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车辆压线检测是智能交通系统的一个重要功能,为此提出一种基于车载图像的目标车辆压线检测方法.首先,利用合成数据方法构建一个类型丰富多样的压线检测数据集;然后,结合图像语义分割方法完成车辆检测和车道线检测并以分割图形式表示结果,再使用前后轮估计的方法获取车辆前后轮的位置;最后,通过车轮与车道线位置对比实现车辆压线判断.实验表明,结合图像语义分割模型后,所提方法的压线检测平均准确率达到88.7%,平均耗时35 ms,具备一定的实际应用价值. 相似文献
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针对车辆目标检测过程中小目标及遮挡目标的错检、漏检问题,提出改进Cascade RCNN车辆目标检测方法.使用改进的特征金字塔将浅层信息逐层融入深层网络,增强小目标及遮挡目标特征;引入多支路空洞卷积,减少下采样过程中的特征丢失;将感兴趣区域与上下文信息通过ROI Align统一尺寸后融合,增强目标特征表达.实验结果表明... 相似文献
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智能交通检测系统中动态目标检测方法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
视频交通检测技术已逐渐成为交通信息采集领域的主流技术。以交通信息采集系统中运动车辆的检测与识别为应用背景,在对运动目标检测中背景更新、噪声的消除等一些难点问题进行深入分析研究的基础上,给出了一个稳定的运动车辆检测算法。运动车辆检测方法作为视觉监控领域的一种普遍方法,具有一定的理论意义和实用价值。 相似文献
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智能交通系统中基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法综述 总被引:21,自引:0,他引:21
与传统的车辆检测器相比,基于视频图像处理与视觉技术的车辆检测器具有处理速度快、安装维护便捷且费用较低、可监视范围广、可获取更多种类的交通参数等诸多优点,因而近年来在智能交通系统(ITS)中得到了越来越广泛的应用。针对摄像头拍摄得到的交通序列图像,人们提出了很多视频图像处理和分析技术,其中最基本的研究领域就是交通场景中车辆对象的检测与跟踪。介绍了近年来提出的一些主要的车辆检测与跟踪技术,并根据核心处理方法(基于特征、区域或模型等)及处理域(空域、时域)的不同对这些技术进行了分类,同时分析比较了各种方法的优缺点。最后,说明了这一领域仍然存在的问题和对可能的研究方向进行了一定的预测。 相似文献
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黄武陵 《单片机与嵌入式系统应用》2016,(9):3-7
道路检测是智能车辆环境感知的主要内容,也是实现自动驾驶的基础.由于交通道路环境多样、复杂,车道检测存在许多挑战.本文总结了相关工作,以缩微智能车辆验证平台为例,从车道检测系统的嵌入式平台构建、典型车道线检测算法分析、车道预警应用等方面入手,分析了典型道路检测技术实现,可作为智能车辆相关功能实现的技术参考. 相似文献
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前景检测的精确程度是交叉路口车辆检测的重要因素,传统的基于背景建模的前景检测方法存在拖影现象,并且通常难以分辨出无牌车辆,针对上述问题,提出一种融合ViBe与帧差法的前景检测算法,并在此基础上结合车牌检测算法来检测场景当中的车辆;首先,结合帧差法和ViBe算法对背景像素点的判定结果,采用不同更新因子更新背景模型,其次,使用一种多条件过滤车牌检测算法定位运动区域当中车牌,最后,以检测到的车牌中心为锚点,定位出最终车牌区域;实验结果表明,该前景检测算法可有效应对交叉路口场景下的前景检测的拖影现象,同时车辆检测算法可以准确检测出进入场景时的车辆,并分辨出无牌车辆。 相似文献
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车辆目标检测是基于计算机视觉的目标检测领域的一个重要应用领域,近年来随着深度学习在图像分类方面取得的巨大进展,机器视觉技术结合深度学习方法的车辆目标检测算法逐渐成为该领域的研究重点和热点。介绍了基于机器视觉的车辆目标检测的任务、难点与发展现状,以及深度学习方法中几种具有代表性的卷积神经网络模型,通过这些网络模型衍生出的two stage、one stage车辆目标检测算法和用于模型训练的相关数据集与检测效果评价标准,对其存在的问题及未来可能的发展方向进行了讨论。 相似文献
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针对高速公路场景下的车辆目标检测问题,提出了一种改进的YOLOv4网络对交通场景下车辆目标进行检测的方法;制作了一个多天候、多时段、多场景的车辆目标数据集,并依据数据集得到检测模型;提出多标签检测方法,并在多标签之间建立约束关系,得到更完善的车辆信息;提出了一个图像拼接检测方法,将多幅图像通过拼接层连接后进行车辆检测,... 相似文献
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基于计算机视觉高速智能车辆的道路识别 总被引:18,自引:0,他引:18
论文研究了基于计算机视觉高速智能车辆的道路识别。通过对JLUIV-4智能高速车辆系统采集的图像进行中值滤波、边缘增强、最优阈值二值化,获得良好的梯度图像。根据道路特征采用Hough变换识别出道路边界。使用感兴趣区域,减少图像处理时间和提高道路识别的可靠性。JLUIV-4的高速导航实验表明,该算法具有良好的实时性、可靠性和鲁棒性。 相似文献
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设计了应用于户外智能车环境感知的立体视觉系统,并提出了两种立体匹配算法,分别实现不同的功能.基于多特征提取的稀疏匹配算法首先通过图像局部增强处理减弱光照和场景变化的影响,然后在对极线引导和连续性约束下提取立体图像的角点特征和边缘特征进行匹配,能够实时探测环境的三维概貌,并突出环境中的障碍物信息,实现辅助车辆自主导航的功能;基于特征引导的稠密匹配算法采用了最小割/最大流算法,并利用多特征匹配的结果来剔除稠密匹配中的成块误匹配,能够重建出未知环境详细的三维信息,实现三维可视化功能.最后通过试验验证了两种算法的有效性. 相似文献
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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. 相似文献