基于视频检测的黄灯期间驾驶员行为研究

黄灯政策问题已成为道路交通安全领域的研究热点.本文开发了基于视频处理技术的交叉口检测系统,自动采集黄灯期间的交通数据,包括黄灯启亮时车辆到停止线距离、速度、加速度和黄灯结束后车辆的通过情况,建立黄灯期间的驾驶员“停车/行进” 决策行为模型和“抢黄灯”行为结果模型.利用北京市“闹市口大街-宣武门西大街”和“中关村东路-成府路”的视频数据对模型进行检验,两个模型的预测结果与实际观测误差分别为8.6%和2.5%.实验结果表明,视频检测技术和驾驶员行为模型能够应用于交叉口的控制管理,本文提出的模型与方法可为相应交通管理措施的制定和实施提供技术支持和理论依据.     

基于机器视觉的公路交通标志自动化巡检系统

针对既有交通标志巡检的调查手段和分析方法存在的成本高、效率低、精度低的弊端,提出了一种基于机器视觉的公路交通标志自动化巡检系统,实现对公路交通标志的移动式实时检测与分析。首先利用YOLO （You Only Look Once） 算法,将机器视觉技术运用到交通标志的检测中,加快了检测速度。然后给出了交通标志自动化巡检系统的系统构架、系统结构与功能及数据管理方案。最后利用该系统进行实测。实测结果显示,该自动化巡检系统能够准确地检测交通标志、道路标线及路面坑塘,具有较高的测试精度及较好的测试效果。     

视频哈希的安全性分析

为了对鲁棒多媒体哈希的安全性进行定量分析,用Shannon的唯一解距离来解释鲁棒多媒体哈希的安全性.以一个典型的鲁棒视频哈希算法为例,对该算法的特征提取方式进行数学建模,并针对不同的攻击类型,用Shannon的唯一解距离测量该鲁棒视频哈希算法的安全级别,定量分析其安全性.分析结果表明:鲁棒视频哈希算法一个密钥的重复使用次数不能超过所求得的唯一解距离,否则,算法的密钥可以被估计出来.     

交叉口交通冲突严重程度量化方法

为提高交通冲突严重程度的判别精度, 基于运动单元圆假设与视频检测技术, 提出了交叉口两车交通冲突严重程度量化方法。利用视频处理程序与实地采集的视频图像提取圆单元运动学参数, 并通过迭代方法进行了冲突检测与冲突时间判定。充分考虑车辆的制动性能, 将非完全制动停车距离与瞬时车速的比值作为冲突严重程度判别临界值, 以冲突时间与临界值为参数, 建立了冲突严重程度量化值, 并对其严重程度进行了量化与分级, 以北京市某交叉路口为例进行了应用实例分析。分析结果表明: 两运动单元驶入交叉口后, 二者之间的冲突严重程度量化值由1.32增大为2.45, 后又不断减小直至无交通冲突; 随着冲突严重程度的增大, 驾驶人会采取紧急制动措施使冲突严重程度减小, 直至冲突消解。可见该方法可以方便地检测交通冲突, 准确量化交叉口两运动单元之间的冲突严重程度。     

基于IP多播的数字视频监控系统网络体系

提出并实现了一种基于IP多播的数字视频监控系统的网络系统.介绍了系统的网络设计要求,说明了该系统的设计思想-基于TCP/IP协议、客户-服务器模型、IP多播、WinSock2方式与流媒体通信相结合,实现实时图像传输和远程控制.     

基于视频检测的自行车流跟驰特性分析

自行车具有骑行速度慢、行驶轨迹多变等特点,传统检测手段难以获取车行轨迹数据。提出基于视频检测来研究自行车流跟驰特性的方法,在对视频检测交通流所获得跟驰事件定性分析的基础上进一步提出用K-means聚类定量判定出跟驰样本,并根据筛选出的样本建立自行车流的广义回归跟驰模型,统计分析结果表明该方法是有效的。     

交通视频联网监控模型的研究与设计

在现有高速公路视频监控系统建设运行的基础上,结合属地管理的原则,引入视频联网监控的层次划分和交通监控域的概念,并在此基础之上构建省域范围内的多级交通视频联网监控平台,实现视频监控平台的联网、授权、认证、调用等功能,使得省内各相关营运部门和管理部门在获得授权的情况下共享交通视频资源,为道路运营和管理决策提供可靠的依据与保障.     

MPEG-2与ATM网在长春轻轨上的应用

以长春轻铁为例,介绍了轨道交通中数字图像在通信网中的传输,特别是MPEG-2压缩技术和ATM技术在系统中的成功应用。实践证明,MPEG-2作为一种高效的低带宽、低损失的全运动视频数据压缩方案,完全可以用于轨道交通中的视频压缩;ATM网络,具有的可靠性高、高效率、低容量交换、面向连接和QoS管理的特性,又为数字视频监控提供了理想承载网络。     

城市轨道交通供电设备运维智能管控系统研究

从供电设备运维现状和智能化、精细化管理需求出发,引入预知性维修方法,应用智能传感、大数据、软件集成、人工智能、视频分析、虚拟现实等科学技术,构建一个涵盖"前端监测+后台管理+过程管控"的智能管控体系,实现安全、高效、智能的城市轨道交通供电设备运维管理.