基于视觉识别的城市区域限时停车系统研究

针对社会服务机构附近车流量大,车位需求大,而部分车辆长时间滞留导致交通堵塞及路侧临时停车位使用效率不高的问题,提出了在城市部分区域建立基于视觉识别的限时停车系统。本文分析了系统构建模式,通过对限时区域功能分类,分别建立了相应的最优车辆停留时间模型,并以武汉市某小学周边区域为例进行了分析。区域限时停车系统的建立对于解决城市局部交通拥堵及停车困难问题具有重要的意义。     

车牌定位和分割技术的研究与实现

车牌定位技术是车牌识别技术中最重要的部分,根据汽车牌照二值化后的纹理特征和车牌内部字符间隔变换特征,提出了一种基于二值化纹理特征和投影法相结合的车牌定位和分割方法.经实验证明这种方法简单、可行、并且取得了不错的效果.     

基于车牌识别数据的车辆使用特征研究:以上海市快速路非沪车牌识别数据为例

随着智能交通技术的不断发展,交通信息采集系统日渐成熟,车牌自动识别系统,车牌识别数据包含了大量的牌照信息和出行时空信息。本文通过对上海市车牌识别数据,从时间维、空间维、车辆属性维、车辆使用特征维等多个维度对车牌识别数据进行挖掘,分析路网的交通构成,反映城市机动车的使用现状。该研究对于分析城市交通出行特征具有重要的参考价值,提供了新的分析技术手段,辅助决策者合理地制定交通政策,引导交通结构和交通方式的发展。     

假冒“绿色通道”车辆识别与管理

通过对假冒"绿色通道"车辆系统整理和详细分析,在促进掌握各类假冒"绿色通道"逃费表现形式同时,了解查获逃费车辆的方法和技术。     

基于货运车辆预警数据的高速公路危险驾驶热点路段识别

本文以货运车辆车联网数据中的车辆碰撞预警、疲劳预警和超速预警数据为研究对象,针对G4高速公路北京和河北境内道路上的三种预警热点路段进行识别。运用全局空间自相关性分析方法得出三种预警数据在道路空间中不是随机分布,而是集中在某一个或几个路段上;进一步采用局部空间相关性分析方法识别出三种不同预警类型下对应的热点路段。交通管理部门可根据识别出的预警热点路段提出针对性的管控措施,有助于缓解交通事故的发生,提高货运安全水平。     

基于计算机视觉技术的交通场景检测平台的设计与应用

文章针对当前城市智慧交通监管的路口交通的饱和度、拥堵以及闯红灯等问题,设计了基于计算机视觉技术的交通场景检测平台,结合机器学习算法,并融合多项高新技术,实现对路口过往车辆的流量和车速检测,对机动车闯红灯、斑马线不礼让行人、占用公交车道、违停或违规越线等违章行为进行检测识别,为公共交通的管理提供极大便利,实现了“智慧交通”和“平安交通”。     

基于计算机视觉技术和深度学习的隧道掌子面岩体裂隙自动识别方法研究

对掌子面图像的裂隙识别和特征提取进行研究,首先根据隧道中光照不足和光线不均匀的特点,对掌子面图像集进行包含多种光照处理措施在内的数据增强;通过Unet网络识别掌子面轮廓,其平均交并比和平均相似度为91%和93%;利用形态学操作使掌子面轮廓边缘平滑,消除噪点。然后利用拆分-拼接策略处理高分辨率掌子面图像,通过DeepCrack网络模型迁移学习识别岩体裂隙,其平均交并比和平均相似度为61%和75%。利用Zhang-Suen算法和8邻域标记算法进一步对识别结果进行细化、骨架化和连通域分析。最后,通过控制点标记和腐蚀标记法计算每条裂隙的像素级长度和倾角。