FIRST CALL FOR PAPERS The Second IEEE Pacific-Rim Conference on Multimedia

Oct. 2 4～ 2 6,2 0 0 1 ,Beijing,Chinahttp://research.microsoft.com/～ PCM2 0 0 1 .IEEE Signal Processing Society,IEEE Circuits and Systems SocietyNational Science Foundation of ChinaIEEE China,Electronics Society Of China,China Society of ElectronicsChina Society of Computers,China Society of Image and Graphics　　 The second IEEE Pacific- Rim Conference on Multim edia will be held in Beijing in the next“golden autumn”. Beijing hasbeen the culture capital of Chinese for n…     

基于Dijkstra算法的动态交通诱导技术及仿真

研究车辆行驶过程中的路径动态诱导问题,针对目前交通导航系统不能实时动态规划行驶路线的不足,结合自主研发的车载终端装置,通过对Dijkstra算法的改进及优化,提出了一个可应用于交通诱导过程的动态实时最优路径算法;基于该路径优化算法,车载终端装置可以通过接受交通控制中心的实时道路信息,不断调整车辆的行驶路线,最终实现行驶路线的全程动态优化;仿真实例证明:在实时交通信息的引导下,动态交通诱导技术保证了行驶路线的全程优化.     

CISP’10-BMEI’10征文通知(英文)

The 3rd International Congress on Image and Signal Processing(CISP 2010)and the 3rd International Conference on BioMedical Engineering and Informatics(BMEI 2010)will be jointly held in Yantai,China.Yantai was listed as one of the world's most inhabitable places by the United Nations and     

一种surf自适应滤波算法在智能交通中的应用

为满足智能交通中对车辆跟踪准确性较高的要求本文提出一种结合Surf特征算子的粒子滤波算法。通过提取surf特征集合,进行特征匹配、模板更新,减少粒子滤波过程中的粒子数,以满足车辆跟踪过程中的实时、准确。实验结果表明：此算法可以较好地实现交通中运动目标的跟踪,并且改进后的算法具有良好的实时性和鲁棒性。     

基于改进动态阈值的运动车辆实时快速检测方法*

提出了复杂交通环境下一种新的运动车辆检测方法。基于背景差分获得运动图像,利用自适应阈值选取方法分别对差分图像的三个颜色通道进行二值化,从而实现运动目标的精确检测。根据检测结果,采用中值更新方法实现背景图像的实时更新。实验结果表明,这种基于改进动态阈值和自适应背景相结合的快速检测算法可以从复杂交通场景图像序列中快速有效地检测出运动目标,能够很好地满足智能交通监控系统中运动车辆实时检测的要求。     

The 14th International Conference on Computer Supported Cooperative Work in Design (CSCWD 2010)

April 14-16, 2010, Fudan, University, Shanghai, China, http://cscw.fudan.edu.cn/CSCWD2010/submission.htm Scope of Conference: Design of complex artifacts and systems requires the cooperation of multidisciplinary design teams. The     

基于时空马尔可夫随机场交通参数采集系统研究

可靠的车辆跟踪是实现交通事件自动检测的重要前提,车辆跟踪中的车辆相互遮挡则是影响车辆跟踪结果的关键因素.针对这一难题,提出了一种基于时空马尔可夫随机场(简称ST-MRF)模型的车辆跟踪算法,用以得到目标地图和运动矢量地图.在目标地图和运动矢量地图的基础上提取交通参数,然后通过摄像机标定技术,获得实时的车速以及车辆运动坐标,最后通过对交通流三参数的分析,得到实时的交通流运行特征.这可为以后的交通事件检测提供依据.     

