基于SNN软件系统的神经网络交通事件自动检测算法

高速公路交通事件自动检测在我国是一个新的研究领域,它是解决高速公路突发交通事件的有效途径之一。随着神经网络技术的成熟与完善,许多学者把这项技术应用于高速公路交通事件自动检测。本文总结现有神经网络算法的不足,提出基于SNN(StatisticalNeuralNetworks)软件系统的神经网络交通事件检测新算法,通过与传统的加利福尼亚算法、滤波算法、标准偏差法进行比较和验证,得出新算法明显优于传统事件检测算法的结论。     

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.     

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。     

基于地空信息融合的无人机交通状态感知方法研究

现有的无人机（UAV）交通状态感知方法，主要针对宏观交通状态参数的获取，同时尚未克服UAV自运动对交通参数检测精度的影响，难以满足智能交通系统对于高精度微观交通参数的应用需求。为此，提出一种基于地空信息融合的UAV交通状态感知方法，该方法包括：地空信息融合模型、道路关键点（IKP）检测及跟踪、车辆目标检测及追踪算法和交通状态参数提取及估计。其中，地空信息融合模型利用地基信息（IKP世界坐标）与空基信息（IKP像素坐标）进行最优化融合，并通过自适应IKP追踪算法与自适应UAV位置偏移判断算法实时更新模型参数，以此克服UAV自运动对车辆轨迹精度的影响，进而获取可靠的车辆级（瞬时速度、车头间距和车头时距）与车道级（车道动态密度、车道流量和空间平均车速）交通状态参数。利用提出的感知方法获取实地拍摄视频的车辆级交通参数并进行了分布检验，同时比较了基于不同交通流模型的车道级参数估算方法。结果表明：该方法在车辆检测的mAP@0.5指数超过90%，同时提取的车辆轨迹相对完整，获取的车辆级和车道级交通状态参数也符合实际交通流状况。最后，将该模型应用于实地道路的交通拥堵检测及交通事件检测，该研究结果为UAV在现代交通感知和管理中的应用提供了一种理论和技术参考。     

Vehicle detection system design based on stereo vision sensors

Vehicle detection is a crucial issue for driver assistance system as well as for autonomous vehicle guidance function and it has to be performed with high reliability to avoid any potential collision. The vision-based vehicle detection systems are regarded promising for this purpose because they require little infrastructure on a highway. However, the feasibility of these systems in passenger car requires accurate and robust sensing performance. In this paper, a vehicle detection system using stereo vision sensors is developed. This system utilizes feature extraction, epipoplar constraint and feature matching in order to robustly detect the initial corresponding pairs. The proposed system can detect a leading vehicle in front and can estimate its position parameters such as the distance and heading angle. After the initial detection, the system executes the tracking algorithm for the vehicles in the lane. The proposed vehicle detection system is implemented on a passenger car and its performances are verified experimentally.     

汽车智能雨刮系统雨滴检测方法研究进展

在雨雪天气,为了保证驾驶员前方视野清晰,各类车辆均需配备雨刮装置。汽车智能雨刮系统作为汽车高级驾驶辅助系统的重要组成部分,是智能驾驶领域研究重点之一。详细介绍了汽车智能雨刮系统中常用的两种雨滴检测方法,分别基于雨量传感器和视觉传感器来实现。详细阐述了传统的基于雨量传感器的雨滴检测方法的工作原理及其研究现状,分析了各种类型雨量传感器存在的主要问题。针对新兴的基于视觉传感器的智能雨刮系统,分析了雨滴特征及其目标检测方法的发展历程。基于视觉传感器的汽车智能雨刮系统可以和高级驾驶辅助系统的其他组件共用视觉传感器和硬件设备,极大地降低了智能雨刮系统的应用成本,但是在准确性、实时性和适应性等方面仍存在较多问题亟待解决。     

基于Fisher判别的城市快速路自动事件检测算法研究

交通事件检测是尽早发现公路运营中的事故隐患,提高运输安全性的重要技术.文章目的在于构建一个高精度并且易于实施的快速路自动事件检测算法.在简述国外自动事件检测算法、分析快速路特点和事件检测系统要求的基础上,研究了快速路检测器布置的原则和优化密度,选择了对事件发生敏感度最大的4个交通参量,建立了基于Fisher判别模型的自动事件检测算法,采用历史数据对模型进行标定,并给出了试验评价结果.试验结果表明,该方法检测率达到85.7%,并且检测速度快.     

Real-time vision-based blind spot warning system: Experiments with motorcycles in daytime/nighttime conditions

This paper describes a real-time vision-based blind spot warning system that has been specially designed for motorcycles detection in both daytime and nighttime conditions. Motorcycles are fast moving and small vehicles that frequently remain unseen to other drivers, mainly in the blind-spot area. In fact, although in recent years the number of fatal accidents has decreased overall, motorcycle accidents have increased by 20%. The risks are primarily linked to the inner characteristics of this mode of travel: motorcycles are fast moving vehicles, light, unstable and fragile. These features make the motorcycle detection problem a difficult but challenging task to be solved from the computer vision point of view. In this paper we present a daytime and nighttime vision-based motorcycle and car detection system in the blind spot area using a single camera installed on the side mirror. On the one hand, daytime vehicle detection is carried out using optical flow features and Support Vector Machine-based (SVM) classification. On the other hand, nighttime vehicle detection is based on head lights detection. The proposed system warns the driver about the presence of vehicles in the blind area, including information about the position and the type of vehicle. Extensive experiments have been carried out in 172 minutes of sequences recorded in real traffic scenarios in both daytime and nighttime conditions, in the context of the Valencia MotoGP Grand Prix 2009.     

