视频车辆检测技术中的阈值分割算法研究

为了提高视频交通检测交通流参数提取的精度,研究了视频交通检测技术．中的阈值分割算法;文中使用分形维数法、双峰法、迭代法和大津法研究了获取图像的阈值分割方法使得车辆和背景分离。结果表明,分形维数法处理时间较长;迭代法编写程序较复杂,且运算时间长;由于双峰法对满足一定要求的图像处理效果较好,而试验证明双峰法不适用与车辆视频图像处理。大津法分割后得到的二值图像中仍然存在车辆内部存在黑色像素点的问题,但其效果图中车辆与背景的分离情况较好。所以课题中选取大津法作为视频车辆检测中闽值分割的最终处理算法。     

红外国像处理在汽车昉撞系统中的运用

基于红外图像的视觉处理,提出了新的汽车夜视安全控制方法.通过对车载热像仪所拍摄的红外图像的一系列处理,包括图像滤噪、图像分割和图像分析,得到前方车辆的排气管的形心坐标.根据这个坐标和已知的参数,建立测距几何模型,可以实时得到本车与前车的距离.指出将这一控制识别方法可以用在汽车防撞系统中,具有一定的应用前景.     

基于图像纹理分析的动态车辆识别方法研究

在智能交通系统中,动态图像识别技术是系统应用的基础核心技术之一。以应用于交通监控、智能驾驶系统等场景的HSV空间动态车辆识别为基础,研究并论证提出了新的检测识别方法,实现对运动车辆的检测识别、目标追踪、驾驶辅助等功能。研究问题的难点是,如何从复杂的背景中分割运动物体,是检测方法能否有效的至关重要的一步,在研究了目前存在的各种方法之后,提出了一种新的基于阴影检测的HSV空间自适应背景模型的车辆追踪检测算法,算法基于HSV空间图像处理,采用最大类间方差法获取相邻帧二值化阈值,利用纹理信息进一步确定动态图像以及确认图像范围。通过截取由监控系统获取的视频信息,并对其进行图像处理检测车辆移动轨迹。从监控视频信息中获取两帧不同时刻的图像信息,在HSV空间进行相邻帧检测。由于阈值的选择将直接影响判断精度,本研究将固定阈值法进行了改进,该阈值是通过统计模型对整幅图像上灰度值进行计算,并通过最大类间方差法确定阈值。最后经过实际视频图像验证,仿真试验流程清晰,试验结果达到预期设想。     

背景提取基础上运动车辆视频检测

提出了一种在一系列连续视频图像中提取背景的方法，在背景提取的基础上对视频图像中运动物体进行检测，以实现对高速公路上过往车辆的自动监控功能。     

基于最优阈值和随机标号法的多车辆分割

以选择性背景更新为基础,提出由相似度决定更新速度的新方法.综合颜色差异、连通性和车辆占空比等属性建立分割双阚值的能量函数,并利用模拟退火算法求取全局最优阚值.用最优分割双阚值对车辆图像进行阚值粗分割,再以条件随机域工具整合视频空间中的时间和空间信息建立随机标号域模型,并计算最大后验概率确定粗分割中各像素点的标号(细分割...     

基于改进密码本模型的视频对象检测

提出了自适应块均值码本模型,可以有效地处理动态背景。该方法考虑了块中像素在相邻帧间的时间联系,像素与其相邻像素间的空间联系,而不是认为像素间相互独立,并能够根据背景变化自适应调整图像块的尺寸。改进的码本模型将当前帧分割为大小自适应的非重叠块,当块中变化像素面积在一定阈值范围内时,将该图像块4等分,并用块均值建立粗糙的cache码本;在码本精细化过程中,用Mahalanobis距离计算cache码本问相似度,相似度高的码本融合为一个码本,最终得到精细码本;将改进模型与HSV色彩空间相结合,可以有效地对前景运动目标和背景进行分割。实验表明,改进的码本模型可以有效的处理动态背景,同时在处理速度上可以满足实时前景背景分割的需要。     

基于固定场景视频的运动车辆检测

为提高智能交通系统中运动车辆检测的效率,在固定场景视频下基于类Haar特征和AdaBoost算法提出了一种运动车辆检测方法.通过提取交通监控图像的扩展类Haar特征,在OpenCV平台上应用AdaBoost算法进行特征提取及训练得到级联分类器,利用级联分类器进行固定场景视频的运动车辆检测.测试结果表明,该方法具有良好的实时性和鲁棒性,在智能交通领域有广泛的应用前景.     

