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为提高交通参数提取的准确性与实时性,研究了基于多尺度边缘融合和SURF特征匹配的车辆检测与跟踪方法,克服了传统基于边缘特征的车辆检测方法易受噪声、背景干扰的问题,实现车辆准确检测.将车辆检测结果作为跟踪样本建立跟踪样本集合,通过建立匹配点对几何约束消除误匹配特征对,提高跟踪样本与待跟踪视频帧的SURF特征匹配准确度.针对车辆驶入、驶离相机视野,车辆间歇性运动,背景缓慢变化等情况提出跟踪样本更新机制,实现车辆的准确、实时跟踪.实验结果显示,所提算法的车辆检测率为88.3%,检测准确度为90.2%;跟踪精确度为86.4%,跟踪准确度为92.7%;检测时间成本为91.8ms,跟踪速率为52.2fps.检测准确度、跟踪准确度、检测速率、跟踪速率均高于光流法、粒子滤波法和SIFT特征匹配法,表明所提算法能较好地满足实时性应用. 相似文献
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机场场面目标跟踪常面临目标遮挡、背景干扰、低分辨率等因素的影响,导致跟踪准确性降低甚至丢失跟踪目标。针对以上问题,研究了基于滤波器自适应更新的机场目标跟踪算法。选取跟踪目标的颜色特征和深度特征,通过插值算子进行多特征融合,再将融合特征与之对应的滤波器进行卷积求和计算各区域置信度,置信度高的区域即为跟踪目标位置。为提高跟踪准确性,利用峰值旁瓣比与平均响应峰值能量建立了跟踪结果校验机制,并设计了1种滤波器自适应更新策略,使滤波器能够自适应调整学习速率,仅在结果可靠时更新。在西南某机场采集的视频数据集上进行测试,结果表明:算法在目标特征不明显或发生变化时具有更好的性能,在目标遮挡和背景干扰等9种因素下的跟踪性能有较大提升,整体精确度和成功率分别达到0.834和0.828,较原ECO算法分别提升了11.35%和11.29%,且均优于文中提到的其他5种经典算法。 相似文献
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为了在不同工况中,同时兼顾轨迹跟踪算法的跟踪精度,计算速度与车辆稳定性,提出基于不同车速和路面附着系数的参数自适应MPC算法。在线性时变MPC的基础上增加车辆稳定性控制,并基于路面附着系数设计2种控制策略:在高附着系数路面,针对不同车速优化预测时域与控制时域;在低附着系数路面,开启车辆稳定性控制并基于改进粒子群算法优化权重参数。2种策略在保证跟踪精度与车辆稳定性的基础上提高计算速度。设计基于前馈神经网络的路面识别算法从而为多参数自适应轨迹跟踪算法识别所在道路的路面附着系数,利用CarSim-Simulink平台进行联合仿真。研究结果表明:路面识别算法的平均绝对百分比误差为12.77%,足够满足多参数自适应轨迹跟踪算法的需求;相较于传统线性时变MPC跟踪算法,低速工况下参数自适应轨迹跟踪算法在高附着系数和低附着系数的路面上,横向平均绝对误差分别降低了20.7%和24.6%;高速工况下横向平均绝对误差分别降低了66.2%和50.7%;综合所有试验,算法的计算时间减少了40.2%;在保障车辆稳定性的同时降低算法的计算时间。研究成果针对不同车速与附着系数对轨迹跟踪算法参数进行优化,利用自适应预... 相似文献
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为实现智能网联环境下低成本、高精度的车辆定位, 研究了基于自适应遗传Rao-Blackwellized粒子滤波的协同地图匹配算法。利用联网车辆的定位信息和道路约束条件消除公共偏差, 提高车辆定位精度。将自适应遗传算法引入到粒子滤波的重采样过程中, 增加粒子的多样性, 解决传统粒子滤波算法中容易出现的“粒子退化”和“粒子耗尽”问题。通过仿真实验与传统粒子滤波以及卡尔曼平滑粒子滤波下的定位结果进行了对比, 同时分析了不同联网车辆数目对定位精度的影响。通过实际测试验证了算法在实际应用中的定位效果。实测结果表明: 以典型十字路口为例, 在联网车辆数目为4的情况下, 协同地图匹配算法的定位误差范围为1.67 m, 分别为原始GNSS定位以及单车地图匹配定位结果的41.03%和56.80%。同时, 该算法的统计定位精度(CEP)达到1.06 m, 比GNSS原始定位精度提高了2.52 m, 具有较好的定位效果。 相似文献
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《公路交通科技》2020,(4)
为了提高物联网配送车辆的调度效率,采用扰动收缩粒子群算法。首先建立物联网配送车辆优化调度问题的数学模型,考虑到货物品种及数量、需求时间和地点、运输线路以及运输时间的不确定性,包括运输成本、时间惩罚成本、固定成本;接着对基本粒子群算法增设非线性扰动因子用来平衡粒子的全局和局部搜索,在进化前期值比较小,让粒子主要进行局部搜索,而在后期设置值比较大,进行全局搜索,同时增设收缩算子,避免粒子的过度振荡,粒子编码涉及到收货点、车辆编序、行驶顺序,给出了算法流程;最后,仿真试验和实例分析验证了算法的合理性与可行性。结果表明:增设收缩算子对任务目标点寻优地理位置偏差值最小,避免了总成本增加;带有非线性扰动因子调整策略的粒子群优化算法具备更强的跳出局部最优的能力,优化后的算法运行速度加快;对于每次试验的搜索成功率以及违约惩罚成本占总成本比例,与遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、混沌量子粒子群算法、模拟退火粒子群算法和柯西变异粒子群算法预测方法相比,扰动收缩粒子群算法预测方法具有更高的搜索成功率和较低的违约惩罚成本,能够满足物联网配送车辆系统对预测精度的需求,对实现实时交通控制具有重要意义。 相似文献
