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《公路交通科技》2017,(12)
为了解决激光雷达扫描远距离运动车辆产生的点云稀疏导致位姿特征难以提取的问题,提出了一种远距离运动车辆位姿估计方法。首先利用时空连续性提取远距离运动车辆。然后利用最小二乘拟合得到稀疏点云水平面二维投影近似拟合直线对,依次在不同角度的垂直正交直线对上对稀疏点云的二维投影进行一维向量估计的装箱过程,基于目标车辆与激光雷达间相对位置的观测角函数最大化匹配滤波响应,进而利用全局优化算法对投影点概率分布与匹配滤波运算得到的代价函数作离散卷积,寻优比较得到单帧拟合最优矩形。最后结合连续帧平移约束进行多帧拟合,优化当前帧目标车辆拟合矩形的位姿。利用仿真和真实场景下采集的目标车辆点云数据进行算法验证分析。结果表明:在点云稀疏的情况下,当远距离目标车辆做直线运动时,提出的多帧拟合方法得到的位姿参数均方根误差低于单帧拟合和已有的RANSAC拟合方法;当远距离目标车辆做曲线运动时,提出的单帧拟合和多帧拟合方法得到的位姿估计结果较为接近,且误差明显低于已有的RANSAC拟合方法;对于不同相对距离下采集的目标车辆点云,提出的单帧拟合和多帧拟合位姿估计方法的适应性优于已有的RANSAC拟合方法。 相似文献
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车辆3D形态的精确实时感知对于智能交通中的车辆行为分析、交通流参数估计等应用和无人驾驶都至关重要,其中,如何克服透视投影的限制,从路侧单目视角下感知车辆3D形态正成为具有挑战的课题之一。为解决这个难题,采取深度网络提取投影特征,结合空间标定模型中的几何约束,实现2D投影至3D空间的3D形态恢复构建。首先,基于前期工作,对道路场景中的相机构建空间标定模型,以获取透视空间的2D-3D互映射矩阵;然后,以当前流行的简洁高效的CenterNet深度网络为基础,设计车辆3D形态投影特征的检测网络,融入多尺度特征融合模块以优化透视投影下不同尺度车辆目标的检测,同时优化高斯凸包热力图以增强车辆目标的特征检测力度,根据先验几何约束设计加强损失函数以加快收敛;最后,通过建立的空间形态几何约束模型,对网络输出特征投影点进行解码,构建出完整的车辆3D形态信息。试验以路侧视角下的BrnoCompSpeed数据集和自制数据集为基础,手工标注满足试验需求的样本目标,并做图像增广以模仿多变的道路监控视角及环境。在试验结果评价中,分别对网络检测结果及最终构建的3D形态进行评价,其中对于网络检测结果,以投影特征构成投影凸包的平均精度为评价指标,交并比(IoU)阈值为0.7时,在BrnoCompSpeed测试数据集上得到AP值为87.35%,召回率和精确率分别为87.39%与90.78%。同时,设计消融试验证明网络改进模块的有效性。对于3D形态构建结果,分别对空间定位、3D尺寸、偏转角及3DIoU等指标都进行定义,并以3DIoU为评价标准,验证多个改进模块及不同视角对于最终精度的影响,最后在BrnoCompSpeed测试数据集中的平均3DIoU达到0.738。设计的网络FPS为27,可满足实时性的需求。 相似文献
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钢桥面板疲劳开裂为常见的钢桥病害,准确快速地发现并确定钢桥面板裂纹几何特征对降低运维成本、制定运维策略具有重要意义。针对传统人工巡检效率低、检测环境恶劣等问题,提出了基于计算机视觉的钢桥面板裂纹及其特征识别方法。采用目标检测网络YoloV5和图像语义分割网络U-Net++相结合的方法识别裂纹。根据2个网络的结构特性标注图像中的目标后生成数据集,并分别对网络中的参数进行训练。利用训练后的YoloV5与U-Net++分阶段对待测裂纹图像进行检测与分割,并通过阈值分割优化U-Net++分割结果,再通过骨架化后得到裂纹骨架线;在确定裂纹形貌后,采用YoloV5识别出的标定块求解透视变换矩阵与像素尺度系数,然后对裂纹骨架线进行图像矫正并确定裂纹几何特征。研究结果表明:YoloV5可准确检测出裂纹与标定块,且检测稳定性好;通过优化U-Net++训练时输入的像素尺寸,提高了U-Net++训练的收敛速度,网络损失由0.121降至0.096;求解透视变换矩阵时,使用所有角点坐标拟合该矩阵的最小二乘解可提高图像矫正标定的精度;当图像采集距离较远、角度较大时,角点投影误差增大,且该误差对角度更为敏感;不同图... 相似文献
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为了进一步提高交通事件检测的精度与效率,在多角度构建事件检测初始交通变量的基础上,设计了1种基于因子分析和最小最大概率机的交通事件检测算法。通过分析交通事件上下游交通流参数的变化规律,构建了11种初始交通事件检测变量,利用因子分析方法对初始交通变量进行特征提取,实现初始交通变量的有效降维,并分别采用核函数最小最大概率机算法和线性最小最大概率机算法进行交通事件检测。最后,采用美国I‐880数据库的实测数据进行实验验证和对比分析,实验结果表明,FA‐M PM算法较M PM算法事件检测率提高3.5%,误报率降低0.17%,平均检测事件减少了27.5s,且最小最大概率机算法的交通事件检测效果明显优于支持向量机算法和BP神经网络算法。 相似文献
