基于块直方图分析的视频背景提取方法

在基于像素的直方图分析背景提取的基础上,提出了基于块的直方图分析背景提取方法.该方法在提取背景像素时利用了时域帧间像素的统计特性和帧内局部区域像素的相关性,在直方图分析时不是统计图像中的单个像素点,而是2×2的块,从而显著地减小了利用直方图分析提取背景时的计算量.给出了基于块的方法与普通基于像素的直方图分析背景提取方法的对比试验.试验结果证明了该方法具有提取背景速度快、背景质量好的优点.     

基于改进塔式梯度直方图的行人检测算法

采用改进分块方式的塔式方向梯度直方图（PHOG,Pyramid Histogram of oriented gradient）作为特征提取的方法,应用支持向量机（SVM,Support Vector Machine）算法作为分类器进行训练和检测.INRIA测试集上的测试结果表明,相对于采用传统HOG和PHOG特征表示方法,所提出的方法使分类检测正确率有了进一步提高.     

一种基于形态学变换的车道检测方法

利用形态学图像处理技术,基于形态学变换的道路检测方法,能够应用形态学变换、Canny边缘检测与Hough变换检测出直线道路车行道的边缘线。试验表明该方法能够准确提取出目标区域轮廓。     

一种改进的基于混合高斯分布模型的自适应背景消除算法

视频检测技术是智能交通系统研究中一个重要研究方向，根据交通流视频检测的特点，对基于混合高斯分布模型的自适应背景消除方法进行了改进，包括：背景模型匹配只使用亮度信息；将高斯分布模型按权值、方差排序；使用单目深度信息来确定背景；动态调整采样频度等，实验表明，本文提出的算法，分割效果较佳，分割的实时性大大增强。     

基于小波变换及熵的视频镜头分割检测方法

提出了基于小波变换及熵的视频镜头分割检测方法．用图像低频信号的小波系数的均值和标准差检测剪切镜头转换边界．分别计算图像小波分解后水平、垂直和对角方向细节信号的小波熵分量,以此3个小波熵分量作为特征量,计算相邻视频帧间特征量的欧氏距离．在检测窗内欧氏距离两次以上大于设定的阚值时即可判定镜头发生渐变转换．实验结果表明,剪切镜头查准率为95％,查全率为96％;渐变镜头查准率为87．5％,查全率83．8％．     

基于自动阈值检测和边缘连接的路面裂缝边缘提取方法

随着不同等级公路的快速发展,对道路裂纹或裂缝的检测技术也提出了更高的要求。道路裂纹或裂缝检测技术主要依赖于图像处理、模式识别等数字图像处理技术,针对道路裂纹或裂缝检测的关键技术,提出了一种基于改进的边缘提取算法的路面裂缝检测方法。该方法有效降低了传统图像边缘提取算法对噪声、异常的敏感度,提高了对不同图像阈值的自适应性,数值算例表明该算法可有效、准确地对路面裂纹或裂缝进行检测。     

基于视频的交通流参数检测

随着经济的发展,如何保障交通的畅通与安全已成为当今世界的热点研究课题之一。基于视频的交通流参数检测系统具有直观、安装简便、费用低等优点,它代表了车辆检测器的发展方向。简要介绍了视频车辆检测在智能交通系统中的应用,给出了基于视频的交通流参数检测的常用方法,以及检测系统提取的主要交通流参数,分析了影响检测精度的因素和提高精度的相应对策。     

基于小波分解的车辆视频检测算法

作为智能交通系统(ITS)的基础部分,车辆检测系统在ITS中占有很重要的地位,目前常用的基于视频的车辆检测方法主要有:灰度比较法、背景差法、帧差法、边缘检测法.本文在分析这几种方法的优缺点的基础上,提出了一种基于数学形态学滤波和小波分解的算法.该算法首先对视频图像进行形态学滤波,然后在虚拟检测区进行小波分解,通过分析小波系数来检测车辆,它计算量小,复杂度低,可正确判断有无车辆、完成车辆的计数,实现车流量计算.     

一种特征融合的视频事故快速检测方法

交通事故快速检测对于提升交通事故应急管理水平具有重要的现实意义.目前主流的视频事故检测算法较难同时满足高精度和低算力的要求,一定程度上制约了该技术的工程应用.针对存在的问题,本文提出了一种新的基于特征融合的视频事故快速检测方法,以期在有限算力成本下同时获得较高的检测精度和较快的检测速度.模型将特征融合通过两个步骤实现:...     

