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针对现有交通路口车辆排队长度检测系统处理速度低、无法适用于实际复杂路口环境的缺陷,设计了一种基于FPGA的实时车辆排队长度图像检测系统.通过形态学边缘处理检测车辆的存在,对检测出的车队轮廓进行水平投影并采用一种基于信息量的车辆度量方法从投影结果中提取了排队的队尾,同时在确定排队长度时通过对算法参数的自适应调整有效消除图像逆透视效果的干扰;整个图像处理过程完全利用FPGA硬件逻辑实现,采用五级并行流水设计保证图像采集、高斯滤波、Sobel边缘检测、阈值分割和形态学腐蚀处理同步执行且同时完成,实现了对分辨率为720×576的图像25帧/s的处理速度.实验结果表明,系统性能良好,工作稳定,算法简单实用,具有较好的应用前景. 相似文献
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城市道路排队车辆检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对城市道路环境下的排队车辆检测问题,提出一种基于边缘信息和局部纹理特征的综合检测方法。根据交通环境的特点,对比5种不同边缘检测方法的性能,采用Canny算法提取边缘信息,采用改进的LBP方法提取纹理特征,得到车辆的综合检测结果,提取车辆排队长度和车道占有率等交通参数。分别采用综合检测方法、高斯混合模型和帧差法处理快速路、交叉路口、阴雨天气、光线突变、大雪天气、浓雾天气等场景下的视频图像,并采用ROc曲线对检测性能进行量化评价。分析结果表明:在快速路和大雪天气场景中,3种方法检测性能基本相似,最佳检测率分别接近90.0%和60.0%,虚警率分别不超过5.0%和10.0%;在交叉路口场景中,3种方法的最佳检测率分别为77.1%、31.5%、13.6%,虚警率分别为16.5%、3.2%、19.0%;在阴雨天气场景中,3种方法的最佳检测率分别为65.2%、3.0%、62.4%,虚警率分别为10.5%、5.0%、56.5%;在光线突变场景中,3种方法的最佳检测率分别为62.0%、18.9%、39.7%,虚警率分别为10.8%、55.1%、36.0%;在浓雾天气场景中,当能见度较低时,3种方法的检测率和虚警率均接近于0。 相似文献
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����FPGA��ʵʱ����Ŀ�����ϵͳ�����ʵ�� 总被引:1,自引:1,他引:0
针对民航机场及周边空域安全管理的需求和雷达监视存在盲区易受干扰的缺点,设计了一种基于FPGA的实时空中目标跟踪系统. 针对空中目标的特点,采用灰度图像的帧间差分法进行目标检测,自适应双阈值进行目标分割,形心跟踪法进行目标跟踪,达到25帧/s的实时处理速度;算法通过设置跟踪区域和目标锁定点,排除了干扰的影响,提高了系统跟踪能力;采用形心坐标的脱靶量作为云台调整参数,依据分割目标像素大小在跟踪过程中进行了自动变焦控制;采用IDE接口硬盘作为存储介质,FAT32文件系统作为图像存储形式来记录实时图像. 外场实验表明,系统工作稳定,跟踪算法简单实用,可辅助雷达系统对飞机起降及机场空域移动目标进行跟踪监视. 相似文献
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��ṹ����·�����ܳ���·���滮������㷨�о� 总被引:1,自引:0,他引:1
作为智能交通的重要组成部分,智能车辆旨在辅助或取代驾驶员进行车辆驾驶,以减少交通事故,提高交通系统效率. 本文针对半结构化道路下基于视觉导航智能车辆的路径规划和车辆控制问题进行了研究试验. 首先采用局部逆透视变换方法将存在无穷视野的智能车辆成像系统转换为真实世界坐标表示;然后利用深度优先搜索算法搜索当前道路环境下所有可行路径,依据无碰撞约束条件设定行驶轨迹;以预设轨迹的行驶时间和视觉图像信息作为输入,设计分级模糊控制器进行车辆横向控制;最后给出场地试验结果. 试验表明,本文路径规划和车辆控制算法有效稳定,实现了校园环境下障碍物躲避、路径规划和车辆自主行驶的设计功能. 相似文献
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就车辆动态时间最短路径诱导问题展开研究,提出了一种便于工程实施的变起点、定目标点的动态行程时间最短路径规划方案. 基于该方案,在一种大型方阵图下,就Dijkstra、A*、D* Lite等几种动态路径规划算法的计算时间进行了对比分析,针对车载动态导航设备实时性要求高、计算量要求尽可能小的特点,提出了一种基于路网变化的跳变的动态路径规划策略,根据路网中路段权值变化的具体情况,选取更加节省时间的搜索方式. 利用东莞市区电子地图和路网历史流量数据进行实验,实验结果表明,该策略可以有效减少路径动态规划的计算时间,有一定的工程应用价值. 相似文献
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GPSOne技术在智能车载定位系统中的应用 总被引:5,自引:1,他引:5
通过分析传统车载定位系统存在的问题和GPSOne技术的基本原理,提出了一种应用GPSOne技术的智能车载定位系统设计方案,并阐述了其定位过程及注意事项。同传统的定位系统相比,该方案具有系统成本低、定位精度高、定位速度快、通信费用低等特点。 相似文献
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根据动态交通分配模型中广泛使用的路段行程时间与路段车流量具有二次函数关系的模型,在已知路段输入流的条件下,给出了路段输出流的一般表达式和路段行程时间的递归表达式.在路段车流满足先进先出的条件下,结合任意时刻的车流量表达式和线性路段行程时间模型得出输出流与输入流的关系式,导出此时刻的路段车流量表达式,从而给出了更明确的关于路段行程时间的表达式;同时结合道路交通流调查数据,对一些实例进行了数值仿真,所得结果与实际相符. 相似文献
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已知路段输入流u(t)条件下,利用动态交通分配模型中广泛使用的路段行程时间与路段车流量具有线性关系即τ(t)=α βx(t)的模型,给出了路段输出流v(t)的一般表达式和路段行程时间的递归表达式。在路段车流满足先进先出(FIFO)的条件下,结合任意时刻t的车流量表达式和线性路段行程时间模型得出了输出流v(t)与输入流u(t)的关系式。并由此得出了时刻的路段车流量表达式,从而给出了关于路段行程时间更明确的结果。根据文章的结论,对文献[2]中的实例进行了数值仿真,验证了其结果;同时运用道路交通流调查所得到的数据,进行了数值仿真,所得结果与实际相符。 相似文献
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