智能图像处理技术在车型识别中的应用研究

提出了一种应用于视频车型识别系统中的图像预处理方法．该方法对采集到的车辆图像去模糊恢复，然后采用快速的梯度算法得到背景与车辆的边缘图像，用两幅边缘图像相减分割出车辆图像，再对图像二值化，并进行直线拟合、填充处理，最后用轮廓跟踪的方法得到完整的车辆轮廓图，从而有效提取特征参数．     

车辆牌照自动识别中的一种新算法

机动车是现代交通运输中的一种重要工具,而车牌是车辆的身份证,是车辆的唯一标识,对车辆具有非常重要的意义.车牌识别技术是现代交通运输中的关键技术之一.在车牌识别系统中,根据车牌字符的分布特征,提出了投影与车牌尺寸先验知识相结合的车牌字符分割算法,该算法对图像中字符断裂和字符粘连的现象进行了有效的针对性处理,提高了字符分割的正确性,对牌照的正确识别起到至关重要的作用     

车载行驶安全监控系统的横向振动误差修正

车载行驶安全监控系统利用CCD图像传感器获取图像,车辆运行过程中由于横向振动等诸多原因容易造成图像模糊.严重影响后续对驾驶员工作状况的检测.基于系统图像数据模型及图像数据采集手段,运用数学模型与傅立叶变换相结合的方法解决由于车辆横向振动造成的图像无法准确判别的问题,经实验结果证明.能够清除横向振动干扰而获得良好的图像.以此有效地监控驾驶员的工作状态并适时作出危险预警.     

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.     

车载行驶安全监控系统的横向振动误差修正

车载行驶安全监控系统利用CCD图像传感器获取图像．车辆运行过程中由于横向振动等诸多原因容易造成图像模糊,严重影响后续对驾驶员工作状况的检测。基于系统图像数据模型及图像数据采集手段,运用数学模型与傅立叶变换相结合的方法解决由于车辆横向振动造成的图像无法准确判别的问题,经实验结果证明,能够清除横向振动干扰而获得良好的图像,以此有效地监控驾驶员的工作状态并适时作出危险预警。     

"道口车牌实时比对"系统的建设与应用

2003年,出入上海的地面道口安装了"车牌识别系统".值勤民警发现可疑车辆,手工输入车牌号码到车辆"黑名单"数据库进行查询.2004年4月,在"车牌识别系统"基础上建设了"道口车牌实时比对系统",实现了全自动化的出市境车辆实时信息的比对.现将该系统作一简介.     

智能车牌识别系统中消除图像干扰的方法

在智能车牌识别系统中,经过汽车图像的初分割,可从复杂的汽车及背景图像中分割出汽车图像,但复杂灰度图像经二值化处理后存在许多干扰白点.提出一种＂高斯滤波＂的方法去除这些白点,使二值化图像变得平滑、少毛刺,并具有较好的连通性.     

无人清洁船水面垃圾视觉识别系统设计

为满足水面垃圾无人清洁船高效精准识别垃圾的需求,设计了一套高效视觉识别系统.在硬件上,利用OV2640摄像头采集图像并通过STM32处理图像;在软件上,利用卷积神经网络的算法训练垃圾数据集得到一个MobileNet模型,利用Canny算法提取图像边缘轮廓,通过一定范围内最大轮廓面积找到目标的最小外接矩形,并将相关识别结果标注在矩形上,标识目标在图像中所在的位置坐标,提供给机械手.实验测试结果表明,开发的垃圾识别系统目标定位精准、效率高,对推动无人清洁船的发展与创新具有重要意义.     

基于数字图像技术的汽车行驶轨迹状态识别

为获取驾驶员行驶状态信息与监控行车状况,通过车载CCD图像传感器获得序列图像,应用数字图像理解和计算机视觉技术,建立摄像机的透视投影模型和汽车行驶轨迹状态模型,根据平面图像上的点推导出车辆在空间道路上的实际位置,对车辆行驶过程中相对道路标线的行驶轨迹进行研究。该方法获得的行驶轨迹曲线能够正确判断驾驶员压线行驶、越线行驶与逆向行驶等违章行为,是判别驾驶员行驶状态的有效方法。     

简易车辆类型识别系统设计

从实时视频数据流中检测出运动车辆并对其进行车辆类型识别是智能交通系统的重要组成部分。本文提出一种从AVI视频文件中检测出运动车辆并识别其车辆类型的方案,其系统处理过程分为车辆图像获取、图像处理和车辆外观特征数据提取三个主要部分。经实验验证,该设计简单可行。     

基于ARM的ETC系统车辆图像采集研究

以不停车车道控制系统为背景,设计车道控制器中的图像采集模块。硬件电路以S3C2440A微处理器为核心,并详细介绍CCD接口电路设计。软件部分以实时嵌入式Linux操作系统为平台,开发图像采集接口驱动。测试结果表明,图像采集模块实时性满足预定要求。     

