基于波峰搜索算法的视频客流计数系统研究

视频分析在客流统计上的应用是当前研究的热点及难点,常见的视频计数实现过程主要是依靠对象分割、目标跟踪、目标识别等尚未成熟的算法,尤其要实现目标的准确跟踪仍非常困难。为避免目标跟踪算法对计数精度的影响,文章在对象分割算法的基础上统计目标像素,再采用提出基于加权步长的波峰识别搜索算法对像素统计曲线进行识别,从而实现对乘客目标计数;最后以长途大巴车视频客流计数问题为背景,结合提出的计数算法设计一套完整的视频客流计数系统。实验结果表明,文中设计的客流计数系统能够对长途大巴车乘客有秩序上(下)车的视频序列准确计数,计数精度达到90%以上,并具有超载报警和智能结算等功能。     

着陆阶段航空器航迹检测与风险识别方法

进近着陆是整个飞行过程中最易发生危险的阶段.目前着陆阶段的风险识别 只能依靠塔台管制员的目视观察.在飞行员技术不熟练、起降频繁的通用航空飞行训练 中,目视观察很难准确掌握情况,也因此蕴含了巨大的安全风险.利用视频监视航空器着 陆行为,同时提出了一种适合复杂背景下小目标分割算法,从视频中提取航空器着陆航 迹;并以此为基础进一步识别降落过程中的运行风险.通过对多组不同角度的视频监视数 据验证,该算法可在复杂背景下实现航空器着陆航迹的跟踪、落地时刻的判断及危险滑 行航迹的准确识别,对于保障飞行安全具有重要的现实意义.     

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．     

基于视频图像处理的微观交通数据的获取

微观交通数据对于通行能力的分析、智能交通系统的建立、异常交通状态的识别、微观交通流特性的研究以及微观交通仿真技术的发展具有重要意义.随着视频采集技术在交通领域应用的日益增加以及图像处理技术的发展,使得获取微观交通数据成为可能.鉴于此,利用摄影学原理,实现了图像坐标与实际坐标的转换,并从视频中提取了车辆的行驶轨迹、车速和车头时距,为研究微观交通系统提供了数据支持.     

基于反馈背景模型的城市道路交叉口前景目标检测

为准确检测城市道路交叉口监控视频中缓慢行驶或短时停留的前景目标,提出了一种基于前景目标反馈的背景模型检测方法.首先基于观测样本的像素值构建背景模型,利用计数器观测像素点检测为前景或背景的次数并描述当前场景的交通状态和稳定性,其次根据场景自适应阈值判断当前像素点为前景点或背景点,最终通过交通状态和场景的稳定性更新背景模型.采用基于真实的交叉口视频场景对算法的有效性进行了定性与定量分析.实验结果表明,该算法在复杂的城市道路交叉口场景中检测出缓慢行驶或短时停留车辆的性能优于其他方法,同时能够满足城市道路交叉口智能视频监控实时性和准确性的要求,为交叉口前景目标的行为分析奠定了基础.     

智能视频分析技术向纵深化发展——访北京文安科技发展有限公司市场总监周立

由国际著名的计算机视觉和人工智能领域专家创办的北京文安科技发展有限公司于2005年成立于中关村科技园区，专业从事计算机视觉领域相关产品的研制与开发，同时是国内第一家真正独立自主拥有核心技术的智能视频分析产品和解决方案供应商。公司相关视频识别传感器产品在智能交通、公共安全和商业信息化的应用处于行业领先水平，     

基于视频深度学习的铁路周界入侵检测算法研究

基于视频智能分析的铁路周界入侵检测算法相比于雷达、振动光纤,具有成本低、误报率低的优点. 针对视频中存在不同分辨率目标的问题,提出一种改进的Cascade Mask RCNN( CMR)模型,使用级联结构获得目标的准确定位. 为增强模型对小目标的检测能力,在原始模型的基础上,增加基于特征金字塔网络(FPN)的多尺度特征提取模块和基于空洞金字塔汇聚(ASPP)子网络的空间上下文增强模块. 在实际铁路周界入侵场景视频中验证了模型的有效性. 结果表明,该模型可实现不同场景下的铁路周界入侵检测,相较于原始模型,新模型对小目标检测的F-measure 提高了0.24. 模型既解决了不同场景下铁路周界入侵检测问题,又有效地提高了视频智能分析对小目标检测的准确率.     

违章车辆视频检测算法的研究

违章车辆视频检测是智能交通系统ITS中的一个重要环节,它对于交通安全、交通管理与控制方案选择具有非常重要的理论意义和实用价值.文章对影响车辆视频检测的关键技术进行了较为详细的讨论,包括背景更新技术、阴影处理方法、车牌定位技术,提出一种区域检测和车牌定位相结合的一种视频检测方法.经试验证明,该方法能够对各种类型的闯红灯车辆进行有效的检测,具有很高的实用价值.     

