基于视频检测的交通冲突判别方法和模型

为了克服交通冲突传统人工判别方法的缺陷,提出了基于视频检测的交通冲突发生判别的基本流程,将交通冲突发生的判别划分为交通参数的视频检测、坐标变换和交通冲突判别3个阶段。在借助OpenCV和Matlab标定工具箱进行交通实体检测和坐标变换的基础上,建立了以冲突角度、速度和距离等指标为核心的交通冲突综合判别模型,并通过现实场景验证该模型的有效性。     

一种基于OpenCV实现的运动目标检测算法的研究

序列图像中的运动目标检测是数字图像处理与识别以及计算机视觉领域研究的主要内容之一,在视觉监控系统、医学图像分析、工业检测以及军事等领域中都有应用。文章重点对运动目标检测的算法进行了讨论,通过分析和比较三种常用运动目标检测的算法,提出了一种使用改进的背景更新算法检测运动目标的方法,并利用Intel公司开发的OpenCV提供的函数库进行测试。结果表明利用该方法可以稳定地提取背景图像,抑制运动目标对背景的干扰,有效地提高了运动目标的检测概率。     

基于OpenCV和DirectShow的交通运动目标检测算法研究

针对运动目标的自动检测问题,提出了一种改进的背景差分算法,采用背景图像多帧平均进行背景的获取和更新,进一步检测出运动车辆轮廓。使用VC++6.0作为开发环境,结合DirectShow视频处理库和OpenCV图像处理库进行编程实现。通过对两个不同场景的实验结果表明该算法能正确地检测出运动车辆,能够满足实时性的要求。     

基于OpenCV的单目照相机定标的测试实践

计算机视觉技术研究的目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力.摄像机定标的目的就是要建立三维世界坐标与二维图像坐标之间的一种对应关系.在单目视觉中,这种对应关系是一对多的对应,即二维图像上的一个像素对应三维空间中的一条直线.本文测试了基于开源视觉库OpenCV的单目摄像机标定算法的详细处理过程,得出了实验结果.     

基于面部识别的管制员疲劳风险评估关键技术研究

人为因素在民航事故发生原因中所占比例逐渐增加,因此,高效检测管制员的身份和疲劳状况,对保证飞行正常及安全风险的评估具有重要的意义。基于面部识别技术,采用 OpenCV 开发平台,综合图象二值化和模板匹配技术,对管制员的身份及疲劳状况进行识别,取得比较实际的检测效果,疲劳检测成功率达80%,对管制员这类工作岗位的风险管理具有一定的参考价值。