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相似文献
 共查询到17条相似文献,搜索用时 115 毫秒
1.
智能车辆作为智能交通系统的关键技术,是许多高新技术综合集成的载体。智能车辆的一个非常重要的研究课题就是在城市道路交通环境下如何避免行人被车辆碰撞。总结了基于计算机视觉的行人检测的现有的主要技术,针对摄像机在交通视频监控系统中的静止情况,以及在智能车辆上的运动情况下的行人检测算法及其性能进行了评述和比较,并分析了当前行人检测技术的研究现状,指出了存在的问题和研究前景。  相似文献   

2.
基于视觉的道路跟踪   总被引:3,自引:0,他引:3  
基于视觉的道路跟踪是智能车辆导航的核心问题,它包括道路检测和障碍物检测两个组成部分.本文首先结合大量的现有系统对道路跟踪的方法进行了综述,然后介绍了三个代表性系统,并对其最新实验结果进行了分析.在此基础上,对该领域今后的发展方向进行了展望.  相似文献   

3.
目前,司机在全球定位系统(GPS)信号较弱的地区会出现不能及时发现视觉盲区的行人的问题。针对这一问题,设计了一套基于UM4B0的车载变道辅助系统。系统通过供电模块、主处理器模块、高精度定位模块、三轴传感器模块等硬件设备得到车辆和行人的高精度位置信息,并通过数据处理得到车辆和行人的精准位置以实现高精度变道辅助。该系统可使司机在信号差的路段及时发现并避让行人和车辆,避免本车辆和行人或其他车辆碰撞。  相似文献   

4.
作为计算机视觉以及智能车辆领域的一个重要研究方向,车载视觉系统中的行人检测技术近年来得到了业界广泛关注。本文对2005年以来该技术中最重要的两个环节——感兴趣区域分割以及目标识别的研究现状进行综述,首先将感兴趣区域分割的典型方法按照分割所用信息的不同进行分类并对比它们的优缺点,之后对行人目标识别的特征提取、分类器构造以及搜索框架等方面的进展进行总结,最后对未来发展作出展望。  相似文献   

5.
基于计算机视觉的交通监控系统,已成为交通管理的主要手段,车辆的实时检测和追踪是智能交通监控系统的核心.文中介绍了公安部智能交通项目的交通信号采集模块中使用的关于多物体追踪的一些方法,主要采用了子特征提取方法和kalman滤波统计模型,建立起物体的追踪模型.在其基础上实现目标的检测和追踪,及最终的交通参数的测量.  相似文献   

6.
行人检测是近年来计算机视觉领域中备受关注的前沿方向和研究热点.以单目视觉传感器作为外界环境信息获取的主要手段,建立了一个包含行人分割、识别的检测系统.根据行人特有的一些特征,提出了基于垂直边缘和边缘对称性的行人分割方法,并进行精确定位.在行人识别阶段利用HOG特征进行特征提取,然后利用线性支持向量机进行行人识别.对大量...  相似文献   

7.
基于卡尔曼滤波的交通参数采集系统   总被引:2,自引:0,他引:2  
基于计算机视觉的交通监控系统,已成为交通管理的主要手段,车辆的实时检测和追踪是智能交通监控系统的核心。文中介绍了公安部智能交通项目的交通信号采集模块中使用的关于多物体追踪的一些方法,主要采用了子特征提取方法和kalman滤波统计模型,建立起物体的追踪模型。在其基础上实现目标的检测和追踪,及最终的交通参数的测量。  相似文献   

8.
行人跟踪是当前机器视觉中非刚性运动目标跟踪领域的热点问题,将这一问题分为行人检测和行人跟踪两大部分,并对其进行了详细介绍。分析了不同的检测和跟踪方法,对行人跟踪中存在的疑难问题进行了总结,最后对行人跟踪问题的研究进行了简单的展望。  相似文献   

