智能交通系统运动车辆的视觉检测

提出了一种在复杂背景中检测行驶车辆的方法,首先用概率统计的方法通过三帧图像间的运动信息找出运动区域,然后用静止侵害得到的区域信息修正运动分割的结果,并采用图像增强技术改进了分割效果。检测结果可作为智能交通系统（ITS）中高层交通管理和车辆控制的基础。     

混合交通环境中的阴影检测算法

在城市交通流量视频检测系统中,目标阴影总是干扰对目标的正确检测和识别。在混合交通环境下,传统的阴影检测算法总是避免不了进行边缘检测、模板匹配等运算,不仅处理速度慢,而且对行人阴影的检测效果不好。本文提出一种基于颜色信息的阴影检测算法,该算法首先在图像中检测出运动区域,然后在运动区域内计算目标R、G、B颜色分量的灰度距离和色彩距离;最后根据这两个距离量检测出区域中的阴影。实验表明,该算法能够正确检测出车辆和行人的阴影,还能在雨天对目标的路面倒影进行检测,而且计算速度较快。     

运动目标检测中的阴影去除方法

采用背景减法检测运动目标时常常将阴影点检测成前景点,对目标分割和提取产生严重影响。为了准确提取运动目标,提出了一种基于对梯度分析的阴影去除方法。实验表明,该算法抗干扰能力强,复杂度较低,可以实现实时处理。     

智能交通系统中的视频监控技术

介绍了在智能交通系统(ITS)中基于视频图像的车流量和车速检测、车辆类型检测和识别,以及车牌号码的定位和识别技术,并给出了应用实例.最后,结合目前的研究成果对视频图像在ITS中存在的问题和对未来的发展进行了展望.     

一种基于机器学习的运动目标阴影检测新方法

运动目标检测是物联网智能视频监控中的一个重 要环节。通过对各种阴影检测方法的研究,我们发现仅仅通过一种 特征进行处理并不能准确的检测出阴影。因此,本文提出了一种基于机器学习的运动目标阴 影检测新方法。该方法深度 融合颜色信息、光学不变性以及纹理特征等因素,通过机器学习,自适应地进行目标阴影检 测,在综合分析三种信息检 测结果的基础上,实现对阴影的有效确定。该算法能够有效地结合各种方法的优势,在物联 网应用中取得了较好的效果 和运行效率。     

一种改进的基于纹理和颜色的运动阴影检测

精确地消除活动阴影对运动目标的影响是智能视频监控的核心任务之一,针对当前运动阴影检测中采用的纹理信息过于粗糙、阈值选取需要人工干涉等问题,通过对NCC(归一化互相关)纹理算法进行改进,并结合亮度和归一化颜色特性,提出一种自适应的运动阴影检测方法。以混合高斯模型得到的前景像素为基础,通过阴影在亮度和归一化颜色的特性筛选出候选的阴影区域,结合改进的纹理算法进一步缩小阴影区域范围,最后利用空间后处理得到真实阴影。实验结果表明,该算法在有效降低噪声干扰的情况下能够较好区分局部纹理不明显的运动目标和阴影。     

自适应背景下运动目标阴影检测算法研究

智能视频监控系统的主要难点就是如何检测出运动目标的阴影并将他去除。用一种改进的自适应背景检测算法准确检测运动物体的位置和形状。然后根据阴影的颜色变化、结构等特点,分别采用基于RGB彩色模型和基于HSV彩色模型的阴影检测法检测阴影。在仿真实验中,对两种方法进行定量和定性的分析,在阴影检测率、识别率、复杂度和实时性等方面做出了比较。结果表明,两种方法都有较强的适应性,具有良好的阴影检测效果。根据各自的优缺点,可应用在不同领域中。     

智能交通系统的发展状况研究

介绍了智能交通系统的概念和目标。阐述了智能变通系统的研究内容和目前的发展状况。结合智能交通系统存在问题和我国交通的实际情况,提出了我国智能交通系统的研究重点。     

CDPD在智能交通系统中的应用

从介绍CDPD的原理及技术入手，以ITS中的道路信息提供系统的研究项目为背景，着重分析了选用CDPD的技术依据及其在ITS道路信息提供系统的实现方案，并给出了具体的软硬件实施细节。     

基于颜色和梯度差估计器的运动阴影检测

针对当前运动阴影检测中采用的纹理信息过于粗糙问题,提出一种基于梯度差估计器并融合亮度和归一化颜色特征的阴影检测方法。以混合高斯模型得到的前景像素为基础,通过阴影在亮度和归一化颜色上的特性筛选出候选的阴影区域,然后利用梯度差估计器确定最终的阴影区域。实验结果表明,本文算法能很好地区分局部纹理不明显的运动目标和阴影。     

