基于三阶累积量的驾驶员盲区车辆识别方法

为解决由于驾驶员视野存在盲区而导致的侧面碰撞问题,本文提出了驾驶员盲区车辆的识别方法.在分析盲区车辆识别特征的基础上,设计了多梯形区域,使用三阶累积量对该区域进行统计,并与单矩形区域的结果进行了对比.试验证明,该方法能够适应多种典型工况,正确和稳定地定位并跟踪盲区车辆,从而为驾驶员盲区预警提供实时准确的车辆位置信息.     

基于单目视觉的夜间前方车辆检测方法EI北大核心CSCD

为提高夜间行车的安全性,提出了一种基于单目视觉的夜间前方车辆检测方法。该方法利用最大类间方差法自动确定阈值,从背景中抽取出前车尾灯,并根据HSV颜色空间的颜色阈值剔除非尾灯目标,利用Kalman滤波方法将图像分为跟踪区域和检测区域,在两个区域内分别进行尾灯配对,根据尾灯对之间特征相似性的比较,剔除误检的车辆;跟踪区域中漏检的车辆,根据前一帧检测的车辆位置和正确抽取的尾灯来估计,以实现车辆检测。实验结果表明,该算法能准确检测夜间前方车辆,有效降低漏检率和误检率。     

基于单目视觉的夜间前方车辆检测方法

为提高夜间行车的安全性,提出了一种基于单目视觉的夜间前方车辆检测方法。该方法利用最大类间方差法自动确定阈值,从背景中抽取出前车尾灯,并根据HSV颜色空间的颜色阈值剔除非尾灯目标,利用Kalman滤波方法将图像分为跟踪区域和检测区域,在两个区域内分别进行尾灯配对,根据尾灯对之间特征相似性的比较,剔除误检的车辆;跟踪区域中漏检的车辆,根据前一帧检测的车辆位置和正确抽取的尾灯来估计,以实现车辆检测。实验结果表明,该算法能准确检测夜间前方车辆,有效降低漏检率和误检率。     

基于视觉传感器的ADAS纵向行驶工况识别方法研究

汽车先进驾驶辅助系统在应用时要根据不同的车辆行驶工况对车辆进行相应的控制,而准确的车辆行驶工况识别信号是合理的控制策略的基础.为了得到准确的车辆行驶工况识别信号,利用视觉传感器分别对车辆跟踪定位,以及车道线检测技术进行了研究.利用adaboost分类器检测出前方车辆;应用文中提出的基于坐标映射与定比分线并能够抵抗俯仰角干扰的测距方法进行车辆定位,验证结果显示该测距方法误差小于1m;再应用改进后的基于置信度判断与Kalman滤波技术的车道线跟踪检测方法进行车道线检测,并通过实车道路试验对此进行了验证,验证结果显示该车道线检测方法误差小于1°.提出1种基于PreScan的将所应用的车辆跟踪测距与车道线跟踪检测方法相结合的方法,用以实现汽车ADAS纵向行驶工况的识别,并通过PreScan仿真场景验证了该工况识别方法,结果表明该方法能够为ADAS提供准确的工况识别信号.      

基于汽车前照灯的夜间车辆定位方法研究

全天候车辆视频检测白天和黑夜车辆时其检测条件差异很大,要选择不同的检测方法。在夜间无补光光源环境下,将摄像机获得的彩色视频图像进行灰度处理,夜间图像中汽车前照灯具有很强的特征,因此对灰度图像进行二值化处理和灰度统计来提取前照灯的特征,根据汽车前照灯在画面中的形态特征设计了相应的定位算法,实现了夜间车辆的定位检测。实验结果表明,该方法实现夜间车辆定位的突出特点是定位准确,且定位时间短,满足了视频交通系统实时性的要求。     

基于多特征融合的高速路车辆多目标跟踪算法研究

针对高速路车辆移动速度快、检测器易出现漏检和误检、目标相互遮挡等问题,提出一种基于多种特征融合的高速路车辆多目标跟踪算法。检测器获取每帧目标检测框后,采用HSV颜色直方图和HOG直方图建立目标外观模型,通过卡尔曼滤波建立目标位置模型和尺寸模型,融合多种特征模型构建相似性度量矩阵,并利用二分图匹配解决在线数据关联问题。在KITTI车辆数据集和自采的高速车辆数据集上将该算法与若干经典算法进行比较,结果表明,该算法在跟踪正确率和跟踪速度上明显提升。     