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利用出租车浮动车数据对城市道路行程车速的表达能力,针对出租车空车和重车2种数据运用小波变换技术分析了城市道路交通状态突变点,据此进行了城市道路交通事件的检测。区别于以往小波变换技术,首先运用于数据降噪,再将处理数据运用交通事件检测算法判断,直接采用小波变换技术实现了对城市道路间断流的交通事件的检测。并利用实际采集数据对提出的交通事件检测算法进行了验证,结果表明算法能够对交通事件进行更综合的检测,检测准确度得到了提高,能够为城市交通信息发布和交通诱导提供更加可靠的信息。 相似文献
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为更好地对高速公路通行情况进行分析,利用高速公路海量收费数据,提出了一种用于高速公路通行情况分析的数据挖掘方法。首先,在海量的贵州省高速公路收费数据中,筛选出指定进站名称及出站名称的数据并删除部分字段,仅保留与研究相关的内容,利用车辆进入收费站的时间和驶出收费站的时间计算出其在该路段上行驶的总时长,将行驶时长字段加入原数据。然后,采用孤立点检测算法清洗该数据,剔除其中异常值。完成上述预处理过程后,使用快速峰值聚类算法对行驶时长进行聚类分析,首先计算每条数据之间的距离,将距离矩阵作为该算法的输入并输出聚类结果;对比所采用的算法与K-Means算法对于行驶时长这一指标的聚类效果,可明显地看出该算法的聚类结果更接近于实际情况;然后将春节期间与2月第4周的收费数据进行聚类,通过对比可明显得出节假日期间各个车型通行比例的变化;将上述结果结合不同车型在不同时段的平均通行时间进行分析。研究结果表明:所提出的方法可有效地将在某段高速公路通行的车辆进行分类,并且分类结果与真实运行过程中车辆在高速公路上的通行情况一致,可为高速公路的运营管理以及维护方向提供合理的科学依据和数据支持。 相似文献
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Vision-based fusion of robust lane tracking and forward vehicle detection in a real driving environment 总被引:1,自引:0,他引:1
H. -C. Choi J. -M. Park W. -S. Choi S. -Y. Oh 《International Journal of Automotive Technology》2012,13(4):653-669
With the goal of developing an accurate and fast lane tracking system for the purpose of driver assistance, this paper proposes a vision-based fusion technique for lane tracking and forward vehicle detection to handle challenging conditions, i.e., lane occlusion by a forward vehicle, lane change, varying illumination, road traffic signs, and pitch motion, all of which often occur in real driving environments. First, our algorithm uses random sample consensus (RANSAC) and Kalman filtering to calculate the lane equation from the lane candidates found by template matching. Simple template matching and a combination of RANSAC and Kalman filtering makes calculating the lane equation as a hyperbola pair very quick and robust against varying illumination and discontinuities in the lane. Second, our algorithm uses a state transfer technique to maintain lane tracking continuously in spite of the lane changing situation. This reduces the computational time when dealing with the lane change because lane detection, which takes much more time than lane tracking, is not necessary with this algorithm. Third, false lane candidates from occlusions by frontal vehicles are eliminated using accurate regions of the forward vehicles from our improved forward vehicle detector. Fourth, our proposed method achieved robustness against road traffic signs and pitch motion using the adaptive region of interest and a constraint on the position of the vanishing point. Our algorithm was tested with image sequences from a real driving situation and demonstrated its robustness. 相似文献