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提出了一种融合多模型的粒子滤波跟踪新算法(MMGPF),并将其应用于行人与汽车跟踪。此跟踪算法特点在于:(1)将Camshift跟踪算法和AdaBoost分类器的输出作为观测值优化建议概率分布;同时,改进粒子滤波的算法结构,有效地提高了粒子滤波的采样效率;在不影响跟踪性能的情况下,大幅减少了跟踪所需粒子数。(2)用两种描绘子提高对似然性的估计。(3)采用两种有效措施提高算法的实时性。通过多模型融合,有效地解决了目标跟踪过程中由于目标相互遮挡、目标消失再重现、光照变化和目标与背景颜色相近所造成的跟踪丢失。行人和汽车的跟踪试验结果证明该算法具有鲁棒性和实时性。 相似文献
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路径规划及路径跟踪控制是智能汽车研究的关键技术,而复杂、时变的交通环境给智能汽车的路径规划与跟踪提出严苛要求。针对现有局部路径规划方法只适用于较为简单的工况,无法应对多车道、多静/动态障碍等复杂工况的问题,提出一种基于离散优化思想的动态路径规划算法。该算法利用样条曲线曲率变化均匀的特性,在s-ρ曲线坐标系中生成了一组参数化候选路径簇;考虑动态碰撞安全影响,在碰撞带约束下结合道路法规限制及车辆动态安全要求,规划车辆速度;此外,综合考虑静态安全性、舒适性、目标车道、道路占用率等影响因素,以选择最优路径。在路径跟踪层面,基于预瞄理论设计鲁棒性好、跟踪精度高的分数阶PID路径跟踪控制器,以跟踪误差最小为目标,采用粒子群优化算法对分数阶PID控制器参数进行整定。最后,基于Simulink/CarSim建立联合仿真平台,设计多车道,多静/动态障碍的复杂工况以验证该算法的有效性。研究结果表明:由于在评价函数中引入动态安全评价指标、目标车道评价指标以及道路占用率指标,极大地提升了规划器性能,使车辆在行驶过程中根据驾驶环境自主调整速度,降低换道次数,从而保证智能汽车的主动安全性能,提升了通行效率,使该算法能够较好地处理复杂动态环境下的避障问题。 相似文献
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对配送方案的选择提出多目标优化,在满足客户需求的前提下,力求成本最低和各配送中心负荷均衡,建立多目标规划模型。运用粒子群算法对解空间粒子进行局部和全局的搜索,再运用自适应网格算法对非劣解外部集进行更新和维护,保持其规模。实证表明,采用基于自适应网格的多目标粒子群算法对该模型进行求解能够得到均匀分布于解空间的Pareto前沿。结果表明两目标具有一定的悖反关系,据此选择满意解。 相似文献
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《公路交通科技》2020,(8)
目前基于机器视觉的车辆检测和跟踪技术成为道路环境感知的重要手段,用于预防交通事故的发生。针对前向车辆的检测技术日益成熟,并有商业化的产品出现,而斜向车辆的检测技术尚不成熟。该项目主要研究斜向车辆的检测与跟踪问题。针对车道线检测算法,提出基于Hough变换与K-means聚类融合的改进车道线检测算法,并结合ROI区域提取,缩小检测范围。针对车辆检测,提出对车辆检测算法的两级优化:首先利用车辆阴影特征和图像垂直边缘特征融合,生成疑似目标区域,提出两次自适应阈值分割与OTSU算法融合的改进双阈值分割算法用于改善阴影特征提取的效果;其次,通过HOG特征与Haar-like特征结合,与Adaboost算法联合训练Adaboost级联分类器,生成目标验证区域,并提出基于高斯核函数的核主成分分析法,对图像特征降维处理,改善实时性。基于上述算法优化,对斜向车辆的检测试验结果表明:采用阴影特征与边缘特征融合的优化算法对斜向车辆的识别准确率达90%;在良好天气条件下,HOG+Haar-like融合特征的Adaboost级联分类器检测的准确率达95%;采用核主成分分析降维后检测时间缩短了26%;二者融合的综合效果改善明显。 相似文献
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为降低汽车换道时碰撞事故发生概率,提出基于OpenO_4CV的AEB系统车辆检测和预警算法。首先利用Haar-like+Adaboost实现前方车辆的识别与检测,并结合粒子滤波原理建立车辆跟踪模型。然后基于单目视觉模型对前方车辆距离进行测量,根据障碍物与车辆的安全距离估测碰撞时间。最后,基于AEB系统进行车辆防撞预警测试,测试仿真结果表明,在不干扰驾驶员正常驾驶的前提下,即碰时间的TTC算法性能最佳,有效提升了前方车辆检测预警精确率。 相似文献