基于序列图像运动分割的车辆边界轮廓提取算法

为了准确获得图像感兴趣区中运动车辆的形状特征,提出了一种新的车辆边界轮廓提取算法.利用连续3帧图像,对包含同一运动车辆的图像感兴趣区进行光流场分割,以获取目标运动区域,通过平移运动区域的左、右边界获得正确的车辆区域及其封闭边界轮廓,通过放大运动矢量计算公式的阈值来提高其运行效率.试验结果表明:该算法可从具有复杂自然场景的图像序列中检测出完整的运动车辆边界轮廓,检测正确率在95%以上.     

智能交通运动检测模型与计算方法的研究

介绍了一种精确识别违章车辆的数学模型,它借助运动检测理论计算方法,配合虚拟线圈,充分考虑光照及空气抖动的影响,利用二次检测算法,能够较准确的识别车辆.在武威的智能指挥中心的实际应用表明该算法很好的解决了违章车辆的识别问题,对城市智能化发展中车辆的违章识别具有很重要的意义.     

车辆牌照自动识别系统的开发

车辆牌照识别是智能交通系统的重要组成部分,通过车辆牌照可以检索车辆的重要信息（监视车辆的违章和车辆缴费情况等）。开发研制了车辆牌照自动识别系统,该系统通过对车辆牌照定位找出车辆牌照位置,并对车辆牌照中的字符进行分割和匹配,从而识别出车辆牌照。实验表明该系统能够实时检测和识别车辆牌照。     

一种新的车辆图像识别分类算法研究

提出了一种在静止背景交通图像序列中运动车辆的检测和分类方法,即基于GVF-Snake模型和惯量椭圆的车辆分类算法。利用混和高斯模型(GMM)、期望最大化(EM)估计算法、改进GVF-Snake模型,从序列交通视频图像中检测出运动车辆;然后,借用刚体惯量椭圆原理,计算运动车辆等效椭圆偏心率,从而建立车长-车投影面积-车的等效椭圆偏心率三参数建立了车辆分类器。该方法的车辆检测与分类都是基于数理统计原理,算法复杂度小,可用数字逻辑编程实现,适合在嵌入式系统中应用。     

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车辆阴影分割是智能交通领域中车辆识别的一项重要内容,阴影分割的好坏直接影响到车辆识别的准确性以及整个智能交通监控系统的性能。针对当前基于RGB和HSV颜色空间的车辆阴影分割算法缺陷与不足,本文提出了一种新的基于YCbCr空间的车辆阴影分割算法。首先选取图像中的运动区域,运动区域包括车辆以及阴影;然后根据阴影区域出现的特点,选择初始阴影数据;最后,通过本文提出的阴影分割算法最终确定阴影区域的形状与位置。经过实际道路运行测试,该算法能提取出的车辆阴影完整性好,具有较好的鲁棒性,在智能交通领域具有一定的应用价值与前景。车辆阴影分割是智能交通领域中车辆识别的一项重要内容,阴影分割的好坏直接影响到车辆识别的准确性以及整个智能交通监控系统的性能。针对当前基于RGB和HSV颜色空间的车辆阴影分割算法缺陷与不足,本文提出了一种新的基于YCbCr空间的车辆阴影分割算法。首先选取图像中的运动区域,运动区域包括车辆以及阴影;然后根据阴影区域出现的特点,选择初始阴影数据;最后,通过本文提出的阴影分割算法最终确定阴影区域的形状与位置。经过实际道路运行测试,该算法能提取出的车辆阴影完整性好,具有较好的鲁棒性,在智能交通领域具有一定的应用价值与前景。     

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。     

基于视频检测的车辆变道轨迹识别方法研究

采用Hough变换检测车道线,然后采用背景减差法对运动目标进行检测;目标车辆的跟踪使用改进的形心跟踪算法和模板匹配算法,对运动车辆的轨迹进行提取,计算已有车辆轨迹与车道线的距离;结合高速公路三种常见变道情况,对车辆变道进行定义;通过车辆轨迹与车道线距离方差判断车辆轨迹是否发生违法变道。实验结果表明,该算法能有效地识别车辆变道轨迹,且算法简单可靠。     

