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．     

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。     

高分辨率遥感图像道路边缘自动检测与提取技术研究

基于对高分辨率遥感图像中道路特征的分析,对传统的道路边缘自动检测与提取技术进行了改进,提出了新的技术路线和框架,引入数学形态学重建和边缘追踪算法对高分辨率遥感图像进行道路边缘自动检测。定义了描述边缘形状特性的P因子、F因子和C因子,利用K均值聚类的方法实现了基于多重判别准则的道路边缘提取,从而在众多的边缘检测结果中,排除房屋等其它区域的干扰,准确的获得道路边缘。     

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。     

融合背景差分的二次重构和内外标记 分水岭的行人检测方法

应用视频处理技术对行人交通进行研究受到广泛的重视,已成为智能交通领 域的研究热点.为了精准地提取交通场景语义信息,提出融合背景差分的二次重构和内外 标记分水岭的行人检测方法.首先对图像进行灰度级形态学开闭重构和背景差分运算,凸 显出前景区域,锐化背景区域;然后根据灰度图像局部极大值和邻域综合信息提取内部 标记,进行“准欧式”距离变换提取外部标记;最后对梯度图像进行修正和分水岭变换,提 取出图像中运动的行人.结果表明,该方法能显著地去除运动噪声的影响,检测到相对完 整的目标,很好地抑制了过分割问题, 在动态场景的行人检测中取得了较好的效果.     

基于视频图像分析的地铁列车车辆拥挤度识别方法研究

准确掌握地铁车辆内拥挤程度是提高城市轨道交通服务质量的手段之一。本文在对地铁车辆监控视频图像提取与分析的基础上,提出了一种基于卷积神经网络的车辆拥挤度识别方法。该方法使用车辆监控视频建立了车厢乘客数据集,通过提取视频图像检测区域以及人群特征检测来实现地铁列车车辆拥挤度识别。实验结果表明,所提出的方法检测速度快,能够满足实际应用中实时性要求,三级拥挤度分类识别实验准确度为98%,四级拥挤度分类识别实验准确度为87%,其检测结果可辅助城市轨道交通管理者快速掌握线网实时客流拥挤情况。     

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出租车驾驶员对城市道路交通状况较为熟悉,他们选择的路径具有代表性,因此将出租车驾驶员路径选择经验融合到路径规划算法中,对提高出行效率具有重要的意义.本文提出一种融合出租车驾驶经验的层次路径规划方法,主要包括三部分：首先,从出租车GPS数据中提取出出租车载客行驶轨迹;然后,根据各路段出租车行驶频率高低对路网进行分层,构建基于出租车经验路径的分层路网;在此基础上,使用Dijkstra算法实现层次路径规划.最后,本文以广州市为研究区域,将该方法得到的规划路径与经典路径规划算法的结果进行比较.结果表明,融合出租车驾驶经验的路径规划方法所得路径在行程时间上占有一定的优势.     

一种基于贝叶斯特征的视频图像人脸检测

提出了一种基于仿射运动模型和贝叶斯理论的视频图像人脸检测方法.建立仿射运动模型进行运动估计,提取运动对象区域;对训练图像提取人脸与非人脸的统计特征,利用贝叶斯准则建立概率模型;根据贝叶斯分类器和支持向量机分类器将图像特征分为人脸类与非人脸类,从而检测出视频运动图像中的人脸区域.     

基于GPS数据的出租车路径选择行为研究

出租车路径选择行为研究对于剖析城市交通流时空分布规律及交通流分配具有重要意义.基于北京市出租车调度系统采集的GPS（Global Positioning System）数据,本文首先通过旅程数据提取、地图匹配及双向扫除算法,构建车辆路径选择行为分析所需的RP（Revealed Preference）数据.其次,在综合考虑道路网络条件和交通条件对驾驶员路径选择行为影响的基础上,构建基于PSL（Path-Size Logit）模型的出租车多路径概率选择模型.案例分析结果表明,出租车驾驶员更倾向于选择旅行时间短、转向次数少、主干路和次干路比例较高的路径.同时,文中所提出的路径选择行为建模方法,对于提高GPS数据的使用价值具有积极的意义.     