Graphics Conference Calendar

1. The 13th International Conference in Central Europe on Computer Graphics, Visualization and Computer Vision'2005, University of West Bohemia, Campus-Bory Plzen (very close to Prague, the capital of the Czech Republic)Czech Republic, January 31 - February 4, 2005. http://wscg.zcu.cz , skala@kiv.zcu.cz2. ACM SIGGRAPH 2005 Symposium on Interactive 3D Graphics and Games, Holiday Inn Capitol, Washington, D.C., April 3 - 6, 2005. http://www.siggraph.org/conferences/i3d/, i3d@sigg…     

基于实时交通信息的动态路径规划技术

随着我国实时交通信息采集与发布系统的完善,车辆导航系统动态路径规划技术的研究具有重要的实际应用价值。本文在研究动态路网模型及其算法的基础上,结合实时交通信息,提出并实现了一种适合国内车载导航应用的动态路径规划的改进方案。仿真结果验证了其有效性。     

基于稀疏帧检测的交通目标跟踪

为了获取高速公路交通视频中目标车辆的行驶轨迹,提出一种基于视频的多目标车辆跟踪及实时轨迹分布算法,为交通管理系统和交通决策提供目标车辆交通信息.首先,使用YOLOv4算法检测目标车辆位置及置信度.其次,在不同场景条件下,使用提出的基于稀疏帧检测的跟踪方法,结合KCF跟踪算法,将车辆数据进行关联获取完整轨迹.最后,用车辆分布图和交通场景俯视图显示轨迹,便于交通管理与分析.实验结果表明,提出的跟踪方法在车辆跟踪中有较高的跟踪正确率,同时基于稀疏帧检测的跟踪方法处理速度也较快,实时轨迹分布正确反映了真实场景的车道信息以及目标车辆运动信息.     

基于车辆移动相似性的VANETs簇群算法

车辆的快速移动给车联网的数据传输提出了挑战.簇群技术是解决数据传输问题的有效策略.为此,提出基于车辆移动相似性的簇群(Compatibility of Vehicle Mobility-based Clustering,CVMC)算法.CVMC算法依据车辆在道路行驶中的移动相似性构建簇群,提高簇的稳定性.CVMC算法先...     

基于高速公路场景的车辆目标跟踪

车辆目标检测与跟踪是高速公路视频监控系统实时监控获取交通参数的关键步骤.本文提出了一种面向高速公路场景的目标轨迹时序信息结合核相关滤波KCF算法的车辆目标跟踪方法,实现了车辆目标的高精度持续跟踪.该方法首先采用基于深度学习的单目标检测SSD算法,通过建立车辆数据集,实现了适用于高速公路场景的车辆目标的分类与检测.然后,基于目标轨迹时序信息实现目标车辆与轨迹的匹配,并且采用KCF跟踪算法对丢失目标进行预测重定位,从而实现车辆目标轨迹的持续跟踪.实验表明,该跟踪方法精度高,且适应多种不同场景,具有较高的应用价值.     

基于概率算法自适应更新背景的运动车辆检测

交通流量检测是智能交通系统中的一个重要研究方向和热点问题,基于视频的车辆检测是交通流量采集分析的核心技术,它为交通流量参数的实时获取提供了可能。为实现在复杂交通视频场景中实时准确检测各类的运动车辆,在研究传统背景差分算法的缺点的工作基础上,提出一个自适应的贝叶斯概率背景检测算法,进而完成了较准确的运动车辆分类检测。实验结果表明该方法具有高效实时的特点,能够较准确地实现复杂交通路面的背景提取和运动车辆的检测,具有良好的鲁棒性。     

基于YOLO算法的无人机航拍图像车辆目标检测系统研究

为了解决航拍图像地面车辆目标实时检测和识别的问题,引入先进的人工智能技术,设计了一种基于深度学习的无人机航拍图像车辆目标检测嵌入式GPU系统.论文首先基于YOLOv3算法实现地面车辆目标检测技术,在GPU服务器上对地面车辆目标进行离线训练,通过自学习和迭代优化网络神经元权重,得到针对特定应用场景的网络模型;然后在嵌入式GPU平台上部属训练好的网络模型,实现无人机航拍图像的实时在线检测.实验结果表明,在NVIDIA TX2平台上实现了25帧/s的检测速率,基本满足地面车辆目标检测的需求.该嵌入式系统为无人机航拍图像在智慧交通领域的应用提供了一种解决方案.     