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海量动态交通流中,经常出现结伴而行的车辆.特定区域内,当结伴车辆出现的概率较大时,即可将其视为伴随车辆,这类车辆具有相互掩护和团伙作案的重大嫌疑.及早检测和识别伴随车辆,能有效降低道路交通安全系统中的危险因素,对预防和减少与道路有关的治安和刑事案件,也具有十分重要的意义.本文在车牌自动识别数据库基础上,应用数据挖掘技术,提出伴随车辆检测和识别算法,并进行了实地测试.实验结果表明：应用数据挖掘技术对伴随车辆进行分析检测,具有检测效率高、检测误差小、应用范围广的特点,完全可以满足刑侦等部门对伴随嫌疑车辆进一步排查的需要.     

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。     

轨道车辆结构振动损伤识别技术综述

从智能运维的角度阐述了利用结构振动损伤识别技术进行轨道车辆结构健康监测的重要性和必要性;根据不同损伤识别的适用范围,将结构振动损伤识别技术分为基于模型的方法和基于响应信号的方法;结合结构健康监测中损伤识别的不同层次,分析了以结构损伤的存在性、类型、定位和程度表征的不同识别方法;概括了轨道车辆运维过程中损伤识别技术的典型...     

基于车路协同的车辆定位算法研究

为解决道路交叉口车辆由于定位信号缺失或者延迟引起的车辆定位偏差较大的问题,提出了基于车路协同的协同地图匹配算法（cooperative map-matching,CMM）. 首先利用扩展Kalman滤波（extended Kalman filter,EKF）融合GPS与车载航位推算系统（vehicular dead reckoning,DR）信息作为协同地图匹配的预先定位;然后基于短程通讯技术实现车辆信息的交换与共享,在电子地图的基础上,利用道路约束实现车辆进一步定位. 为了验证算法的有效性,搭建了模拟真实场景的仿真环境进行实验. 研究结果表明:采用EKF融合GPS/DR数据的交叉口车辆定位平均偏差为9.09 m,相比GPS 的14.31 m,定位偏差减小30.87%;采用CMM算法的交叉口车辆,当参与CMM车辆数为7时,平均位置偏差为4.5 m,参与CMM车辆数为10辆时,平均位置偏差为2.75 m,相比EKF定位偏差减小69.74%.      

公路平曲线超高／反超高对车辆操纵的影响

为得到超高率对车辆方向控制的影响,以“道路-驾驶人-车辆”仿真系统为手段,以超高率／反超高率和行驶速度为试验变量,以小客车为仿真车型,以一条设计速度为30km／h的三级公路为试验对象,进行了三维路面上行车动力学的仿真试验．试验结果表明：①超高会减轻侧向力作用下轮胎的侧偏角,从而减低对方向盘角输入的需求;②超高会减小弯道上的轮胎拖距,并减弱前轮转动对车体的抬升作用,明显降低曲线行驶时的操舵矩,从而使操纵变得容易;③超高也会增加车辆的侧倾摆动（朝曲线内侧）,对于低速车辆,其摆动会更明显;④小半径曲线上的双向路拱或者反超高会增加转向需求,当车速较高时,其方向将难以控制．     

单车荷载作用下T型刚构桥车致振动响应研究

根据车辆-桥梁结构振动特性,研究单车移动荷载作用下,T型刚构桥考虑桥面不平顺影响时桥梁振动响应及冲击特性。通过将T型刚构桥离散为三维梁单元有限元模型,车辆简化为九自由度整车模型（考虑车辆俯仰及侧翻）,桥面不平顺激励采用实测和数值模拟（根据国标GB／T7031—86给定功率谱密度曲线采用三角级数叠加法模拟）两种激励;以车轮与桥面相互接触处保持不脱离为条件,建立车辆与桥梁耦舍振动方程,利用模态综合法并结合Newmark—β数值积分方法进行迭代求解。以乔木湾乐安河T型刚构桥为工程背景,研究了单车荷载下,最不利位置处的冲击系数随桥梁结构阻尼、行车速度、桥面不平顺及车辆特性的变化关系,并将数值模拟结果与实测结果对比。研究结果表明,实测冲击系数与数值模拟的冲击系数较好吻合,乐安河大桥冲击系数满足04《桥规》要求。     