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基于交通量演变模式检索的高速公路交通量预测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
通过交通量预测的方法,可以在突发事件情况下评估事件对高速公路网的交通影响。各种预测算法的共同特征,需要一定的历史数据支持。在同一算法中,对历史信息吸收得越多,其预测往往越准确。作者借用图像压缩的原理,从历史交通数据中抽象出历史交通状态演化模式,并用压缩码表示该演化模式。通过对压缩码的检索,可以快速提取与当前演化模式相近的历史数据,通过这些演化模式相近的历史数据,预测交通状态的变化趋势。试验证明,预测数据与真实数据具有良好的拟合度。 相似文献
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利用多个参数描述交通状态时,交通流数据表现为多维空间数据。提出了将属于每个状态的多维空间数据转换为一维时间序列的方法,对于此状态时间序列采用BP神经网络进行了下1个时段的交通状态预测。实验结果表明,多参数状态时间序列比单个参数时间序列能更准确地描述交通流状态变化过程,且算法简单,具有较强的预测实时性。 相似文献
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对机动车-机动车交通冲突定义、交通冲突度量指标、冲突严重性判定以及交通冲突评价与预测等的国内外研究进展做了归纳和综述。分析表明,目前交通冲突研究存在以下主要问题:传统的冲突度量指标存在各自的局限性和不一致性,冲突潜在碰撞的后果严重性研究处于初始阶段,交通事件分级模型和相关性需要进一步研究和确认,冲突严重性判定存在一致性问题,交通冲突产生和发展的微观机理研究不足,缺乏真实环境下整个区域相互作用车辆精确连续轨迹追踪的数据获取手段。建议未来从以下方向进行优化:复合的改进度量指标比单一指标更为科学合理,并要考虑冲突潜在碰撞的后果严重性;统一和规范交通冲突度量指标的使用也有一定意义;需要针对多个参与者的"区域连锁冲突"进行更深入的研究;可通过采集区域多车辆连续时空轨迹大数据,得到区域多车辆冲突时空演变模型,并进行交通冲突实时预警和干预研究;另外可通过大量精确数据量化和统一区分各级交通冲突的阈值,并验证交通冲突技术的有效性;在不同设施对象及冲突的空间特征等方面的探索等也会丰富交通冲突研究体系;最后,以上所有的改进方向离不开高精度大范围的采集方法和高效精确的处理手段,故急需真实环境下、长时间的整个区域相互作用车辆精确连续轨迹追踪的大数据获取手段。 相似文献
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提出了一种用于基于视频的交通事件自动检测的交通行为模式学习方法。首先为了获取利用神经网络进行车辆行为模式学习所需的训练数据,一种基于运动估算的车辆跟踪算法被建立,将采集到的灰度视频图像序列转化为车辆标号场时空序列。其次,使用轨迹建模和编码的方法,将跟踪结果转化为轨迹数据用于网络训练。在此基础上,建立自组织神经网络,并针对自组织网络的不足使用改进的GSOM模型,选择欧氏范数作为测度,自主开发了试验软件,以U形转事件为对象开展试验,对轨迹数据进行学习。对比试验结果表明改进的GSOM算法能有效提取行为模式。GSOM相比SOM用于行为模式学习更为有效和准确。 相似文献
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为满足交通流荷载作用下大跨桥梁结构评估的需要,研究了基于荷载参数特征的交通流状态划分方法。首先,基于实测交通流数据,按照车道属性统计分析得到交通流的单位小时特征参数样本,选择单位小时内车型比例、车头间距及交通流速度作为交通流状态划分的参考特征;其次,改进经典k-means聚类算法以增强其对高维、复杂交通流荷载分类的鲁棒性,即通过引入特征熵值来表征各特征参数对聚类效果的重要性,同时计算样本点与周围样本点的接近程度来赋予样本点权值,以削弱样本离散性对聚类质量的不利影响;最后,通过聚类算法得到11种具有不同参数特征的交通流荷载,分析了其作用下某大跨斜拉桥拉索应力响应及造成的疲劳损伤。结果表明:改进算法的聚类质量指标比原始k-means算法提高了40%以上,对交通流状态划分具有良好的适用性;通过算法得到的不同类别的交通流荷载的特征参数差异性明显,其占有率也大不相同,同一类别的交通流荷载各样本特征参数聚拢效果良好;同车道内不同类别的交通流荷载的拉索等效应力差别较大,其变异系数均在0.2以上,尤其在考虑了不同交通流荷载模型的占有率后,这种差异性进一步增大。上述结果表明该交通流荷载聚类与模拟方法是有... 相似文献