基于视频图像的车辆灯光状态鉴定方法研究

违法使用车辆远光灯是导致夜间道路交通事故的重要原因之一,针对当前道路交通事故中车辆灯光状态鉴定方法存在的不足,本文基于视频图像,从车载监控视频和道路监控视频两个角度分析视频图像中目标车辆前照灯光斑特征、目标车辆前照灯灯光在道路环境参照物上的投影光斑特征等信息,比对分析视频图像中远光灯、近光灯反馈信息的异同点,总结基于视频图像的车辆灯光状态鉴定方法,为道路交通事故处理过程中充分应用视频物证提供技术保障。     

一种基于同态滤波的背景建模方法

在道路视频检测技术中提出了一种基于同态滤波的背景建模法。对图像进行同态滤波的预处理,以适应渐变的光照情况。通过图像分块与帧间差分来获取临时背景序列,为背景建模做准备。为了处理背景中由于车辆突然开动或停止产生的＂鬼影＂,对帧序列有效区中的每一像素进行基于灰度分区直方图模式建立背景模型。这种方法既能应对光照渐变又能适应大流量且车速慢的拥堵情况。实验结果表明,此算法具有良好的可靠性与鲁棒性。     

1种基于车辆时空图的车辆异常行为检测方法

对快速路车辆异常行为的检测有助于防止或及时处理交通事故,缓解交通拥堵,保障出行的安全和效率。采用多高斯背景模型提取前景运动车辆及其中心点并利用Kalman滤波算法跟踪运动车辆。在此基础上,得到各个车道上车辆的行驶时空图,通过车辆时空图对车辆行为进行轨迹分析,根据时间序列上车辆位置的变化检测车辆逆行,通过车间距和车辆位置状态信息检测车辆碰撞。实验表明,该方法能较好地识别出车辆异常行为。     

基于t分布混合模型改进的路面裂缝图像分割方法

为提高路面裂缝图像分割的准确性与鲁棒性,以学生t分布混合模型(Students t-distribution Mixture Model,TMM)代替传统高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM),提出一种基于学生t分布混合模型的路面裂缝图像分割方法。所提出方法首先利用K-Means算法来进行初次图像分割。为克服K-Means算法的缺点,以烟花算法(Fireworks Algorithm,FA)运行结果作为K-Means算法初始聚类中心。然后,运行K-Means算法进行初次分割,以此结果作为TMM参数求解的初始值,执行最大期望算法(Expectation-Maximization algorithm,EM),通过交替运行E步和M步,获得模型最终参数值,借助于贝叶斯公式,完成最终图像分割。最后,通过仿真图像和实际图像验证,结果表明该方法分割精度更高、稳定性更好。     

多帧速度场估计方法及在交通视频监测中的应用

基于速度场的运动估计方法是进行运动物体分割的有效途径,提出了一种视频图像处理中基于多帧速度场的运动物体分割方法,针对简单速度场运动物体分割方法的不足,提出对多帧速度场图像提取的运动物体信息相融合的方法。试验结果证明:用此方法提取的运动物体核心点更完备,提高了运动物体分割的准确性。该方法在智能交通、视频监控系统中都有广泛应用。     

基于小波变换的线阵CCD车辆检测算法

传统的车辆视频检测算法都是基于带有复杂背景的面阵CCD图像,不利于对象分割和特征提取。线阵CCD图像的背景比较单一,且帧率远高于面阵CCD,可以实现高精度的车辆检测。提出基于小波变换的线阵CCD图像的车辆检测算法。试验结果证明该算法能有效降低光照和汽车阴影等因素造成的误检率。     

基于视频计算车速的数据处理与事故深度分析

随着我国社会管理体系的不断完善,视频监控系统正成为我国城市管理和社会管理的重要手段。治安管理、道路交通管理视频监控网络正逐步形成,许多发生在视频监控区域的交通事故可以调取到视频资料,这有利于对事故的分析和处理。本文首先提出了使用监控视频来计算车速的方法,通过视频分析计算而来的车速数据,转化为对应的时间速度曲线,然后通过"时间速度曲线"来对整个事故过程进行还原,从而分析肇事车辆的运动状态、肇事车辆制动强度、驾驶员的操作过程、采取措施情况等,为交警部门提供处理事故的依据。     