侧向风作用下车-桥系统的气动特性——移动车辆模型风洞试验系统

为考虑侧向风作用下车辆运动对车-桥系统气动特性的影响,针对车-桥系统气动绕流的特点,研制了一套移动车辆模型风洞试验系统,在风洞中实现了侧向风作用下车辆运动过程中桥梁和车辆各自气动力的同步测试.该系统可以较方便地改变来流风速、车辆运动速度、测试对象以及车辆与桥梁的相对位置等.根据测试信号时程的特点,提出了相应的数据处理方法,分析了车辆运动过程中桥梁和车辆动态气动力的变化特征.试验结果表明,桥梁和车辆的气动力信号较稳定,试验结果比较可靠.     

济南市BRT车辆类型对比研究

优先发展公共交通是缓解拥堵的重要手段。快速公交（BRT）作为济南中运量系统的制式,其运输工具的性能对乘客出行时间、企业的运营效益具有重要意义。因此,对天然气车和现代无轨电车两种绿色公共交通车辆的性能进行介绍,从技术、经济、环境、社会影响和实施可行性几个方面进行对比,最后选择出合适的车辆类型作为济南市BRT的运载工具。     

侧向风作用下车-桥系统的气动特性——基于风洞试验的参数研究

为考虑侧向风作用下车辆运动对车-桥系统气动特性的影响,基于研制的移动车辆模型风洞试验系统,针对轨道交通车辆和公路交通车辆,分别采用三车模型和单车模型,测试了不同工况下车辆、桥梁的气动力系数,讨论了车速、风向角、车辆在桥上所处轨道位置以及车辆类型等因素对车辆和桥梁气动特性的影响.研究表明,随着车速的增大和合成风向角的减小,车辆阻力系数和升力系数存在增大的趋势,车速对单车模型气动力系数的影响更显著;车辆在桥上所处轨道位置不同对车辆、桥梁气动力系数的影响均较大,桥梁气动力系数对车速和合成风向角不敏感.     

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。     

New Approach to Measuring Traffic Queue at Intersections

To measure the length of traffic queue, a vehicle motion model at intersections was built, and based on it the effective traffic queue was defined. Color images segmentation and frame differencing technique were used to detect the foreground and the moving vehicles by detecting regions of the images, and then measure the length of effective traffic queue. By processing the image sequence acquired at certain intersection, the results prove that it is able to work out the traffic queue effectively by using the two techniques.     

基于视频的城市快速路车辆异常行为检测

文章提出虚拟传感器的概念,针对城市快速路视频监控系统,改革单一功能摄像机,使其成为具人工智能的新型视频传感器,完成道路车辆跟踪及异常行为检测。异常检测算法运用带有时间和空间信息的车辆轨迹对自组织神经网络进行训练,获得神经网络参数后利用概率模型对实时车辆轨迹进行异常提取。该文所提算法能在嵌入式DM642视频处理平台上有效运行,能够提取诸如超低(高)速行驶、违章停车、违规掉头等异常行为,具有低运算量及较好的鲁棒性。     

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电子不停车收费系统是智能交通应用系统中取得较大发展的子系统. 系统能实时记录车辆的进、出口收费站的时间、地点等数据. 本文以电子不停车收费的交易数据为基础,通过对原始交易数据的分析,确定了数据的处理流程,在此基础上,提出了路段行程速度计算模型,交通流量分布规律分析方法和高速公路站点OD分布、车型比例分布等指标获取方法. 研究以北京市高速公路电子收费数据为例,进行了案例分析. 结果表明,本研究中提出的数据处理和提取技术能较为准确地获取高速公路运营管理中所需的信息,这些信息为高速公路出行者信息服务、高速公路交通运营和规划等提供有效的信息支撑.