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．     

雷达视频联合检测技术在北横通道的应用研究

针对城市地下道路的场景和数字化交通管控需求,比较当前车辆检测和事件分类技术(例如线圈检测、红外检测、雷达以及视频等方式)在交通信息检测中的优势与劣势,提出了基于雷达视频联合的交通流检测系统.该系统可以检测更加多元的交通流信息,在复杂特殊的交通场景下仍可以持续稳定地采集和获取交通流状态和事件信息,为道路管理者提供决策依据.通过在上海北横通道的实际应用证明,雷达视频联合检测系统基本满足对城市地下道路的交通流状态信息和事件信息检测的需求,为后期城市地下道路智慧化建设和主动管控提供参考.     

基于AutoScope的交通视频检测实验平台设计

通过构建一个通用的基于AutoScope的交通视频检测实验平台,其涵盖了交通视频检测的主要技术环节,从而可提高视频车辆检测器实验教学水平以及学生的实践能力,并将对各种交通检测设备的实验教学工作起到良好的示范作用.     

交通事件自动报警系统应用分析及对策研究

基于视频检测技术的交通事件自动报警系统可以对交通事件和交通流参数进行实时检测,并对交通事件以报警的形式通知管理者,能够有效预防交通事件和真实地再现事件过程,对提高城市道路交通安全和交通管理水平具有重要应用价值。文章结合杭州市采用的视频检测交通事件自动报警系统的应用实践,分析了系统在实际应用中存在的问题,并从交通管理角度出发,提出了相关解决办法与建议。     

基于纹理不变性的车辆阴影处理方法

由于视频蕴含丰富的信息，视频监控与检测技术在ITS中应用得越来越广泛．视频测量交通参数，需要从序列图像分割出车辆．车辆分割面临的一个难点就是检测与车辆连在一起的阴影．由于阴影在很多特性上与车辆一致。阴影经常被当成车辆一部分，影响车辆分割的稳定性与准确性．一般地，路面与车辆在纹理结构上存在较大的差异．文中推导了纹理在光照变化情况下的一种不变特性——极点分布，并提出了一个基于极点分布不变性的车辆阴影检测算法．这种算法能够精确地检测视频图像车辆的阴影，检测出因各种原因被误为车辆的路面，检测出车灯照射产生的路面亮斑，从而为车辆的精确分割和交通参数测量创造有利条件．     

视频检测技术在交通安全中的应用

为了能够有效预防交通事故和真实地再现事故过程,采用视频检测技术对交通事件进行实时检测,分析了检测的原理,交通参数采集的方法和事件算法,并对各种算法的性能进行了比较。在此基础上集成了车牌识别功能,运用在交通事故的再现分析上。最后,综合事件检测和事故再现上的应用,提出了基于视频检测技术的交通安全系统的框架结构,并在实际应用中验证了系统的性能。     

交通事件检测系统在高速公路中的应用

介绍了新一代智能交通信息管理系统,它融合了车辆跟踪检测技术、虚拟线圈技术,极大地满足了高速公路运营管理部门对实时交通事件的监控管理需求.     

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。     

基于深度学习的车辆异常事件检测研究

基于全连接神经网络以及在高速公路场景下采集的真实车辆数据,设计一种车辆异常事件检测方法。所设计的方法利用激光雷达检测出目标与车道线信息,经过计算组成具备时空特征的输入数据,在将目标数据制作成数据集后,利用神经网络进行训练并提取输入数据的多维度特征,实现车辆异常事件检测。之后利用异常事件检测的时间信息与激光雷达和视频相机的目标融合数据,在视频数据中进行事件取图并加以验证。所述方法的总体检出率为 97.11%,准确率为 97.10%,相关值均高于传统事件检测算法,且算法耗时与传统事件检测算法相比更少。试验证明相应方法能更快速、更准确地识别车辆异常事件。     