基于图像处理的磁选柱溢流液面监控系统设计

对溢流液面的正常情况与跑矿情况进行识别,设计开发了一个用于识别磁选柱溢流液面状态的数字图像处理系统,并利用Visual C＋＋6.0进行了系统实现。系统由图像处理和图像识别两部分组成,利用该系统可以计算磁选柱溢流液面的相关纹理参数,基于纹理参数及其图像识别实验建立一定的样本参数,从而为识别溢流液面的变化情况提供可靠数据依据。     

路面破损图像自动处理技术研究进展

总结了路面破损图像自动处理技术的重要研究成果, 分析了该领域关键技术的研究进展, 包括路面破损检测系统、图像处理算法和识别算法评估; 比较了不同路面破损检测系统与目标自动识别算法的检测精度和适用性, 给出了路面破损图像自动处理技术未来可能的主要研究方向。研究结果表明: 在路面破损检测系统方面, 从早期基于摄影技术的图像采集到目前的3D激光扫描技术, 路面图像采集技术更加便捷和高效, 但破损图像自动分析和目标自动识别算法仍然存在挑战; 在路面破损图像处理算法方面, 传统的路面裂缝目标分割算法已由过去的基于单一特征(灰度、边缘形状等) 的检测方法演化到多特征融合检测方法和图优化检测方法, 还出现了一些精细化的裂缝目标连接与恢复算法, 大幅提高了裂缝检测精度, 但需要的计算资源和人工先验知识库也随之不断增大; 在路面裂缝处理算法评估和比较方面, 主要利用人工分割来评价自动识别结果, 目前迫切需要建立一个面向全球开放的大型路面破损图像数据库, 以客观、有效地评估现有各种路面破损图像处理算法; 基于2D图像特征分析的路面破损图像自动识别算法很难在识别精确性、算法通用性和实时性方面同时取得最佳效果; 近年来, 大量学者开始尝试借助深度学习神经网络自动识别路面破损, 但该技术仍处于活跃的演进过程中; 在提高路面破损自动识别精度和效率方面, 3D激光扫描技术和基于人工智能的深度学习技术的发展将对未来路面破损图像自动识别技术的最终突破产生重大推进作用。      

钢轨断面图形信息自动获取系统

本文以铁道钢轨断面图形检测为实例,设计了一个光学图象信息采集系统。把强光带直接照射到钢轨轨顶及其两侧,将一对CCD摄象机获取的三维物体的图象信息,经图象预处理后,用线性内插法对光带细化,使其变为二维图象处理,从而不再涉及难度较大的立体象对的图象相关问题。     

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轨道交通线路净空安全是确保列车平稳、不间断运行的基础.由于轨间异物对行车安全产生严重影响,所以基于非轨道电路的轨道异物入侵检测系统在铁路系统中具有十分广泛的应用前景.本文提出了一种基于移动车载摄像机检测轨间异物的方法.首先,通过钢轨识别算法自动定位钢轨位置,并确定列车前方轨道是否有其它列车或公路车辆等大型异物,若有则进行报警;之后,基于边缘检测的异物检测算法自动检测轨间可疑小异物,同时提取可疑异物的尺度信息和颜色索引参数等相关特征;最后,用支持向量机（SVM）来对可疑小异物区域进行分类和辨识.车载实验结果表明,该方法可以有效地检测出轨间异物.     

概率Hough变换在仪表检测中的应用

介绍了图像处理技术在汽车仪表检测中的应用。利用图像处理技术,如阈值分割、图像膨胀、图像细化等各种图像处理方法进行图像处理。对表盘指针的识别,采用了一种概率Hough变换法。     

车牌自动识别系统设计与实现

车牌自动识别分为图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别四步。利用形态学变换对图像进行滤波聚类,HOUGH变换对车牌图像进行水平校正,BP神经网络的方法进行字符识别,最后基于DELPHI7．0环境下设计开发了车牌自动识别系统。     

面向智能交通的单目视觉测距方法研究

与前方车辆距离是影响行车安全的重要因素,因此本文提出一种面向未来智能交通的前方车辆单目视觉测距方法.首先,提出融合物联网、智能识别、云计算技术的车联网模型,车辆可实时向车联网回传位置信息及前车图像,请求附近交通标志及前方车辆几何尺度信息,车辆端可计算图像坐标系下车道标志线、交通标志、车辆尺度信息.然后,建立单目相机数学模型,介绍以交通标志、车道分界线为合作标志的单目视觉测距方法.最后,综合应用单目视觉测距方法,设计了前方车辆自适应视觉测距方案.通过仿真实验,证明了单目视觉测距方法的正确性与有效性,可丰富驾驶辅助系统的前方车辆测距手段.