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.     

巡检机器人在公路隧道运营中的应用

针对衬砌病害智能化检测在公路隧道运营中的应用,介绍国内外智能检测技术硬件装备和基于衬砌图像的病害检测算法,并重点梳理隧道巡检机器人的关键技术方案和应用情况,提出了巡检机器人在交通隧道应用面临的技术问题和解决思路,展望了隧道巡检机器人在交通隧道运营安全方面的应用前景。     

应用归一化互相关函数法进行交通视频阴影检测．

交通视频检测中采集到的视频图像一般都会有不可避免的阴影存在,由于计算机无法很好地识别图像中的阴影,很可能会造成检测错误,引起一系列负面效应。提出一种进行阴影检测的归一化互相关函数法,并对一个实例进行仿真。     

基于CNN技术的灰度视频交通图像边缘检测

车辆或道路的边缘是灰度视频交通图像的重要特征，文章采用细胞神经网络技术，合理地选择了网络参数，并编制了基于Matlab 5．3平台的程序，将其用于检测灰度交通图像的边缘。经算例与传统的Sobel方法进行比较，证明采用该方法提取交通图像边缘是有效的，实用的，并通过分析推荐了网络参数。     

盲图像质量评价在智能交通系统中的应用

针对交通系统图像的特点,构建了盲图像质量评价在智能交通系统中应用的框架。对于获取到的交通图像首先进行预处理（包括车身区域分割和车牌检测）,然后对影响交通图像质量的亮度、对比度及清晰度分别进行评价。对实际获取的图像利用算法进行了验证,实验结果表明,算法可以较好地对交通图像进行分类且评价结果与主观评价一致。     

视频交通事件检测技术的研究与展望

主要介绍了目前国内外视频交通事件检测技术的发展现状,对目前视频交通事件检测技术所采用的虚拟线圈检测技术、识别与轨迹追踪技术进行了具体介绍,对基于各种检测原理的检测算法、检测流程进行了深入剖析,并结合视频交通事件检测技术的市场需求对该技术的智能化、网络化发展方向进行了预测,随着技术的发展,基于识别与轨迹追踪技术的交通事件检测技术将进一步深入发展,作者在西部课题的研究过程中,在国内外前期研究基础之上,结合交通安全性能分析,对交通事件检测技术进行了二次识别研究,大大拓宽了检测技术的范围,拓展了检测技术的深度,为视频交通事件检测技术的进一步发展打下了重要基础。     

基于LabVIEW混合编程实现的弱势交通参与者检测系统

弱势交通参与者检测与预警是智能网联测试中典型的测试项目,该项目主要对摄像头采集的图像信息进行算法检测处理,然后由路侧设备收集检测结果并向车载终端广播消息。本文提出了一种采用可图形化编程的G语言,将机器视觉技术与虚拟技术相结合的弱势交通参与者检测系统。该系统相比其他的检测系统利用了强大的LabVIEW平台设计了友好的交互界面,便于检测结果的显示,参数的设置和历史图像的储存与管理,具有良好的准确度与实用性。     

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。     

浅谈车辆视频检测技术的发展及趋势

<正>视频车辆检测技术即在视频序列中提取运动的车辆对象,是利用视频图像进行车辆检测的一种交通检测技术,它涉及计算机图像处理技术、模式识别、信号处理和信号融合等多个领域。近年来,基于计算机视觉和图像处理技术的视频车辆检测技术逐步成为研究主流。性价比优良的视频车辆检测技术1978年,美国JPT(加州帕萨迪纳市的喷气推进实验室)首先提出了运用机器视觉来进行车辆的检测的方法,指出其是传统检测方法的一种可行的替代方案。     

混合交通中的车辆与行人检测

混合交通中车辆和行人的检测识别是研究如何让计算机以人的思维方式从视频或图像中将车辆和行人从背景中区分出来。车辆检测与行人检测作为智能交通系统的核心组成部分,具有重大的研究价值与现实意义。本文基于候选区域和深度网络的深度特征提取方法,通过获取场景中的大量实时图像数据进行多任务深度模型训练,实现复杂交通场景中的车辆检测和行人检测的任务。相比于传统的车辆检测算法和行人检测算法,基于候选区域和深度网络的深度特征提取方法具有独特的优势:检测的准确性、鲁棒性、实时性可以在一定的条件下达到比较满意的程度。而传统车辆与行人的检测算法,并不能同时在3项指标上达到较好的状态。此外,候选区域的确定避免了穷举式搜索目标,从而节省了大量时间开销。     

基于图像处理的交通信号灯识别方法

针对色盲或色弱驾驶员特殊群体,结合交叉口无人驾驶系统,提出一种能识别出交通信号灯当前状态的方法。在HIS颜色空间进行交通灯颜色分割,利用交通灯被黑色矩形框包围这一典型特征进行形状分割,根据形状分割所得位置对颜色分割候选区域进行确认,从而精确定位交通灯位置以及亮灯在交通灯中的位置;同样根据被黑色矩形框包围的特征设计模板,最终利用模板匹配,完成交通灯的识别。实验表明,该算法识别准确率较高。     