概率匹配和状态预测的不连续空间车辆识别跟踪算法

为了解决交通路段不连续监控区域车辆目标的自动识别跟踪问题,提出了一种不连续空间车辆识别跟踪算法.该算法分为识别阶段和跟踪阶段,识别阶段利用高斯概率密度估计的方法建立前一场景中某个车辆目标的概率函数,再通过概率函数计算出出现在下一场景中的所有车辆的匹配概率,用概率阈值确定是否有车辆与前一场景的车辆目标匹配,匹配的车辆在下一场景中将被标记识别.而在跟踪阶段中车辆的跟踪基于无迹卡尔曼滤波(UKF),通过状态预测同时跟踪不同的车辆目标.该算法可以解决在不同路段的监控视频中自动识别并跟踪肇事潜逃车辆等实际问题.通过试验测试表明,该算法在车辆目标的识别上具有一定的精准性,且能够实现对车辆目标的实时跟踪.     

基于深度学习的多目标车辆轨迹自动采集方法

车辆轨迹通常用于驾驶行为建模和交通安全领域.为获取交通视频中车辆轨迹,提出一种基于深度学习的自动采集方法.利用YOLOv5检测器在连续帧中的感兴趣区域进行车辆检测,通过DeepSORT跟踪器进行稳健而快速的车辆跟踪,该追踪器可以有效减少目标ID的跳变,提升跟踪稳定性,通过透视变换得到车辆的真实世界坐标并使用局部加权回归...     

用于智能交通的运动车辆跟踪算法

为提高车辆跟踪的准确性,满足智能交通监控的需求,采用样本车型模板结合尺度不变特征变换(SIFT)算法匹配检测车辆位置,并将模板大小与车辆尺度变化联系起来,根据特征向量距离最终获得车辆准确区域;采用结合均值漂移的粒子滤波算法对车辆进行跟踪,根据跟踪尺度改变跟踪窗口大小,并通过独立粒子滤波建立了多运动车辆之间的数据关联。实际道路测试结果表明:该算法的车辆检测准确率达到90%以上,特征粒子在后续跟踪过程中状态稳定,漂移在跟踪窗口外的粒子数都保持在10%以下。     

遗传算法在车牌定位中的应用

提出一种用于车辆牌照定位的新方法。该方法利用遗传算法对图像进行优化搜索，结合区域特征敌意一构造的适应度函数，最终寻找到牌照区域的最佳定位参量。实验结果表明，该方法抗噪声的能力强，提取出的牌照准确、完整具有很好的实用价值。     

基于单目视觉的路面车辆检测及跟踪方法综述

首先介绍了车辆检测算法的3种基本组成部分：检测、验证、跟踪，然后根据算法的组成重点介绍了车辆检测以及跟踪的几种主要算法。车辆检测算法包括基于特征的方法、基于光流场的方法和基于模型的方法，车辆跟踪算法包括基于区域相关的方法、基于活动轮廓的方法、基于特征的方法和MeanShifi快速跟踪算法。根据试验结果对各种车辆检测和跟踪方法的优点、缺点以及实际应用中不同情况下适用范围的局限性进行了综合分析。最后在结论部分总结展望了文中介绍的几种车辆检测和跟踪方法的应用前景，并提出了在实际应用时的一些建议和将来的主要研究和发展方向。     

基于可拓切换控制方法的智能车辆车道保持系统研究（双语出版）

针对道路曲率变化范围较大时，智能车辆在大曲率道路工况车道保持控制精度低的问题，提出一种基于可拓切换控制理论的智能车辆车道保持控制系统，该车道保持系统由上层可拓控制器和下层控制器两部分组成。在上层可拓控制器中，通过车道线检测得到车辆相对于道路的位置信息和道路曲率信息。根据可拓集合理论，选取预瞄点处横向位置偏差和前方道路曲率值作为可拓集合的特征值并划分可拓集合，求解关联函数，并根据关联函数值将车辆-道路系统状态分为经典域、可拓域和非域。在下层控制器中，在经典域采用基于横向位置偏差和航向偏差的PID反馈控制器，在可拓域中采用基于前方道路曲率的PID前馈-反馈控制器，非域中车辆-道路系统处于完全失控状态，采取紧急制动。2种仿真工况结果表明：相比于单一PID反馈控制，提出的车道保持控制系统，有效抑制了在大曲率道路下的跟踪误差值，提高了智能驾驶汽车在时变曲率的道路工况下车道保持控制精度和工况适应性。     