结合直方图反投影的多特征运动阴影检测算法

针对视频监控中运动阴影影响目标检测跟踪准确性的问题,提出一种结合直方图反投影的多特征运动阴影检测算法。首先利用背景减除法,得到前景区域并进行初步筛选;然后在背景区域建立亮度、颜色、梯度特征的联合直方图,以反投影的方式投影到前景区域得到运动阴影概率图;最后结合空间一致性和滞后阈值,对概率图进行分割得到运动阴影区域。与典型算法进行对比的实验结果表明,本文算法能够有效区分阴影与目标,适用于实时的运动目标检测与跟踪。     

基于阴影向量扩展的阴影检测方法

图像处理中阴影检测是一个重要的主题。本文提出了一种基于阴影向量扩展的阴影检测新方法。该方法依据阴影区域的光学特性,先找出前景中能够表达阴影区域主要特征的阴影向量,再根据阴影向量扩展出整个阴影区域。测试图库的实验结果表明该方法能有效的检测出前景中的阴影,并且改善了传统方法在强阴影识别方面的缺陷,以及常常把目标局部误识别为阴影的问题。     

论青海西宁智能交通运输系统的构建

在青海省经济持续快速发展过程中，汽车的保有量越来越大，道路拥挤也是与日俱增。由于西宁地理原因的客观性和城市规划的特殊性，以及人为因素的影响，确实需要构建智能交通系统（ITS），以缓解日益拥堵的交通问题，更好的提高人民的生活水平和经济的快速发展。     

基于颜色对立空间的运动目标的阴影检测

利用背景差分法检测运动目标,目标阴影和目标本身均会被当作前景检测出来。针对上述问题,提出了基于颜色对立空间的运动目标阴影的检测方法。该方法首先将提取的前景图像由常见的RGB格式转换成CIELAB颜色对立空间格式,再分别对其L＊、a＊和b＊三个通道进行边缘检测。由于CIELAB颜色对立空间所具有的接近人类视觉的特性,用上述检测出的边缘进行相关的数学形态学的处理,便可检测出阴影。实验结果表明该方法便捷快速,能够有效检测出运动目标的阴影。     

改进的SSD算法在智慧交通中的应用

针对智慧交通管理系统中交通车辆监控、车流量统计、违法车辆追踪等问题,为了提高目标车辆检测的准确率和效率,提出了一种改进的SSD( Single Shot MultiBox Detector)目标检测算法.该算法将相邻的卷积层进行特征信息融合,提高准确率;通过减少部分卷积层的深度,提高计算效率;为了提高泛化能力,在减少1...     

基于智能汽车技术的智能交通系统的研究与探索

随着智能汽车技术的发展,智能交通系统成为研究热点,其中智能汽车技术是未来汽车发展的方向,同时也为交通系统问题带来解决方案。文章主要论述智能交通系统存在的问题,通过智能汽车技术给出合理的解决方案。     

Moving cast shadow detection using online sub-scene shadow modeling and object inner-edges analysis

In this paper, we propose an adaptive and accurate moving cast shadow detection method employing online sub-scene shadow modeling and object inner-edges analysis for applications of static-camera video surveillance. To describe shadow appearance more accurately, the proposed method builds adaptive online shadow models for sub-scenes with different conditions of irradiance and reflectance. The online shadow models are learned by utilizing Gaussian functions to fit the significant peaks of accumulating histograms, which are calculated from Hue, Saturation and Intensity (HSI) difference of moving objects between background and foreground. Additionally, object inner-edges analysis is adopted to reject camouflages, which are misclassified foreground regions that are highly similar to shadows. Finally, the main shadow regions are expanded to recycle the misclassified shadow pixels based on local color constancy. The proposed algorithm can adaptively handle the shadow appearance changes and camouflages without prior information about illuminations and scenarios. Experimental results demonstrate that the proposed method outperforms state-of-the-art methods.     

视频图像处理技术在智能交通系统中的运用

交通对城市的发展有着重要影响,随着经济的快速发展,我国的城市交通的智能化得到了进一步提高,许多城市的交通都由传统的交通转变成了智能交通。近几年,智能交通系统中的视频图像处理成了人们探讨的热点话题。为了使智能交通更好的为城市服务。本文首先,对视频图像处理技术进行了介绍;其次,通过图形处理技术在电子警察系统中的应用进行了阐述;最后,对图像处理技术在智能交通系统的应用进行了详细分析,希望文章内容对相关工作人员能够有所帮助。