9.
行人检测是使用计算机视觉技术来判断图像或序列当中有没有行人经过,并同时对行人进行定位的技术,这项技术是无人驾驶领域中至关重要的一个研究方向.受行人个体差异、尺度姿态变化大、鲁棒性要求高等影响,使其具有挑战性,并得到了广泛关注.通过对建立在电脑视觉中的行人检测提箱进行目标分辨和分割的研究情况进行梳理和总结.首先,从阈值法、边缘检测法以及语义分割三个方面,对图像分割技术进行阐述,然后将特征提取的方法分为底层特征和机器学习的两种不同类别作出介绍,之后对分类器的构造方法进行归纳,最后通过目前存在的问题对未来的行人检测技术研究进行展望.  相似文献   

10.
徐意  宗峰 《软件》2021,(1):26-28,51
随着计算机视觉技术的发展,在人工智能领域也开展了很多以行人为目标的研究。本文基于深度学习,对行人进行人脸检测和姿态估计,为行人过街意图的进一步研究分析打下基础。本研究利用TensorFlow-SSD进行行人目标检测,分为两部分内容。一是检测行人目标,进行姿态估计分析动作,二是检测行人脸部,用来配合姿态估计对行人运动方向进行分析。采集数据后上传至服务平台后端,其调用OpenCV读取图片,通过TensorFlow提供的api读取pb文件,传递给训练好的检测模型,然后进行人脸检测和人体姿态检测与估计。  相似文献   

11.
目的 行人检测是目标检测中的一个基准问题,在自动驾驶等场景有着较大的实用价值,在路径规划和智能避障方面发挥着重要作用。受限于现实的算法功耗和运行效率,在自动驾驶场景下行人检测存在检测速度不佳、遮挡行人检测精度不足和小尺度行人漏检率高等问题,在保证实时性的前提下设计一种适合行人检测的算法,是一项挑战性的工作。方法 本文旨在解决自动驾驶场景中耗时长、行人遮挡和小尺度行人检测结果精度低的问题,提出了一种尺度注意力并行检测算法(scale-aware and efficient object detection,Scale-aware EfficientDet):在特征提取与检测中使用了EfficientDet的主干网络,保证算法效率和功耗的平衡;在行人遮挡方面,为了提高模型对遮挡现象的检测精度,引入了可以增强行人与其他物体之间特征差异的损失函数;在提高小目标行人检测精度方面,采用scale-aware双路网络算法来增加对小目标行人的检测精度。结果 本文选择Caltech行人数据集作为对比数据集,选取YOLO(you only look once)、YOLOv3、SA-FastRCNN(scale-aware fast region-based convolutional neural network)等算法进行对比,在运行效率方面,本文算法在连续输入单帧图像的情况下达到了35帧/s,多图像输入时达到了70帧/s的工作效率;在模型精度测试中,本文算法也略胜一筹。本文算法应用于2020年中国智能汽车大赛中,在安全避障环节皆获得满分。结论 本文设计的尺度感知的行人检测算法,在EfficientDet高性能检测器的基础上,通过结合损失函数、scale-aware双路子网络的改进,进一步提升了本文检测器的鲁棒性。  相似文献   

12.
行人碰撞预警系统通常依据行人检测与碰撞时间判断的方式为驾驶员提供预警信息。为了提供更加可靠的危险判断依据,本文提出一种同时分析道路状况与驾驶员头部姿态的行人碰撞预警方法,用两个单目相机分别获取车辆内外环境图像。通道特征检测器用于定位行人,根据单目视觉距离测量方法估计出行人与自车间的纵向与横向距离。多任务级联卷积网络用于定位驾驶员面部特征点,通过求解多点透视问题获取头部方向角以反映驾驶员注意状态。结合行人位置信息与驾驶员状态信息,本文构建模糊推理系统判断碰撞风险等级。在实际路况下的实验结果表明,根据模糊系统输出的风险等级可以为预防碰撞提供有效的指导。  相似文献   

13.
Road safety applications demand the most reliable sensor systems. In recent years, the advances in information technologies have led to more complex road safety applications able to cope with a high variety of situations. These applications have strong sensing requirements that a single sensor, with the available technology, cannot attain. Recent researches in Intelligent Transport Systems (ITS) try to overcome the limitations of the sensors by combining them. But not only sensor information is crucial to give a good and robust representation of the road environment; context information has a key role for reliable safety applications to provide reliable detection and complete situation assessment. This paper presents a novel approach for pedestrian detection using sensor fusion of laser scanner and computer vision. The application also takes advantage of context information, providing danger estimation for the pedestrians detected. Closing the loop, the danger estimation is later used, together with context information, as feedback to enhance the pedestrian detection process.  相似文献   

