计算机视觉和图像处理技术及其在汽车零件检测中的应用

基于计算机视觉和图像处理技术的汽车零件检测系统在智能化、柔性、快速性等方面较接触式检测系统具有更大的优越性, 其主要是应用CCD摄像机实时拍摄汽车零件获取数字影像,然后通过计算机视觉检测技术确定待检测目标的质量信息,与标准模板或设计参数比较以检测汽车零件加工质量。本文综述该技术的基本原理和分类以及近年来此方面的研究成果,分析了利用计算机视觉检测技术对汽车零件进行检测的一般方法和系统构成,并探讨了基于CAD(计算机辅助设计)的计算机视觉检测技术的关键环节。最后对计算机视觉检测技术的发展趋势进行了展望。     

基于违法要素的电子警察车辆视频检测技术研究

随着平安城市、智能交通等项目的建设,针对电子警察的研究越来越多,而抓拍违法要素无疑是电子警察违法认定的重要依据,因此对违法要素的检测显得尤为重要。对目前常用的几种车辆视频检测技术在电子警察违法要素中的应用展开初步探讨,并分析和比较各技术特点和限制,以区别其适用的范围,提出在电子警察工程设计和实际应用中,将几种车辆视频检测技术进行有机结合,才能进一步提高车辆违法的捕获率、号牌识别的准确率等技术指标。     

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。     

高速公路隧道火焰检测技术研究

高速公路隧道火焰检测从20世纪90年代以来一直是研究的热点问题之一。结合目前高速公路隧道中火焰检测技术的研究状况,针对性地对感温光纤、红外以及紫外探测方式在实时性、检测距离等方面进行论述,从火焰的视觉动态特征和静态特征2方面重点阐述利用视频图像处理技术进行隧道火焰检测的思路和特点。研究表明,利用视频图像技术并结合一些辅...     

多车道自由流收费系统实现方法研究

对多车道自由流收费技术进行了探讨.介绍了自主研发的多车道自由流收费系统构成,在分析现有视频设备的基础上,提出了一种新的对多车道车辆视频检测准确定位方法,运用计算机操作系统实时多任务的设计方法对系统各个模块协调控制进行分析和设计.     

基于视频图像的交通事件检测系统研究与开发

交通事件检测是智能交通系统中的重要组成部分和关键技术.文中基于计算机视觉技术与数字图像处理技术,结合当前我国高速公路交通监控所需和已有监控设施,对基于视频图像的交通事件检测进行了研究,并完成了系统的开发和测试.     

基于扩展卡尔曼滤波的车道融合跟踪

车道检测算法的研究是智能车辆自动导航的首要环节。与目前基于视觉的车道检测与跟踪系统不同,本文提出一种基于扩展卡尔曼滤波的车道融合跟踪方法。该方法利用毫米波雷达探测到前方车辆的距离信息,并采用扩展卡尔曼滤波技术和图像处理技术,建立车道跟踪的动态视觉窗口,提取车道边界,并判断前方车辆相对于车道的位置。该方法大大缩减了处理时间,且增强了系统的鲁棒性。     

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％。     

背景提取基础上运动车辆视频检测

提出了一种在一系列连续视频图像中提取背景的方法，在背景提取的基础上对视频图像中运动物体进行检测，以实现对高速公路上过往车辆的自动监控功能。     

无人车视频图像中目标物阴影去除方法研究

无人驾驶汽车主要依靠车载摄像头拍摄视频,通过计算机对该视频进行分析,综合道路信息、汽车位置和障碍物等对汽车车辆进行控制,实现对车辆方向和速度的控制,确保车辆可以安全可靠地在道路上行驶。无人车摄像头采集的图像处理是一项重要工作,是车辆系统作出判断的前提输入,通过对车载摄像头所获取的图像处理和分析,研究目标与目标物阴影之间的相关关系,利用图像阴影部分的基本特征,提出图像边界差的阴影检测方法。通过准确检测,利用图像处理技术去除阴影获取目标。     

基于高分辨率摄像机的机动车违法检测系统

在目前应用的机动车视频违法检测系统中,广泛采用的是多摄像机分别拍摄违法行为全景及违法车辆车牌特写的技术方案。针对其存在证据性弱、系统调试复杂等缺点,设计并实现了一种基于高分辨率摄像机的视频违法检测系统,重点阐述了系统设计方案、软件结构、实现方法和实验结果。     