基于改进梯度相似度核的交通图像去雾算法

雾霾天气下,交通图像采集设备获取的降质图像含有较多噪声,图像边缘不突出,整体偏暗且对比度不高,灰白不清。针对传统交通图像滤波和去雾算法存在着滤波效果和边缘保持能力不能兼顾,容易出现噪声斑块,导致去雾后图像质量较低的问题,在传统梯度双边滤波基础上,设计了一种新的梯度相似度核,提出了基于改进梯度相似度核的雾霾天气下交通图像去雾算法。新算法首先将采集的含雾图像转换到Lab颜色空间,提升色域宽度,再利用改进梯度相似度核和空间相似度核分别计算图像中每一像素点与滤波框内临近像素点的梯度相似度和空间相似度权值,根据权值对图像进行滤波处理,然后将其转换到RGB颜色空间。最后根据大气光散射模型和暗通道先验原理,对滤波后的交通图像进行去雾处理,得到复原图像。试验结果表明：与传统双边滤波和梯度双边滤波算法相比,使用新算法处理后的复原图像峰值信噪比、归一化灰度差平均提升了13.25%、9.41%和21.76%、22.7%。新算法在保证了滤波效果,避免“噪声斑块”的同时,能够尽可能保持图像边缘细节信息,提升了雾霾天气下交通图像的去雾质量,对加强交通监控,保障交通安全有十分重要的应用价值和现实意义。     

高速公路交通标志的认知及评价综述

交通标志作为高速公路与驾驶人进行信息交流的纽带,是道路交通必不可少的一部分.目前关于交通标志的研究已取得一定的成就,但在某些方面仍存在不足之处.为此从视认性、识别率、驾驶人理解能力以及驾驶水平4个方面分析交通标志认知的影响因素;将有效性评价分为定量评价方法以及定性定量结合的评价方法.并从这2个角度对目前的研究进行综述和...     

数字摄影测量在交通事故现场勘查中的应用

对于交通事故现场的处理，目前主要使用拉皮尺、目击调查以及使用影像记录等简单的勘查手段，这对需要快速记录现场情况，然后迅速疏通交通，并在事后进行事故分析和责任认定等造成一定的困难。文章将数字摄影测量中的双像立体和单像纠正技术引入现场勘查，通过事后恢复有用的几何信息以及绘制符号化事故现场图，实现事故现场的可视化重现，为事故分析、责任认定和案例存档等提供了有效途径。为说明该方法的可行性和有效性，文中介绍了相关软件，并通过实验证明该技术具备精度高。自动化程度高以及使用简单等特点。     

高速公路交通动态数据检测技术应用研究

在分析高速公路各种交通动态数据检测技术特性和精度的基础上,通过现场调研与试验,分析交通检测技术的应用特性,重点研究超声波与微波非接触式检测技术的应用功能;通过建立交通数据采集站,系统地研究基于微波——线圈的组合应用及其数据融合。试验结果表明,非接触式交通检测技术在高速公路动态数据检测中可以使用,但不宜单独使用;应采用多种检测技术,通过多检测技术数据融合的检测精度能够提高10％～20％。     

基于秩约束的车辆遮挡点恢复方法

为了恢复车辆跟踪过程中丢失的特征点,提出了一种基于秩约束的车辆遮挡点恢复方法,该方法利用所有车辆图像点组成一个秩3的矩阵,并利用该特性构造一个投影矩阵,利用该投影矩阵求到车辆遮挡点,再将求到的车辆遮挡点代替图像中的车辆遮挡点,经过多次迭代,最后求到车辆遮挡点的真实位置。该方法的优点是所有的图像及图像点都平等地看待,模拟试验和真实试验表明,该方法具有鲁棒性好、收敛性好及误差小等优点。     

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     

基于完全信息静态博弈下的城市公交优先研究

分析了交通需求者的出行决策与公共资源利用之间的关系,运用完全信息静态博弈方法,剖析了交通需求与交通供给矛盾,为促进公共资源优化配置,寻求解决交通问题的办法,证明了我国大城市实行公交优先机制的必要性,并对公交优先机制应采取的措施提出了建议.     

基于手机定位的交叉路口交通流数据采集方法

为了实现对城市道路交叉口交通流数据的全面采集、减少成本、提高效率,提出以手机为交叉口交通流信息获取源的思路。研究了将手机定位数据（运动速度、经纬度）转化为交通流数据的方法。通过检测空间和检测单元的确定,根据用户的运动速度和位置信息,按照步行、自行车、小汽车和公交车将不同手机用户的出行方式进行了准确判断,最终实现了交叉口交通量、车流流向和延误数据的自动采集。