基于视频图像的车辆计数新方法

针对道路车流量检测问题,从便捷性、实时性角度出发,结合视频图像处理技术,对视频车辆计数进行了研究。直接在RGB图像中进行自适应背景更新,以此为基础,对RGB图像进行背景差分,提取出运动车辆区域,避免了复杂环境下图像灰度化过程中的信息丢失;利用当前帧和背景帧的HSI颜色空间信息来滤除阴影;通过在视频图像中设置固定虚拟检测区,实现对车辆的计数。实验结果表明,该方法计算量较小,白天情况下的计数准确率在89.58%以上;夜间的计数准确率较低,还需进一步研究改进。     

数码录像技术在高速公路的应用

广佛高速公路电视监控系统于 2 0 0 1年 6月完成升级改造并投入使用 ,该系统由 7台英国DM公司 16路视频数码录像机组成 (非基于PC机产品 ) ,负责对全路段上传约 10 0个图像信号进行录像和处理。每台机可同时对 16路采集图像进行录像、画面分割、视频监控、报警联动、远程网络登录等多项功能。     

基于视频图像技术的简支梁动静载试验分析

针对简支梁的试验模型,与传统的动载和静载试验不用,采用了视频图像技术来对简支梁的振动进行模态分析。一共进行了两组模型试验,分别为带传感器和不带传感器下的简支梁模型。并采用Matlab软件把简支梁的振动视频分解成图像,对分解得到的图像裁剪出感兴趣区域进行灰度化和二值化处理。为了精确,对得到的整像素边缘进行了亚像素化处理,并处理出梁下边缘的亚像素级别的时域信号。对这些信号数据进行模态分析得出前三阶频率和振型,并与Midas建立的有限元模型,传统的动载试验处理得到的结果三者相比对,论证视频图像技术在动静载试验中的可行性和精确性。经两组试验对比论证,基于视频图像技术的动静载检测较传统检测有更高的精度和可操作性,可以弥补传统检测的不足之处。     

融合自适应光照预处理和深度学习的钢桥腐蚀检测方法

针对钢结构桥梁实桥腐蚀图像往往由于光照条件较差或光照不均匀导致腐蚀区域检测困难的问题,提出了一种融合自适应光照预处理方法和深度学习的钢桥腐蚀检测方法。首先,采用Global and Local Fusion(GLF)对比度增强算法结合KinD++低光增强模型的方法,对图像进行预处理;其次,采用粗标注结合K-means算法标注腐蚀区域得到分割标签;最后,采用原始图像和预处理后图像分别对UNet++网络进行了训练和测试,验证了所提出的预处理方法的有效性和优越性。结果表明：所提出的自适应光照预处理方法有效改善了实桥腐蚀图像的光照不均和低光照问题,修复和增强了细节和纹理特征信息,颜色保真度较高;所提出的数据标注方法能够精准标注腐蚀区域,减少边缘描绘工作;与原始图像相比,该方法预处理后的图像训练的模型在准确率、精确率、召回率、F1-score、交并比IoU和A_UC上分别提高了5.2%、2.7%、22.5%、19.4%、25.4%和10.5%;对于光照良好的均匀腐蚀图像,预处理对分割精度提高有限,对于点蚀图像,分割精度有较大的提高,对于低光照或光照均匀性较差的图像,分割精度得...     

基于图像识别的热料仓级配监控技术研究

分析了利用图像处理技术对沥青拌和楼热料仓分段级配进行提取监控的可行性;通过室内试验,获取动态集料图像;利用图像处理技术对图像进行预处理、增强、分割、分析,最终得出集料级配,并与实际级配值进行对比,试验效果良好。     

一种基于YUV彩色空间的运动车辆阴影消除方法

采用一种基于YUV彩色空间的方法来检测并消除交通视频图像序列中的运动车辆的投射阴影.通过对前景运动区域像素的亮度、色度和梯度密度的计算,得到一个阴影判断函数.利用阴影判断函数并结合边缘检测在前景运动区域中检测和消除车辆的投射阴影.