基于视频检测的车辆闯红灯违章研究

目前交通拥挤日益严重,交通事故不断加剧。而多数交通事故的发生主要是由驾驶员违章行车造成,其中驾驶员闯红灯即是交通安全隐患的潜在因素之一。利用基于视频检测技术的车辆闯红灯自动抓拍系统,采集来自哈尔滨市东直路黑龙江工程学院侧门路段处的违章数据,从违章时间、违章速度、违章车型以及违章时红灯启亮时间等方面对数据进行分析,并给出相应的交通管理对策。     

基于视频图像的车速检测研究

基于视频图像计算车速的方法进行相关图像处理、运动目标特征点提取、摄像机标定、车速计算、误差分析等,并分析其应用条件。最后运用matlab软件编程得到一个可操作界面,具有较强的实用性。该方法能检测到车辆碰撞前后的真实车速,为交通事故鉴定提供依据。     

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在基于数字图像处理的车牌识别技术的研究过程中,因为车牌定位和字符分割一般都是基于车牌区域的二值化结果进行的,因此对图像的二值化是非常关键的一步,二值化的效果直接影响到后面的车牌定位以及字符分割。二值化最主要的是阈值的确定,文章对比了几种常规的车牌图像全局阈值二值化处理算法,并重点分析了最大类间方差法和KSW 最大熵法的基本原理和微机仿真结果,发现用于车辆图片是这些方法不够理想,然后提出一种新的方法—基于图像直方图波形分析的车牌图像二值化处理算法,经过大量试验证明该算法在进行车牌图像二值化处理时效果非常理想。     

一种基于数学形态学的灰度图象边缘检测方法

本文用数学形态学的理论，提出了一种新的灰度图像边缘检测算法。并通过选取合适的结构元素，在微机图象处理系统上，用软件的方法加以具体实现。结果表明：这种方法算法简单，运算速度快，效果好。     

基于Canny算子边缘检测的车牌图像增强方法

提出一种基于Canny算子的车牌边缘检测技术,该技术优点是适用于不同场合并且它的参数允许调整以便于识别不同的边缘特性,尤其适合车牌数字这样具有封闭特性的图像;其缺点是在实时图像处理时速度比较慢.     

基于小波变换和自适应直方图均衡的红外图像增强

针对实际应用中红外图像的对比度较低、存在噪声的缺点,结合人的视觉特征,在已有图像增强方法的基础上,采用小波变换与自适应直方图均衡相结合的方法对红外图像进行增强.该方法不但解决了红外图像对比度低的问题,而且降低了噪声,突出了图像细节.     

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针对现有交通路口车辆排队长度检测系统处理速度低、无法适用于实际复杂路口环境的缺陷,设计了一种基于FPGA的实时车辆排队长度图像检测系统.通过形态学边缘处理检测车辆的存在,对检测出的车队轮廓进行水平投影并采用一种基于信息量的车辆度量方法从投影结果中提取了排队的队尾,同时在确定排队长度时通过对算法参数的自适应调整有效消除图像逆透视效果的干扰;整个图像处理过程完全利用FPGA硬件逻辑实现,采用五级并行流水设计保证图像采集、高斯滤波、Sobel边缘检测、阈值分割和形态学腐蚀处理同步执行且同时完成,实现了对分辨率为720×576的图像25帧/s的处理速度.实验结果表明,系统性能良好,工作稳定,算法简单实用,具有较好的应用前景.     

基于深度数据的车辆目标检测与跟踪方法

现有基于几何特征的目标检测与跟踪方法误检率较高,目标跟踪过程中的漏检易导致错误的目标关联.针对这些问题,本文提出了一种基于激光雷达(LiDAR)深度数据的车辆目标检测与跟踪方法.根据激光雷达深度数据特性,采用一种基于栅格的参数自动化聚类(PAG) 算法对原始数据进行处理,并在每个聚类中提取目标线段,获取目标特征.在此基础上对车辆目标进行识别,并计算得到目标的位置信息.采用卡尔曼滤波算法,制定滤波器管理策略,完成目标关联及状态估计.最后利用装备有一个前向激光雷达的实验车辆对提出的方法进行验证. 实验结果表明,本文提出的方法可准确识别并跟踪多个车辆目标,避免错误的目标关联.     

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提出一种新颖的基于boosting模糊分类的交通事件检测方法。该方法利用Boosting方法和遗传算法以迭代形式获取一组模糊规则及规则对应的权值，分类器以加权投票方式进行分类决策。运用Matlab 进行了仿真分析，结果表明提出的交通事件检测算法利用较少样本数据即可快速实现交通事件检测。