交通视频辅助的桥梁动态称重方法研究

为了进一步提升既有的桥梁动态称重技术，提出一种交通视频辅助的新型桥梁动态称重方法。首先介绍基于深度神经网络的计算机视觉目标检测技术和一种计算机视觉坐标转换方法，实现从交通监控视频中实时地探测与定位桥上行驶的车辆和车轴。然后引入桥梁应变分解方法和应变影响面识别方法，建立车重、车辆位置与桥梁应变之间的映射关系，从而建立一种综合利用时间和空间冗余信息对车辆进行称重的方法。该方法构建超定的影响面加载方程组，使用最小二乘法求解该方程组以得到桥上行驶车辆的轴重和总重。最后总结出一套交通视频辅助的桥梁动态称重方法框架。为验证以上方法，在某连续大箱梁桥的缩尺模型以及实桥上进行试验。试验包含单车、双车、跟车、并行、直行、变道、匀速、变速等复杂交通工况。模型试验结果表明：该方法的车辆总重识别误差均值为-2.02%，标准差为4.77%；车辆轴重的识别误差均值为4.77%，标准差为17.50%。实桥试验结果表明：该方法的车辆总重识别误差均值为0.21%，标准差为1.53%；车辆轴重的识别误差均值为-3.59%，标准差为42.67%。除此以外，所提出的方法还可用于识别桥上车辆的数量、类型、轴数、实时位置、运动轨迹、行驶速度等多粒度交通信息。     

视频车辆检测器在高速公路上的应用

介绍视频车辆检测器的基本构成和工作原理，分析影响视频检测精度的因素，指出视频车辆检测器的优点，讨论在高速公路主线和匝道上如何设置视频检测域。     

车辆有线引导的计算机视觉系统

根据车辆自动引导系统在车辆工程中的应用及发展趋势，开展了用计算机视觉技术进行车辆有线引导的基础研究，描述了系统的基本组成及其主要功能，分析了影响视觉输入的各项基本因素。根据哈夫（Ｈｏｕｇｈ）变换的基本原理，设计了引导路线检测的算法，通过典型引导路线特征图象的试验分析，验证了算法对直线特征的检测性能、对复杂背景下直线检测的可靠性和对实际道路中的中心引导线检测的有效性。分析了控制模型中实用视觉系统检测     

基于计算机视觉的停车位车辆存在性检测方法

为了提高停车场的车位利用率,有效地管理停车场,提出了1种基于计算机视觉的车位检测方法.与传统的视频检测方法不同,该方法在停车位上绘制了特定的辅助识别图案,图案具有各向同质性的特征,在大部分光照、阴影的影响下具备图案特征不变性,且与一般车辆上绘制的图案有显著差别,在此基础上采用图像检测算法对图案进行数学解析描述,作为检测目标,同时采用图像识别算法,逐行扫描各个像素,利用模式匹配判断停车位状态.通过选取停车场的2个车位进行实例验证,准确率为98.12%.结果表明该方法识别速度快、准确率高,具有很好的应用前景.      

基于速度分类算法的交通事件视频检测系统设计

提出基于速度分类算法的交通事件实时视频检测方法,并对交通量检测方法、车辆跨道处理、速度检测、交通状况检测及交通事件识别等进行了研究.在车辆检测与跟踪的基础上,可实现车辆停止、慢行、车道变换次数和车流拥挤等交通事件识别功能,通过自动检测车辆避障、车道变换、超速、慢速、停止和交通阻塞等事件,获得交通流量、占有率、排队长度、车型和平均车速等交通参数.与传统交通事件检测系统相比,具有直观方便、费用低等优点.      

基于视频的道路交通事件自动检测技术

结合当前道路交通事件自动检测的实践经验和国内外相关技术进展,讨论了交通事件检测的类型、目的和各种检测技术,重点介绍了基于视频的道路交通事件自动检测所采用的图像处理算法和基于视频的道路交通事件自动检测算法。     

基于YOLO_V3的侧视视频交通流量统计方法与验证

为了研究因受限于观测点位的临时性和不确定性而导致自动化技术手段无法在临时交通观测中实用的难题,提出了一种适用于侧视角度拍摄视频、可快速识别车辆并实现交通流量统计的方法,该方法克服了传统视频识别技术无法满足侧视视角交通视频识别的困难.采用基于深度学习的YOLO_V3方法,以临时观测的路侧采集视频为对象进行车辆检测,提出基...     

视频行为检测技术在智能交通中的应用

监控系统的智能化过程最为关键的技术是采用计算机对视频信号进行分析,以提取视频场景中发生的一些特定的事件或监控目标的特定行为。这一技术称之为“视频行为检测技术”或者“智能视频行为检测技术”,简称“行为检测”。     

基于计算机视频的交通流参数检测

针对视频交通流的特点，在总结以往视频车辆检测方法的基础上。提出了一种改善背景的更新方法，并着重对车流量统计和车速计算算法的实现进行了介绍。最后给出了实现结果并讨论了提高检测数据准确性的措施。