基于视频图像的车辆计数新方法

针对道路车流量检测问题,从便捷性、实时性角度出发,结合视频图像处理技术,对视频车辆计数进行了研究。直接在RGB图像中进行自适应背景更新,以此为基础,对RGB图像进行背景差分,提取出运动车辆区域,避免了复杂环境下图像灰度化过程中的信息丢失;利用当前帧和背景帧的HSI颜色空间信息来滤除阴影;通过在视频图像中设置固定虚拟检测区,实现对车辆的计数。实验结果表明,该方法计算量较小,白天情况下的计数准确率在89.58%以上;夜间的计数准确率较低,还需进一步研究改进。     

基于混合高斯背景的交通视频分析

在将道路监控视频转单帧后,利用灰度变换、锐化、滤波、二值化等方法对图像进行预处理,以高斯混合模型对图像前景提取,进行边缘检测获取较为清楚的前景车辆图,在摄像机标定基础上,建立路面车辆和图像像素点的映射关系,再以虚拟线在图像上作计数依据,进而获得车流量。同时通过对普通背景差分模型与高斯混合背景模型的比较分析,选用高斯混合背景模型对预处理之后的图像进行背景分割。并结合粘连图像分割和阴影处理算法,对前景图像进行修复,得到良好的前景目标。采用高斯背景模型对样本视频处理,得到了满意的监控分析结果。     

视频车辆检测技术中的阈值分割算法研究

为了提高视频交通检测交通流参数提取的精度,研究了视频交通检测技术．中的阈值分割算法;文中使用分形维数法、双峰法、迭代法和大津法研究了获取图像的阈值分割方法使得车辆和背景分离。结果表明,分形维数法处理时间较长;迭代法编写程序较复杂,且运算时间长;由于双峰法对满足一定要求的图像处理效果较好,而试验证明双峰法不适用与车辆视频图像处理。大津法分割后得到的二值图像中仍然存在车辆内部存在黑色像素点的问题,但其效果图中车辆与背景的分离情况较好。所以课题中选取大津法作为视频车辆检测中闽值分割的最终处理算法。     

城市出入口立交道路交通参数采集与通行状态判别技术研究

城市出入口立交的通行状态是影响城市交通管理与出行诱导策略的重要因素,为了弥补固定型检测手段采集覆盖面小、获取立交路面交通信息少的不足,提出了基于无人机视频的城市出入口交通参数提取及通行状态判别方法。首先对无人机航拍采集的视频图像进行预处理和分析,通过背景建模和运动目标检测跟踪方法提取无人机悬停航拍视频中的交通流量、流速和占有率等参数;然后利用图像特征匹配方法校对不同拍摄角度与实际立交地理位置图,校准图像中的实际地理位置信息;最后,结合城市出入口立交特点建立基于运动目标占有率的通行状态判别模型,解决了通过无人机视频自动判别立交整体通行状态的问题。无人机视频技术的应用可为城市出入口交通诱导和交通应急管理提供前期决策依据。     

基于火焰区域跳动特性的高速公路隧道火灾火焰检测方法

为了准确检测高速公路隧道火灾火焰,提出一种基于火焰区域跳动特性的火焰检测方法,其利用小波变换的高频敏感性来分析高速公路隧道视频火焰区域的高度变化特性。首先对视频图像进行背景更新,提取运动区域并滤除移动车辆的灯光干扰;然后在HSI颜色模型下识别出类似火焰颜色的疑似区域。疑似区域变化是火焰跳动特性的直接体现,故基于这一特点,对连续多帧图像疑似区域的高度变化曲线进行小波分解,并利用小波高频分量系数的局部极大值数量来判断视频图像中是否存在火焰。仿真试验结果表明,此种算法具有很高的准确性和有效性。     

Kinovea软件在视频图像车速计算中的运用

kinovea作为一款专业的运动分析软件,现已广泛的运用于体育领域。本文中创新的将该运动分析软件引入到了汽车运动分析领域,应用于监控视频图像车速计算,使用其标记、轨迹跟踪与跟踪轨迹坐标数据提取功能对汽车运动轨迹进行跟踪,设定坐标系后,取出跟踪坐标点数据,实现汽车运动轨迹的数字化,根据目标车辆在视频图像内的运动轨迹计算车速。本文以实例阐述Kinovea软件的在视频图像车速计算中的应用。     

基于Labview的车辆跟踪系统

针对目前城市中交叉口智能化管理的迫切需求．设计了一种基于Labview的车辆跟踪系统。选用Labview非配套的图像采集卡，使用动态链接库技术开发了驱动程序，实现了视频采集。在此基础上，使用动态图像处理技术中的二维运动估计技术，结合背景更新模型提出了一种车辆跟踪算法。对采集的交通视频图像进行了多组试验．试验结果表明，该车辆跟踪算法的跟踪成功率可达90％～95％。     

基于视频图像的公路隧道火灾烟雾检测

为有效检测公路隧道火灾烟雾并预警，针对公路隧道传统火灾烟雾探测器存在的反应慢和功能单一等问题，通过分析研究火灾烟雾视频图像的颜色和纹理特征，提出一种基于烟雾图像特征的公路隧道火灾烟雾检测方法。首先，通过改进后的Vibe算法模型提取图像运动区域；然后，在YUV色彩空间中确定疑似烟雾区域后利用颜色滤出方法分割出疑似烟雾区域；最后，用从疑似烟雾区域图像中提取的颜色矩和均匀局部二进制模式（ULBP）与灰度共生矩阵（GLCM）构成机器学习分类器的输入向量进行隧道火灾烟雾识别。为满足复杂的隧道环境，对比分析BP神经网络、支持向量机、随机森林3种机器学习分类器的烟雾识别效果，选出最优算法作为公路隧道烟雾识别分类器。通过模拟公路隧道火灾烟雾试验视频和某实际公路隧道火灾视频对分类器进行试验测试，结果表明： 基于BP神经网络算法的检测系统识别性能最优，选取的烟雾特征具有较高识别精度，能够在隧道复杂环境中识别火灾烟雾。     

基于Hadoop的特定车辆车牌检索平台设计

目前高速公路部署摄像头逐年增多,产生视频量逐年增加,对于视频的检索效率要求越来越高,现利用Hadoop分布式运算结合KAZE算法实现对特定车辆车牌进行检索设计。首先通过摄像头采集视频数据,并将数据存入到HDFS存储空间中,利用FFMPEG解码器结合MapReduce框架实现对视频关键帧的提取,利用LSH算法和KAZE算法对关键帧提取特征值并建立索引存入Hbase数据库中,匹配时通过对查找人提供的被查找车辆车牌图像再进行LSH算法与KAZE算法提取并与数据库特征值列表进行匹配,从而实现对被查找车辆车牌出现视频的查找。     

多帧速度场估计方法及在交通视频监测中的应用

基于速度场的运动估计方法是进行运动物体分割的有效途径,提出了一种视频图像处理中基于多帧速度场的运动物体分割方法,针对简单速度场运动物体分割方法的不足,提出对多帧速度场图像提取的运动物体信息相融合的方法。试验结果证明:用此方法提取的运动物体核心点更完备,提高了运动物体分割的准确性。该方法在智能交通、视频监控系统中都有广泛应用。