14.
Automated driving is an active area of research in both industry and academia. Automated parking, which is automated driving in a restricted scenario of parking with low speed manoeuvring, is a key enabling product for fully autonomous driving systems. It is also an important milestone from the perspective of a higher end system built from the previous generation driver assistance systems comprising of collision warning, pedestrian detection, etc. In this paper, we discuss the design and implementation of an automated parking system from the perspective of computer vision algorithms. Designing a low-cost system with functional safety is challenging and leads to a large gap between the prototype and the end product, in order to handle all the corner cases. We demonstrate how camera systems are crucial for addressing a range of automated parking use cases and also, to add robustness to systems based on active distance measuring sensors, such as ultrasonics and radar. The key vision modules which realize the parking use cases are 3D reconstruction, parking slot marking recognition, freespace and vehicle/pedestrian detection. We detail the important parking use cases and demonstrate how to combine the vision modules to form a robust parking system. To the best of the authors' knowledge, this is the first detailed discussion of a systemic view of a commercial automated parking system.  相似文献   

15.
从视觉场景中可靠地检测小目标行人对象是构建未来人工智能视觉系统的重要基础。由于运动小目标的视感尺寸小且纹理特征模糊,导致现有的传统行人目标检测方法难以应对。针对该问题,基于蝗虫视觉系统的神经结构特性,借助人类大脑内侧颞叶(MTL)情景记忆认知机理,提出一种适用于运动小目标行人检测的人工视觉神经网络(STPDNN)模型。所提出的神经网络包括两部分:突触前和突触后子网络。其中,突触前网络模拟蝗虫视觉系统加工处理视觉信号的神经机理,获得表征目标对象低阶特征的视觉运动线索;突触后网络从低阶视觉信号中提取出行人目标的情景记忆高阶信息,以实现对运动目标的偏好性响应。系统性的实验结果表明,提出的STPDNN可有效检测视觉场景中的运动小目标行人对象。该研究工作涉及生物视神经机理启发的行人目标动态视觉信息加工处理,可为智能视频监控中的行人检测识别与运动行为分析提供新思想、新方法。  相似文献   

16.
基于智能体的行人路径查找微观模型研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
已有的行人路径查找模型大多数只关心行人群体的行为,而对行人的个体行为和思维方式几乎没有研究。为了更能体现行人的个体行为、思维方式以及行人与环境的交互作用,本文采用智能体和分层路网的思想,首先对行人智能体所处的路网进行分类,其中对机动车路网采用路线轨迹法,对行人采用无轨迹的路网描述;其次赋予行人一些复杂的的规则,并加入吸引点效应、信号灯效应和行人的群效应等约束规则,分析行人与其它行人、机动车、路网以及信号灯等的交互模型,体现行人智能体的自主性、反应性和社会性等;最后初步描述行人智能体复杂的路径查找微观模型全过程。通过对比分析几种典型的行人路径查找模型,表明本文的行人路径查找微观模型更能反映现实生活中的行行人路径查找过程,更能体现行人的智能性。  相似文献   

17.
This paper presents a system that can perform pedestrian detection and tracking using vision-based techniques. A very important issue in the field of intelligent transportation system is to prevent pedestrians from being hit by vehicles. Recently, a great number of vision-based techniques have been proposed for this purpose. In this paper, we propose a vision-based method, which combines the use of a pedestrian model as well as the walking rhythm of pedestrians to detect and track walking pedestrians. Through integrating some spatial and temporal information grabbed by a vision system, we are able to develop a reliable system that can be used to prevent traffic accidents happened at crossroads. In addition, the proposed system can deal with the occlusion problem. Experimental results obtained by executing some real world cases have demonstrated that the proposed system is indeed superb.  相似文献   

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