违章停车检测与识别算法

针对传统违章停车人工检测方式的缺陷,设计了基于图像处理技术的停车违章监控算法。在禁停路段区域设置视觉传感器采集视频图像序列,利用自适应的混合高斯模型实现复杂交通场景下的背景抽取,提取可能运动前景目标。利用像素级时间序列特征检测静止物体,并根据对象级区域特征实现停驶车辆的辨识,获取车辆的违章停车信息。根据不同禁停区域的具体违章要求实现自动警报。最后,通过实际交通场景视频序列对算法进行了验证,结果表明了本文方法的有效性。     

改进水平集的车辆检测算法

针对视频序列的车辆检测,研究了常用的车辆检测算法。提出一种改进的基于水平集函数的车辆检测算法。利用均值法建立背景模型,采用背景差分法获得车辆运动区域位置,大大缩小水平集函数在图像中曲线演化的范围,快速准确地检测到车辆。     

基于自适应背景更新的运动车辆检测技术

在基于视频的交通检测系统中,运动车辆的正确检测是关键,目前采用的典型方法是背景差分法。为了得到较理想的背景图像,利用基于动态信息窗口的自适应背景更新算法,解决了背景的复杂性问题,提高了对多车道上运动车辆检测的正确率。     

考虑违章行人的行人过街位置分布模型

利用视频处理技术对过街行人的全时空信息进行采集,分析了违章行人与转弯车辆冲突的内在规律,并提出了行人过街位置分布的建模方法。首先,利用调查数据定性分析了行人过街位置对人车冲突的影响。其次,通过对多交叉口不同时刻行人(包括违章行人)行走位置的统计分析,得到绿灯消散时间和人行横道长度对行人过街位置的影响。结合调查数据,利用Gauss函数对不同时刻的行人过街位置分布进行建模,建立绿灯消散时间和人行横道长度与Gauss函数模型参数的关系等式,拟合模型的R~2分别达到0.9、0.93、0.97,表明模型能够很好地反映行人过街位置分布规律。最后,对模型进行了验证,在所建立模型的基础上,分析了行人过街位置分布规律对行人与转弯车辆冲突区域判别的作用,并提出减小冲突区域的优化方法。     

双目立体视觉测距系统目标车辆检测算法研究

研究以高速公路为背景的双目立体视觉测距系统中目标车辆检测算法.提出一种基于统计理论的方法对图像进行二值化处理,根据图像的边缘特征,运用Sobel算子实现边缘增强,以获取精确的边缘信息.边缘提取后利用Hough变换检测车道边缘并确定日标车辆所在路面区域范围,在该范围内通过检测车辆底部的阴影确定车辆的位置.试验结果表明,该...     

面向城市路口的高清晰智能监控系统研究

在对复杂的城市路口监控环境深入分析的基础上,提出了一套高效稳定的高清晰视频车辆检测与跟踪算法,以此为核心构建的智能交通监控系统实现了包括交通流统计、违章取证和车牌识别在内的全天综合智能监控。提出了高效的两步车辆检测法:在鲁棒的帧间边缘差分运动检测基础上,利用车牌纹理投影特征和尾灯颜色特性实现车辆检测。在车辆跟踪方面,提出了提取大尺度的FAST稳定角点进行Lucas-Kanade金字塔跟踪和基于Kal-man预测的车辆尾灯锁定,以完成昼夜不同情况下路口车辆的长距离稳定追踪。实际应用结果表明,车流量采集精度达到96.5%,违章记录有效率87.6%,具有优良的性能。     

基于北斗短报文通信的车辆监控系统的设计与实现

为解决在手机信号不稳定,或是手机信号缺失的情况下,通过北斗卫星对车辆位置进行实时准确的监控问题,设计开发了一套基于北斗短报文通信技术的车辆位置监控系统.该系统包括带有缓存机制的北斗平台接收机、位置监控平台软件和安装在车辆上北斗卫星短报文通信设备.测试结果表明,在多个北斗设备同时发送位置信息时,该系统可以并行接收,并能够监控车辆的位置及运行轨迹.     

基于DSP和GPS的车辆监控系统设计

在车辆监控系统中,利用GPS能够全天候、连续、实时地获得高精度的三维位置航向和速度信息.但是,GPS卫星信号在隧道和山谷容易受到遮挡,通过GPS接收机不能获得连续准确的导航信息.为解决此类问题,讨论了利用滤波算法辅助GPS进行定位,弥补了GPS的缺陷.介绍了车辆监控系统的原理和数学模型,给出了基于DSP的车辆监控系统的硬件组成和软件编程,实现了车辆监控的组合方法.     

基于视频的智能交通信息检测算法的研究

该文通过自适应混合高斯模型在一系列连续视频图像中提取出背景并进行更新的基础上,利用背景差法对视频图像中的运动车辆进行检测并进行占道比计算,以实现对高速公路上过往车辆的自动监控功能。实验结果表明,该系统能够快速地适应环境的变化,达到实时的要求,具有较好的效果。     

以扫描线为单位的背景提取与更新算法研究

基于背景差分法的视频车辆监控系统实时性与准确性的设计要求,提出了一种新的背景提取与更新算法.该算法以扫描线为单位进行运算处理,简单易行.在背景提取和背景更新阶段,分别利用帧间差分和背景差分检测运动前景,再配合适当的运动区域判定条件,很好地消除了运动前景的影响,提高了准确性.通过将背景更新任务分解到多帧中处理,大大缩短了处理一帧图像的耗时,提高了系统实时性.实践证明该方法可行.