面向交通信息采集的智能无线传感器节点

为了准确实时获取交通信息参量,利用无线传感器网络技术作为智能交通感知前端和通信手段,融合GPRS技术,构建交通信息采集网,为道路交通信息采集提供了更加便捷的解决方案。设计了交通信息采集的传感器节点,提出了动态车辆探测算法和车速测量算法。实测结果表明:动态车辆探测算法和车速测量算法能够在计算能力有限的传感器节点上实现,能准确实时地获得车流量、车速等交通参量;该交通信息采集系统能满足网络大规模部署的需求,可应用于智能交通系统。     

iThings 2011 The 2nd IEEE International Conference on Internet of Things

Dalian,China,October 19-22,2011http://www.ieee-iot.org/ithings2011@googlegroups.comThe 2nd IEEE International Conference on Internet of Things(iThings 2011)will provide a high-profile,leading-edge forum for re-searchers,engineers,and practitioners to present state-of-art advances and innovations in theoretical foundations,systems,infrastruc-ture,tools,testbeds,and applications for the Internet of     

基于物联网的城市道口机动车智能监控和行为检测系统

物联网架构的城市道口机动车监控和行为分析系统在传统的物联网定义基础上,提出了包含感知／发布层、智能中间层、网络层、服务层和应用层的智能监控架构、以高清网络监控相机为采集终端,使用自行开发的图像分析算法和软件实现了道路拥堵状态判定以及多目标车辆追踪,实时采集视频流中道口监控区域内车辆移动轨迹、速度、前方道路拥堵状态等基本参数;在通信层使用3G／Wi—Fi等高速无线通信技术与有线通信相结合实时传输关键参数和监控图像,应用层使用自行开发的中心监控软件平台实现了对关键数据的存储、统计、业务应用的服务支持和管理,应用层针对电子警察、智能交通监控和信息发布展开,结合交通控制信息和我国交通法规为违章实时判定、交通信息采集等提供了基础、     

基于GPS车辆跟踪系统的移动对象数据库应用研究

本文结合GPS车辆实时跟踪应用系统,利用移动对象数据库技术,对移动车辆的运动空间及时间进行分割,建立了移动目标数据库的数据模型、数据结构以及索引结构,实现实时更新车辆位置信息,有效地回放移动车辆的历史行驶轨迹,预测车辆将来的运动路线。     

二次曲面体中的斜对称面检测

为了扩大3D重建实体的覆盖域,通过对Sugimoto等的斜对称面检测算法(Sugimoto K, Tomita F. Detection of skewed-symmetrical shape. Proceedings of the IEEE International Conference on Image Processing, Austin, 1994: 696-700)进行改进,实现了包括双曲线、抛物线等在内的所有类型的二次曲线的斜对称检测.在曲面的重建过程中,采用参数化方法实现了空间二次曲线的投影匹配,利用斜对称检测算法检测出投影曲线的斜对称轴,并由检测到的斜对称轴生成相应的平面即二次曲面体的斜对称面;同时研究了错解产生的原因.算例验证表明,采用该算法能够对含有对称部分的二次曲面体进行精确的斜对称面检测.     

深度学习中的单阶段车辆检测算法综述

随着深度学习的发展,基于深度学习的车辆检测算法性能不断被提升,在构建智能交通体系方面发挥重要作用.单阶段目标检测模型因其检测速度的优越性,被广泛应用于车辆实时检测.为了综合分析基于深度学习的单阶段车辆检测算法相关改进及应用,分别对比了各类常用单阶段车辆检测算法,列举其改进措施以及在车辆检测方面存在的问题;重点阐述了基于...