基于监控视频的公路能见度检测方法

雾霾、沙尘等低能见度天气状况的频繁发生,严重影响到日常交通管理及出行者的生命、财产安全。针对低能见度环境下极易发生公路交通事故的问题,提出一种利用公路沿线已经架设的监控设备对各路段的监控视频数据进行实时图像处理分析的公路能见度检测方法。该方法是在传统暗原色先验算法的基础上,将监控视频帧转换为灰度图像,并结合自适应导向滤波算法和四叉树图像分割算法,提取监控图像所包含的空气透射率及大气光值等特征参数。然后基于能见度计算模型,依据监控设备与检测目标物之间的实际距离及偏移角度,估测道路的能见距离。实验结果表明,优化后的图像处理方法可以解决图像清晰度低、色彩失真、场景适应能力差等问题,且检测的能见度值误差率满足我国公路能见度检测精度要求。最后,结合能见度检测方法,提出了相应的能见度预警策略并应用于公路能见度检测与预警系统,为驾驶员实时提供雾区路段的能见度值信息和预警建议。     

基于监控视频的高速公路能见度检测方法及系统

针对我国高速公路能见度天气的全面检测与预警处置的迫切需求,提出了一种基于监控视频的高速公路能见度检测方法.该方法从监控摄像头提取固定距离参照物的图像,根据图像的灰度失真状况计算能见度值,并通过数据融合的手段对多监控摄像头计算结果进行综合;并设计和开发了一款能见度监测与预警处置信息化系统,利用获取的实时能见度数据,从局部现场和宏观路网两个方面支撑能见度预警、应急处置、交通流调控、信息发布等智能交通业务.实验分析结果表明,该能见度计算方法的平均检测误差为13.4%,能够满足我国高速公路能见度检测的精度和计算性能要求;本文方法及系统可以充分复用高速公路沿线广泛架设的视频监控机电系统,可应用于我国高速公路的运营管理及效率提升等工作中.      

多形态几何约束的道路障碍物检测新方法

针对道路监控固定图像传感器采集的交通视频图像,开展动态场景下障碍物的检测研究。通过道路感兴趣区域的建立,提取停止车辆和遗撒物的共同特征,提出多态几何约束的障碍物检测算法,实现障碍物的检测;通过对仿真视频和实际道路采集的视频进行实验,结果证明该方法对障碍物检测的鲁棒性高,实际的检测效果较基于混合高斯模型的背景差分法的结果更好。     

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。     

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．     

道路运输驾驶员远程监控信息采集系统的构建

介绍以ARMCortex—A8为内核的车载终端,利用视频摄像头、红外温度测试仪等多种传感器采集信息,将这些信息进行融合,搭建Android嵌入式信息采集系统,从而实时、准确地监测道路运输驾驶员是否疲劳驾驶、驾驶时打电话、醉酒驾驶、生病症状下驾驶、烦躁状态下驾驶等不良行为。同时,开发了监控系统软件,把监测到的信息通过无线网络传到后台监控中心,实现对道路运输过程中驾驶员不良行为的远程监控。     

组播在视频监控系统中的应用

基于单播的视频监控系统容易造成网络拥塞,导致视频不能进行实时传输,而IP组播技术的出现,使得这一问题得以迎刃而解。采用IP组播技术实现监控视频的多点传输,可以大大节省网络带宽资源,提高数据传送效率,便于多个客户端同时进行监控。本文介绍了IP组播技术在高速公路监控系统中的应用。     

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。     

基于云平台的交通视频检测数据优化研究

交通视频检测技术在智能交通领域应用广泛,成为当前交通信息采集的主要手段.但在恶劣天气条件下,视频车辆检测器采集的交通数据误差较大,难以准确反映路面实际状况.为解决此问题,本文提出基于不同气象能见度等级构建k 型BP网络,对气象能见度低于10 km时的原始交通数据作预处理优化.分析了云计算在交通信息处理方面的优势,基于云计算平台实现了该模型的构建与推广.最后以成都绕城高速七里沟大桥定点观测得到的数据做样本进行实例分析,对比了该模型方法与传统处理方法的数据处理效果,得出了本文方法较传统方法先进的结论.     

引入红外图像的低能见度可视面积比检测

低能见度是高速公路安全事故的重要诱因之一,而传统能见度检测仪架设方式复杂、价格 昂贵,不利于大范围推广,为了实现全路段低能见度的实时监测,提出了一种基于已有监控图像 的低能见度可视面积比检测法。普通图像可视景物的面积随着能见度的降低而减小,因此根据空 间几何投影关系,由图像可视景物的面积比来推算能见度的大小,同时引入红外图像作为处理普 通图像的参照,简化图像处理算法,降低对普通图像的质量要求,增加检测法的实用性。模拟试 验结果显示,只考虑对高速公路驾驶安全影响最大的200m范围内的低能见度,引入红外图像的 可视面积比检测法能有效提高检测精度,且平均误差小于10%,故可以经济全面地用于高速公路 低能见度的实时监测,以提高行车安全性。     