Vehicle detection system design based on stereo vision sensors

Vehicle detection is a crucial issue for driver assistance system as well as for autonomous vehicle guidance function and it has to be performed with high reliability to avoid any potential collision. The vision-based vehicle detection systems are regarded promising for this purpose because they require little infrastructure on a highway. However, the feasibility of these systems in passenger car requires accurate and robust sensing performance. In this paper, a vehicle detection system using stereo vision sensors is developed. This system utilizes feature extraction, epipoplar constraint and feature matching in order to robustly detect the initial corresponding pairs. The proposed system can detect a leading vehicle in front and can estimate its position parameters such as the distance and heading angle. After the initial detection, the system executes the tracking algorithm for the vehicles in the lane. The proposed vehicle detection system is implemented on a passenger car and its performances are verified experimentally.     

基于机器视觉对交通场景中车辆速度识别研究

通过对YOLOv5机器视觉框架进行二次开发，同时融合DeepSORT追踪算法，实现对桥梁交通车辆时空信息的提取和车辆轨迹的追踪。改进了传统的虚拟线圈法，实现了对车辆速度的测量，避免对传统方法中因检测线圈的像素变化进行阈值的设定，提高了算法的普适性。最后，将算法应用到实际的场景中与测速仪结果进行对比，其中平均误差在1%以内，误差最大值控制在为15%以内。     

基于人车交互行为模型的上下客行为识别

上下客行为是常见的人车交互交通行为，但随意地在路边或者禁停区域上下客，不但容易干扰道路交通秩序，还可能造成人员伤亡的恶性交通安全事故，需要及时检出以便疏导管理。受益于智慧灯杆的开发和部署，全路段的上下客行为检测成为可能。设计了一种基于智慧灯杆监控视频的人车交互行为模型HVIB（Human-Vehicle Interaction Behavior）及上下客行为识别方法，实现路边停车和上下客行为的检测。人车交互行为模型HVIB由车辆运动状态检测模块和人车关系检测模块组成。在车辆运动状态检测模块中，利用YOLOv4（You Only Look Once，Version 4）目标检测模型和SORT（Simple Online and Realtime Tracking）跟踪算法输出高置信度目标信息，并抽取车辆时空位置特征表达。在人车关系检测模块中，结合人与车辆的空间位置变化和相对运动方向，形成人车关系的时空特征表达。通过计算视频中人车时空位置特征，基于车辆运动状态判别函数和人车关系判别函数输出车辆运动状态和人车关系类别，并依据不同人车交互行为的定义，可以实现上下客行为识别。使用真实城市交通场景视频数据，对多种天气条件（晴天、阴天、雨天）下的不同人车行为进行了识别试验。试验结果表明：所提出的方法可以全天候工作，其中在白天多种天气条件下，停车和上下客行为的检测准确率能达到90%和87%以上，夜晚正常天气条件下分别为82.5%和77.5%；同时，检测速度在每秒30帧以上，满足实际应用的实时性要求。     