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。     

高速公路交通事件视频车辆检测技术

交通事件自动检测技术概述 交通事件自动检测(AID)技术可分为"间接检测方法"和"直接检测方法"两大类.绝大多数的AID方法都属于前一种,其原理是根据交通流的变化来间接地判断交通事件的存在.实时交通流参数可用多种手段获得,最普通最常用的做法是通过设置在路上的交通检测器(环型检测器或超声波检测器)动态采集各路段的交通数据,由此推断可能发生的交通事件.交通检测器需要埋设在车道下面,使用过程中可能会损坏,属于有损检测器.由于数据误差及交通情况的复杂性,这类系统事件的检测与鉴别时间较长,误报率高,而且不适合在交通量较低的情况下使用."直接检测方法"是指使用图像处理技术来发现车辆行驶异常的一类方法.这类方法实际上是"看到"发生了交通事件而不是通过交通事件的影响来检测到它的存在.在潜在的意义上看,在检测速度方面远远胜于"间接检测方法",在交通量较低的情况下也能有良好的检测效果.另外,"间接检测方法"一般只能判断有没有事件,而不能对事件的类型进行鉴别,还需要人工对事件进行鉴别;而"直接检测方法"则既能检测事件,又能对事件的类型作出判断,这有利于减少事件的响应时间,减少事件延误.     

高清视频检测和识别技术研究及其在城市交通中的应用

在智能交通的城市公安交通之中,对车辆检测、车辆行为分析和跟踪、车牌识别和交通事件检测都提出了更加明确的需求,利用计算机视觉分析等先进的信息技术实现高效、安全的智能交通已成为交通治安治理的主要发展方向之一。     

基于视频的交通流参数检测

随着经济的发展,如何保障交通的畅通与安全已成为当今世界的热点研究课题之一。基于视频的交通流参数检测系统具有直观、安装简便、费用低等优点,它代表了车辆检测器的发展方向。简要介绍了视频车辆检测在智能交通系统中的应用,给出了基于视频的交通流参数检测的常用方法,以及检测系统提取的主要交通流参数,分析了影响检测精度的因素和提高精度的相应对策。     

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。     

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。     

城市道路交叉口自动事件监测系统

提出一种基于事件特征来检测交通事件的监测系统.系统选取3个特征值,交通流、车辆角度和车辆加速度.从CCD摄像头获取图像序列之后做车辆检测,提取车辆移动方向、交通流和车辆加速度来获得检测结果.该方法通过计算得到正确率97.8%,误报率1.02%,检测时间只要30 s.结果表明,该方法比检测效果更好.     

城市道路交叉口自动事件监测系统

提出一种基于事件特征来检测交通事件的监测系统.系统选取3个特征值,交通流、车辆角度和车辆加速度.从CCD摄像头获取图像序列之后做车辆检测,提取车辆移动方向、交通流和车辆加速度来获得检测结果.该方法通过计算得到正确率97.8%,误报率1.02%,检测时间只要30 s.结果表明,该方法比检测效果更好.     

公路交通事件检测技术的研究与展望

分析目前国内外交通事件检测技术和检测算法的发展现状,对交通事件检测技术所采用的人工检测技术和自动检测技术进行具体介绍,对基于各种检测原理的检测算法进行深入剖析,并阐述交通事件检测技术的应用。     

VT2100视频检测设备在交通调查中的精度分析

上世纪90年代开始,交通调查步入信息化、智能化进程,2000年后我国相继引入了线圈、超声波、视频等车辆检测技术。随着各类检测技术在交通信息自动化采集工程中的推广应用,各地在选择哪种适合类型的检测设备时仍感茫然,初期阶段主要根据厂商宣传和部门推荐来选型,究竟适应性如何尚无统一定论。现通过多年来在交通调查管理中收集的数据资料,针对VT2100视频检测设备在交通量信息采集过程中的检测精度、分车型精度、设备稳定可靠性等方面,进行了数据分析,对设备在运行过程中的性能发挥和实际所能达到的精度详细比较,并对设备性能发挥及其影响因素做一些探讨。     

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交通事件是造成偶发性交通拥挤的主要原因,由于交通事件的发生时间和地点是随机的、不可预测的,偶发性拥挤难以采取控制交通需求或提高通行能力等减轻常发性拥挤问题的对策来处理。因此偶发性拥挤控制的关键是尽早地发现事件、确认事件的性质并及时采取救援措施和为其他驾驶员提供相关信息,这也就是要建立一个完善的事件管理系统,对事件实现快速、高效、恰当地处理。交通事件检测是交通事件管理第一步,也是其技术关键,本文从总体上介绍了交通事件检测技术的研究现状,详细介绍了各种自动和非自动交通事件检测技术,对两类技术进行了比较,提出了实际应用中交通事件检测技术的选择方法。