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出租车路径选择行为研究对于剖析城市交通流时空分布规律及交通流分配具有重要意义。基于北京市出租车调度系统采集的GPS（Global Positioning System）数据,本文首先通过旅程数据提取、地图匹配及双向扫除算法,构建车辆路径选择行为分析所需的RP（Revealed Preference）数据。其次,在综合考虑道路网络条件和交通条件对驾驶员路径选择行为影响的基础上,构建基于PSL（Path-Size Logit）模型的出租车多路径概率选择模型。案例分析结果表明,出租车驾驶员更倾向于选择旅行时间短、转向次数少、主干路和次干路比例较高的路径。同时,文中所提出的路径选择行为建模方法,对于提高GPS数据的使用价值具有积极的意义。     

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。     

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.     

基于视频的道路盲区能见度检测研究

基于道路视频图像的能见度检测方法可为智能交通系统提供实时、可靠、经济的交通能见度信息，但其应用效果受限于广泛存在的视频监控盲区。鉴于此，针对道路视频监控盲区的能见度实时检测方法展开研究，利用视频能见度检测算法，获取上下游路段能见度的两类检测数据，并提出一种基于能见度数据的高层信息汇聚融合模型，构建了盲区的能见度间接检测方法，给出 基于实时视频检测的道路盲区能见度预测值，与目测结果相比，平均误差小于10%。     

基于半监督哈希算法的交叉口交通状态识别

准确辨识交叉口交通状态是实施有效交通控制策略的前提. 传统交通状态识别方法是利用占有率、排队等统计数据设计指标实现状态识别，存在只能从单一角度刻画交叉口交通需求的问题. 对此，提出基于半监督哈希算法的交叉口交通状态识别方法. 从原始数据丰富特征入手，构建交叉口有效检测区域的图像化模型；将交叉口交通状态识别转化为图像搜索问题，利用监督哈希算法实现基于部分标签信息的图像搜索，进而得到交叉口的交通状态；最后，利用仿真对该方法进行了验证. 结果表明，所提方法在识别精度和速度上具有可行性和有效性.     

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.     

基于典型经验路径库的路径规划算法

出租车驾驶员对城市道路交通状况较为熟悉,他们选择的路径具有代表性。为了挖掘出租 车驾驶员的路径选择经验,最大程度地保留经验选择并融合到路径规划算法中,建立了基于典型 经验路径库的路径规划算法。首先,通过对出租车GPS数据进行预处理、地图匹配、载客轨迹信 息提取,建立出租车历史载客轨迹集;然后,基于网格划分建立不同时段、不同网格之间的经验 路径库;最后,提出了基于典型经验路径库的路径规划算法,并以广州市交通网络和浮动车为实 验数据。实验结果表明,该算法得到的路径其行程时间较少,平均速度较高,能够保持道路等级 的连贯性,且能适应不同时段的交通情况,更符合个人认知。     

基于RBF的城市快速路交通异常事件自动检测算法分析

通过对城市快速路交通异常事件自动检测方法的分析,提出用MATLAB神经网络工具箱建立交通异常事件自动检测RBF模型,并通过采集的实测交通异常事件数据对RBF神经网络在自动检测算法中进行仿真研究。结果表明RBF神经网络算法具有检测率高、误报率低和检测速度快等优点。     

一种基于直方图的车辆检测方法

获得车辆图像的准确定位是视频交通检测的关键，在分析传统车辆检测方法不足的基础上，提出的基于直方图的检测方法，能够提高图像分割的准确性，确保对车辆目标的顺利提取，具有一定的实际应用价值。     

基于图像处理的道路拥堵快速检测研究

提出一种基于图像处理技术的城市道路车辆拥堵程度快速检测算法。为既能加快处理速度又可任意选取有车区域路段,提出人机交互的有车区域检测。利用拥堵图像和通畅图像纹理特性的差异,提出基于纹理分析的车辆密度估计。通过原始图像灰度降级和灰度共生矩阵计算及特征提取,从有车区域图像中提取能够反映车辆密度的能量和熵特征,经过特征值训练得到车辆拥堵判决阈值,实现道路拥堵检测。试验结果证明,该算法检测准确率高达99%,同时算法的处理速度能够满足工程中的实时性要求。     

一种新的车辆图像识别分类算法研究

提出了一种在静止背景交通图像序列中运动车辆的检测和分类方法,即基于GVF-Snake模型和惯量椭圆的车辆分类算法。利用混和高斯模型(GMM)、期望最大化(EM)估计算法、改进GVF-Snake模型,从序列交通视频图像中检测出运动车辆;然后,借用刚体惯量椭圆原理,计算运动车辆等效椭圆偏心率,从而建立车长-车投影面积-车的等效椭圆偏心率三参数建立了车辆分类器。该方法的车辆检测与分类都是基于数理统计原理,算法复杂度小,可用数字逻辑编程实现,适合在嵌入式系统中应用。