面向驾驶人疲劳检测的人脸视频分析算法研究

疲劳驾驶是造成交通事故的重要原因.基于面部视频分析技术,对驾驶人的眼睛动作和状态进行特征分析,可以有效估计驾驶人的疲劳状态,但驾驶过程中驾驶人面部姿态和光照条件的变化使眼睛的准确定位变得困难.本文以主动形状模型(ASM,Active Shape Model)为基础对面部区域进行配准,结合Lucas-Kanade光流算法进行全局跟踪,并采用基于自商图的Meanshift算法进行局部校准.实验结果表明,Meanshift算法能够有效消除光流全局跟踪中的累积误差,有效提高人眼定位的精度.     

基于视频深度学习的铁路周界入侵检测算法研究

基于视频智能分析的铁路周界入侵检测算法相比于雷达、振动光纤,具有成本低、误报率低的优点. 针对视频中存在不同分辨率目标的问题,提出一种改进的Cascade Mask RCNN( CMR)模型,使用级联结构获得目标的准确定位. 为增强模型对小目标的检测能力,在原始模型的基础上,增加基于特征金字塔网络(FPN)的多尺度特征提取模块和基于空洞金字塔汇聚(ASPP)子网络的空间上下文增强模块. 在实际铁路周界入侵场景视频中验证了模型的有效性. 结果表明,该模型可实现不同场景下的铁路周界入侵检测,相较于原始模型,新模型对小目标检测的F-measure 提高了0.24. 模型既解决了不同场景下铁路周界入侵检测问题,又有效地提高了视频智能分析对小目标检测的准确率.     

Windows环境下视频图像实时显示技术的研究

简要介绍了Windows系统中GDI，DrawDib函数集、DirectDraw3种图像显示技术的特点，介绍了视频图像缩放的理论和实现方法，研究对比了Windows系统中支持的几种图像显示技术的执行效率，并对其放大效果与软件插值算法进行了比较，最后给出了实验结论。     

紧急事件智能通知系统在北京地铁中的应用

介绍北京地铁紧急事件通知系统的组成,分析其存在的重要性并给出解决方案,探讨紧急事件通知系统在北京地铁的应用与发展.     

基于视频的交互建模方法

基于图像的三维建模技术一直是计算机视觉领域的研究热点.目前的基于图像的建模方法多使用算法自动提取图像特征点,常常无法准确描述场景物体轮廓,针对此问题提出了一种基于视频的交互式建模方法.基于CAHV摄像机模型,在任意图像中手动选取关键特征点确定物体轮廓,并结合摄像机参数及部分自动提取的特征点信息计算深度,最后通过纹理映射技术获得三维模型.实验证明,该方法可以准确提取物体轮廓,建模结果真实感强,是一种有效的基于图像的建模方法.     

基于行人影响的信号交叉口右转车辆跟驰模型

为探究在不同场景下行人对信号交叉口右转车辆跟驰行为的影响,采用无人机采集信号交叉口视频录像,通过视频分析技术提取信号交叉口右转车辆跟驰数据,提出考虑行人过街平均流率影响的右转车辆优化速度函数,构建不同场景下基于行人影响的信号交叉口右转车辆跟驰模型,并对模型进行参数标定和仿真验证.结果表明,保守驾驶员为避免人车冲突会先减速后停车,等待20 s可放行约27人;激进的驾驶员选择在过街行人间隙强行穿越人行横道,穿行前平均速度由13.8 m/s降至8.3 m/s,穿越完成后加速离开,速度波动较小,符合实际情形.     

基于车载式视频图像的车辆行驶速度鉴定

文章论述了基于车载式视频图像鉴定道路交通事故中目标车辆行驶速度的基本原理,提出一种依据射影几何学中的交比不变性原理测算目标车辆行驶距离的算法。该算法可以避免因车辆运动轨迹与视频摄录设备镜头光学轴线不垂直而产生的误差,从而提高了目标车辆行驶速度鉴定的精确度。最后根据一个真实案例,探讨了用车载式视频图像进行车辆行驶速度鉴定的方法、步骤以及主要注意事项,可为评价这一鉴定方法的准确性和科学性提供参考。     

大功率交流内燃机车自动视频监控及记录系统

介绍了自动视频监控和记录系统在大功率交流内燃机车上的构成及应用.采用在车前、车后、车内等部位安装多路摄像头,并可对机车的运行状态的图像和数据进行显示、记录、同步回放或分类检索的方式,使司机能及时从操纵台的显示屏了解到车内各机械间和前后方道路的情况,避免了以往司机必须亲自进到各设备间对部件进行定期故障检查的情况,也提高了车外环境监控的准确性.这样不仅降低了司机的工作强度,还提高了监控的全面性和行车的安全性,特别对于目前铁路机车驾驶由正、副司机操作改革为单司机值乘的方案具有重要的适用意义.     

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复杂交通场景由于背景构造困难限制了视频监控技术的应用. 为了解决这个问题,本文提出了一种新的基于传感器融合的复杂交通视频背景构造方法. 首先通过基于EM算法的高斯混合模型提高背景建模的准确性;其次,对于运动缓慢或者静止的区域,通过设定不同的采样频率来提高背景建模数据的可靠性;对来自线圈和虚拟检测线检测到的数据进行数据融合来提高虚拟线圈检测车速的精度,通过引入局部稳态最优Kalman平滑器提高了数据融合算法的自校正能力. 最后,实验结果证明了所提方法的有效性.     

城市轨道交通车站站台行人交通特性

为了确定城市轨道交通车站站台行人交通特性,以北京市地铁2号线西直门站站台视频资料为基础,观测站台区域行人交通行为,分析行人速度、候车位置分布、密度时空分布特性。分析结果表明：与街道环境相比,站台区域行人自由流速度均值偏高,且站台与楼梯邻接区域行人速度随密度的增大下降较快;车辆到达之前行人候车呈队列形式,车辆到达后呈扇形分布在车门两侧;站台区域行人密度时空分布受轨道交通车辆班次影响,表现出规律性波动变化。