基于地空信息融合的无人机交通状态感知方法研究

现有的无人机（UAV）交通状态感知方法，主要针对宏观交通状态参数的获取，同时尚未克服UAV自运动对交通参数检测精度的影响，难以满足智能交通系统对于高精度微观交通参数的应用需求。为此，提出一种基于地空信息融合的UAV交通状态感知方法，该方法包括：地空信息融合模型、道路关键点（IKP）检测及跟踪、车辆目标检测及追踪算法和交通状态参数提取及估计。其中，地空信息融合模型利用地基信息（IKP世界坐标）与空基信息（IKP像素坐标）进行最优化融合，并通过自适应IKP追踪算法与自适应UAV位置偏移判断算法实时更新模型参数，以此克服UAV自运动对车辆轨迹精度的影响，进而获取可靠的车辆级（瞬时速度、车头间距和车头时距）与车道级（车道动态密度、车道流量和空间平均车速）交通状态参数。利用提出的感知方法获取实地拍摄视频的车辆级交通参数并进行了分布检验，同时比较了基于不同交通流模型的车道级参数估算方法。结果表明：该方法在车辆检测的mAP@0.5指数超过90%，同时提取的车辆轨迹相对完整，获取的车辆级和车道级交通状态参数也符合实际交通流状况。最后，将该模型应用于实地道路的交通拥堵检测及交通事件检测，该研究结果为UAV在现代交通感知和管理中的应用提供了一种理论和技术参考。     

Robust detection of preceding vehicles in crowded traffic conditions

This paper introduces an adaptive scheme for robustly detecting multiple preceding vehicles in crowded traffic conditions. The scheme focuses on issues frequently observed in the interpretation of traffic scenes recorded by cameras installed in vehicles: stable extraction of features and accurate classification in spite of the vehicle??s constant vibrations and dynamic changes in the distance between vehicles. To address these issues, we introduce the concept of integral features and a method of utilizing the scene geometry information. Each of the simple attributes, such as edges, shadows, and symmetry, is compiled in the window confined by the scene geometry to improve the expressiveness and robustness of the extracted features. The scene geometry information that is then estimated from the perspective view is extensively utilized in constituent system components, including not only feature extraction/integration but also neural network-based classification and distance-adaptive clustering. In addition, employing the Kalman filter along with a confidence measure makes the detection and tracking of potential vehicles robust. Experimental results prove that the system employing the proposed scheme detects and tracks multiple vehicles more effectively, even in crowded traffic conditions, with a lower rate of false positives.     

基于地磁感应的车辆检测方法的研究

地磁检测器是一种新型的利用磁场变化的车辆信息检测设备.文中提出了基于这种地磁检测器的交通流信息检测方法,通过对地磁检测器采集的数据进行预处理和特征提取,利用2个地磁感应器,应用基于阈值的车辆判别方法,进行了车流量的实时在线的实验检验,实验检验结果表明,基于地磁感应的车辆检测方法的准确率达到了96%.     

智能车辆非结构化路面障碍检测

为在非结构化路面条件下进行有效障碍检测,提出一套利用雷达和图像进行一般障碍特征提取的算法和一种利用多层技术专门适用于负障碍检测的轮廓提取方法.然后讨论通过双传感器融合进行障碍物识别的方法和框架.最后通过实车试验验证整套检测算法的准确性和可靠性.     

基于目标空间分布特征的无人机航拍车辆实时检测技术研究

针对无人机航拍视角下存在整体图像分辨率高但占比较高的小尺度车辆检测特征点稀少这一问题,从卷积网络检测器针对性优化与基于目标分布特征的航拍图像自适应切分2个角度综合考虑,提出一种基于目标空间分布特征的无人机航拍车辆检测网络DF-Net。以单阶段目标检测框架SSD为基础,引入深度可分离卷积和抗混叠低通滤波器对网络结构进行优化搭建E-SSD,为后续检测网络搭建提供高效检测器;接着基于条件生成对抗CGAN思想构建密度估计网络生成器,从而得到航拍图像中车辆的准确分布特征,生成高质量的车辆密度图;将E-SSD与车辆密度估计网络结合,对车辆密度图进行自适应切分,并将切分后的局部图像与全局图像一同输入E-SSD,最后在决策层融合检测结果,由此实现对航拍视角道路交通场景下车辆目标的精确高效检测。在试验中,一方面将设计的基于目标空间分布特征的无人机航拍车辆检测网络DF-Net与E-SSD进行对比分析,另一方面将DF-Net与航拍目标检测领域表现较为优秀的网络进行比较。研究结果表明：设计的方法对于2个试验在均值平均精度指标上均有提升,与E-SSD网络对比时提升了至少4.4%,与航拍目标检测领域优秀网络比较时也有一定提升,并保持了较好的实时性。