一个电视监播系统的研制

介绍了一个微机电视监播系统的研制开发，讲述了研制的技术难点及解决方法。包括视频捕获和识别，基于对电视节目的分析，提出了基于时间的视频捕获，基于中心聚焦的摄影原理的“热区”获取法，以及基于散度的图像识别方法。     

自行车流视频识别判断方法研究

考虑算法的实时性,交通流个体识别往往采用轮廓特征来描述。由于自行车与行人的很多轮廓特征值相近,在复杂城市交通环境中,从慢行交通流中准确地识别出自行车是目前采用视频检测交通流的难点之一。通过现场视频检测获取足够的样本外轮廓数据,分析检测目标轮廓的高、宽、高宽比、面积等典型轮廓特征,发现目标轮廓高宽比特征能较好地识别出行人、自行车等慢行交通,并给出合适的取值范围。研究表明自行车高宽比能够较好地成为视频识别的依据,为自行车视频识别提供数据。     

顾及小目标特征的视频人流量智能统计方法

人流量统计对智能安防等领域具有重要研究价值. 针对视频监控系统中人流量统计准确率较低的问题,提出一种顾及小目标特征的视频人流量智能统计方法,重点研究用于小目标检测的Faster R-CNN （Faster region-convolutional neural network）改进算法、运动目标关联匹配以及双向人流量智能统计等关键技术,根据人头目标的小尺度特点对Faster R-CNN网络结构进行适应性改进,利用图像浅层特征提高网络对于小目标的特征提取能力,通过基于轨迹预测的跟踪算法实现运动目标的实时追踪,同时设计双向人流量智能统计算法,以实现人流量高准确率统计;为证明方法的有效性,在密集程度不同的场景中进行了测试. 测试结果表明:改进的目标检测算法相较于原始算法,在Brainwash测试集和Pets2009基准数据集上的平均准确率分别提高了7.31%、10.71%,视频人流量智能统计方法在多种场景下的综合评价指标F值均能达到90.00%以上,相较于SSD-Sort算法和Yolov3-DeepSort算法,其F值提高了1.14% ~ 3.04%.      

高速公路1080P高清视频传输带宽计算及交换机选型

随着高速公路交通流量的发展,原有高速公路标清监控系统已不能满足高速公路管理者对高速公路现场情况场景监控和细节监控的需求。与此同时,高清摄像机在城市治安项目中大量实践使用,高清视频监控技术已趋于成熟,设备成本也大幅降低。将高清视频设备引入高速公路监控系统已是当前趋势,高速公路视频监控系统已进入高清网络视频监控时代。但在高清网络监控系统的实施过程中,视频监控系统经常出现画面延迟、卡顿、马赛克等现象,造成这种现象的原因有很多,但大多数情况下还是交换机的配置不够合理、选型不到位、带宽不足。本文通过对1080P高清视频的传输带宽进行计算分析,进而提出在高速公路高清视频监控系统中交换机选型要点。     

将视频系统集成到交通管理系统探析

视频监控系统领域正进行一场模拟技术和数字技术CCTV系统之间的“变革战争”,选择模拟技术还是数字技术关键在于用户对视频质量的要求。     

城市交通视频集中监控网络信息平台的关键技术

路口视频监控是城市交通管理的重要方法。随着信息网络技术的发展,视频监控系统逐渐转向依靠网络信息平台来提高交通管理的快捷反应能力。探讨了城市交通视频集中监控网络信息平台的若干关键技术,首先对适合于交通视频监控的视频编码技术进行了分析比较,并阐述了对庞大视频数据进行处理的超级并行计算平台,同时探讨了适合爆发量数据存储、访问的SAN（区域网络存储）海量存储技术等。最后,以杭州市道路交通监控的具体需求为例,重点介绍了如何实现城市交通视频监控网络信息平台及其关键技术。     

中兴智能交通高清视频电子警察系统

中兴智能交通（无锡）有限公司（简称“中兴智能交通”）根据用户的实际业务需求研发出的复合型高清视频电子警察,突破性解决了传统电子警察的功能单一性,除对闯红灯行为进行有效抓拍外,还具有黑名单布控报警功能、卡口记录功能、流量统计功能及逆向行驶、非法变道、压线等违法行为抓拍功能,真正实现了产品功能的多元化。     

数字视频监控系统在城市交通管理中的应用

介绍了数字视频监控系统的概念以及在城市交通管理中的应用现状,针对北京市现有交通电视监控的现状和今后奥运交通监控的建设要求,提出适合北京市交通管理的数字视频监控系统方案。介绍了系统的设计原理、系统结构和关键技术,建议在多个分中心实行分布式数字化压缩和图像存储,并详细说明交通管理中数字视频监控系统的功能,为今后视频监控系统的建设提供一个可行性应用方案。     

中兴智能交通高清视频电子警察系统

中兴智能交通（无锡）有限公司（简称“中兴智能交通”）根据用户的实际业务需求研发出的复合型高清视频电子警察,突破性解决了传统电子警察的功能单一性,除对闯红灯行为进行有效抓拍外,还具有黑名单布控报警功能、卡口记录功能、流量统计功能及逆向行驶、非法变道、压线等违法行为抓拍功能,真正实现了产品功能的多元化。     

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。     

机器视觉技术在交通领域的应用探讨

随着计算机的普及和相关软件的不断更新升级,机器视觉技术在交通领域所发挥的作用愈为重要。其应用范围较广,主要包括交通指挥、视频检测系统、车牌识别和智能车辆的安全保障系统等。就利用机器视觉技术进行优化交通管理上的进展进行了探讨,以供我国同类研究人员参考。     

智能监控技术在苏北运河船舶过闸中的应用研究

随着京杭运河苏北段通行能力的提高以及船舶大型化趋势,船闸通行的高效管理成为提高通行效率、保障通行安全的主要抓手。为实现对船舶过闸行为的智能监控,文章基于船舶过闸可能会发生的安全事故类型,对智能监控的需求和方案、重点监控的对象、智能监控的流程、关键性技术以及实现的功能等方面进行分析和研究,为船舶智能过闸监控系统的发展提供参考。