Vehicle distance estimation using a mono-camera for FCW/AEB systems

For robust vision-based forward collision warning (FCW) and autonomous emergency braking (AEB) systems, not only reliable detection performance including high detection rate and low false positives but also accurate measurement output of a target vehicle is required. Especially, in order to reduce false alarm or activation of FCW/AEB systems, the systems require the precise measurement output of a target object, such as position, velocity, acceleration, and time-to-collision (TTC). In this study, we developed a measurement estimation algorithm of a target vehicle using a monocular camera. This method estimates two cases of vehicle widths for a target vehicle by using the detected lane information and a pin-hole camera model. After that, the position, velocity, acceleration, and TTC of a target vehicle are estimated by using a Kalman filter for the each estimated vehicle width. To improve robustness, the both estimation results using the detected lane information and the pinhole camera model are fused. This estimation algorithm was evaluated and compared with the state-of-the-art technology. As a result, the proposed measurement output estimation method can improve the performance of the FCW/AEB systems.     

城市快速路三维集成交通事件自动检测算法

为了及时、准确地检测交通事件并采取有效的管理手段,提高城市快速路交通管理水平,在总结现有交通事件自动检测算法优缺点的基础上,提出了一种基于二维空间和一维时间的交通流异常变化的三维集成交通事件自动检测算法(集成AID算法),并利用北京市二环快速路上现有的交通流数据及相应的交通事件信息,对提出的集成AID算法进行验证,对其有效性和实用性进行分析。结果表明:该算法能够对快速路交通事件进行有效检测,与各个维度的子算法相比,能有效提高检测率,降低误报率,能够满足实际工程应用的需求。     

一种基于特征的车辆检测方法

提出了一种应用单目视觉进行车辆检测的方法。该方法以车辆阴影以及边缘作为检测的主要特征。在图像预处理中采用自适应双阈值以满足不同光照条件下的使用要求;利用能量密度验证提高车辆垂向边界识别的准确性;用可变模型用来规划车辆检测范围,以满足不同距离车辆的检测需要。为提高车辆检测的准确性及效率,在算法中融合了雷达的探测数据。试验验证表明,该方法有较高的车辆检测准确率,并且能满足智能车应用中的实时性要求。     

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GA启发式抽样的交通事件自动检测

为了提高面向不平衡数据集的交通事件检测综合性能,提出了两种基于GA启发式抽样方法的交通事件检测算法.基于GA的实例选择抽样方法(GA-IS),解决非启发式抽样方法人为设定抽样率导致的检测效果不稳定问题.基于GA的支持向量选择抽样方法(GA-SS),改善学习集数据量较大时的检测效率.实验采用新加坡AYE仿真数据库,以支持向量机作为分类器进行事件检测.结果表明,基于遗传算法实例选择抽样的检测模型检测率达到94%,平均检测时间为1.413 3 min,性能指标PI为0.157;基于遗传算法支持向量选择抽样的检测模型决策时间为4.55 s,综合性能最优,其PI为0.151;基于少数类过抽样算法(SMOTE)的检测模型决策时间为35.21 s,PI为0.329,与非启发式抽样方法相比,所提方法能有效改善面向不平衡数据集的事件检测综合性能.      

Evaluation of detection sensitivity and count performance of advanced vehicle detection technologies at a signalized intersection

This article evaluates the stop-bar detection and count performance of three advanced vehicle detection sensors under various environmental conditions at a signalized intersection. Continuing advancements to vehicle detection technologies and improvements to their detection capabilities to overcome issues from impacting conditions necessitates testing the performance of new and upgraded sensor products to evaluate their performance and identify the most suitable products for various climates and weather conditions. The three evaluated sensors were Autoscope Encore video, Iteris Vantage Edge 2 video, and Wavetronix SmartSensor Matrix microwave sensors. The three sensors performed with high detection sensitivity during ideal environmental conditions with up to 99.9% detection accuracy levels and are suitable for traffic monitoring centers that rely on remote access to the monitored sites and the collected data. However, they were affected by some extreme adverse weather conditions, mainly daytime and nighttime snow, daytime fog, dawn lighting, and strong winds (for high mounted devices). The selection of a sensor product will depend on the type of application and the priority given to the type of traffic data being collected. Overall, the Iteris video sensor performed with the highest detection sensitivity levels, with the Wavetronix Matrix microwave sensor performing similarly under most conditions (14 of 19 evaluated conditions). Autoscope video provided the highest count accuracies and also provides a much broader data collection capability. The results of this study will help transportation agencies in selecting suitable vehicle detection sensor technologies for future installations within their jurisdiction and improved data collection.