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。     

一种实时车道线偏离预警系统算法设计和实现

针对实时车道线偏离预警问题, 采用一种横向腐蚀算子对边缘检测后的图像进行腐蚀, 减少和消除图像中无关的边缘信息, 从而显著减少后续处理数据量; 提出一种以大津法为基础的边缘梯度图像分块阈值选取方法以便在不均匀光照条件下对道路边缘图像进行有效分割; 结合车道线在路面分布的几何特征、Hough投票结果、道路图像之间的相关性和车道线宽度特征, 提出了候选车道线筛选和计分算法对多车道场景进行车道线识别, 采用卡尔曼滤波法对车道线进行跟踪, 应用车道线偏离预警系统算法软件进行了试验验证。试验结果表明: 道路图像总帧数为24 661, 其中确检帧数为23 483, 误检帧数为1 178, 平均检测正确率为95.22%, 因此, 算法是正确的和有效的, 可以较好地满足车道线偏离预警系统实时性和鲁棒性的要求。     

基于组合前景提取的混合交通两轮车辆视频检测

针对混合交通流中两轮车辆视频检测问题,提出一种基于混合高斯模型（GMM）与背景累加模型（BAM）的组合前景提取方法,该方法将GMM与BAM组合得到的2 种前景图像分别经过滤波和形态学的膨胀操作处理,然后进行“与”操作,过滤掉高斯前景中的大量噪声,提取出感兴趣前景区域.针对两轮车辆的轮廓边缘特征,采用Canny 边缘检测提取边缘信息,去除前景区域中的非目标区域,采用两轮车辆的自建模板,通过欧氏距离进行模板匹配,定位并标记感兴趣区域中的目标区域.在OpenCV 和Matlab7.1 实验测试平台上,对典型城市混合交通路段的交通流视频进行测试.结果表明,该方法对混合交通流中两轮车辆的识别检测具有较高的准确率.     

VMS Release of Traffic Guide Information in Beijing Olympics

During the Beijing Olympics, the traffic guidance by VMS achieved excellent effects. The road condition dynamic and quantitative information which was released during the Olympics provided travelers with real-time road conditions and travel time of main Olympic lines. The paper mainly discussed VMS traffic information release based on traffic flow real-time detecting. It introduced the logical structure of the Olympic traffic guidance VMS information release. It posed the data process of VMS release based on the original data collected and discussed certain methods of data process. It also discussed the self-generation model of VMS traffic guidance information. The mid point-centered method and section-centered method were utilized to calculate the travel time and the average speed. Finally, the paper presented the practical effects of the model and algorithm used in the traffic guidance VMS release.     

一种基于激光与视频信息时空数据融合的行人检测方法

针对城市交通行人安全问题,本文提出了一种基于激光与视频数据融合的行人检测方法.通过激光与视频数据空间和时间上的融合,将激光数据映射到图像坐标;在激光聚类过程中,采用K-means 聚类算法对激光云点进行聚类分析,然后运用行人宽度模型提取候选行人区域;在基于图像的行人检测过程中,选取头肩、躯干以及腿部人体特征部位,采用Haar-like 特征集和Boosting 算法进行训练,得到部位检测器;最后,基于贝叶斯决策的组合策略对候选行人区域进行有效判定.实验结果表明,本文所述算法有较好的检测精度和实时性能.     

不同能见度条件下高速公路车辆速度特性研究

本文以京港澳高速公路湖北省内金山-武汉南路段内的交通流检测器及其附近设置于路侧的公路气象站的历史数据为主要研究数据,针对雾天低能见度等天气因素,分析有无雾及不同能见度条件对车辆速度均值及速度离散型的影响;研究在雾天条件下,不同车道位置、不同车辆类型、不同时间时段的车辆行驶速度的差异性;基于交通流Greenshield 经典V-K关系,采用非线性回归方法,建立雾天车辆平均行驶速度综合预测模型,模型的拟合优度达到80%.研究成果对研究公路沿线能见度因素对行车安全影响,分析雾天等低能见度条件下的公路通行能力,制定雾天等低能见度条件下可变速度控制等交通控制措施具有重要参考与借鉴意义.     

基于MS-RG混合图像分割模型的道路检测研究

道路场景因其结构的多样性、纹理变化的复杂性和自然曝光的不稳定性,使得传统基于道路分割的道路检测方法大多存在信息冗余,并且存在边界丢失、模糊等质量问题.本文首先在道路图像上使用 Meanshift均值漂移算法,通过空间内的概率密度呈梯形上升去寻找局部最优,并搜索属于同一模点的像素然后生成获得超像素块.然后利用 Meanshift算法获得的聚类超像素块进行多种子点区域生长,规范生长规则,克服不能得到封闭边界的缺陷,改进道路图像的分割效果.实验结果表明,本文提出的模型适用性强,相比于传统方法有效地提升了分割准确性和实时性,可准确识别出图像中的道路信息,确保车辆能够行驶在可行驶区域上.     

基于Optima的实时在线交通流预测方法研究

目前城市道路交通流预测主要是基于物理模型、数理统计特性并融合部分智能预测算法来实现的,而对于一些影响预测效果的重要交通因素,诸如FIFO原则、交通信号控制方案等在现有的预测方法因无法很好地引入和描述而忽略.本文提出了一种基于Optima系统实现的实时在线交通预测方法,通过建立路网模型、需求模型及初始OD矩阵获取路网实时状况,并通过构建关联数据库实现实时路网模型信息、交通信号控制信息的有效对接,依据TRE算法预测路段进出口的累积流量并结合模型分配值、历史数据实现实时在线交通预测.以北京市望京区域为例进行仿真验证,通过误差分析,获得了较为理想的预测效果,验证了该预测方案的有效性.