交通路口闯红灯的视频检测算法

城市交通发展迅速,车辆拥有量急剧上升.交通路口的信号灯对于交通疏导至关重要,视频检测闯红灯并实现拍照处理,有助于减少交通管理成本,提高管理效率.本文根据城市路口的视频特征,提出一个基于颜色特征周期性变化的红灯检测算法.使用本算法,并利用自动背景计算技术,可以自动检测红灯和闯红灯车辆的抓拍.     

基于时空关系模型的交通信号灯的实时检测与识别

交通信号灯的检测与识别是无人驾驶汽车和高级驾驶辅助系统(ADAS)的重要组成部分。针对城市道路复杂环境下的交通信号灯的检测和识别需求,依据多帧视频图像序列的时空连续变化关系构建多帧视频图像的时空关系模型(Time-Space Model,TSM),提出了一种新的基于多帧视频图像序列的交通信号灯的检测和识别算法。算法包含3部分:基于颜色的视频图像快速分割压缩算法,用于提高计算效率;引入多帧视频图像序列的时空关系模型,以提高交通信号灯检测的准确性 ;根据图像的HOG(Histogram of Oriented Gradient)特征,通过SVM(Support Vector Machine)分类器对信号灯进行识别。实验结果表明,算法的鲁棒性强、检测识别速度快、准确率高。     

电子警察闯红灯前端抓拍系统的研究与设计

为了更好地保障城市的交通安全,实现对城市交通的智能监控,设计了一种基于视屏检测的电子警察闯红灯抓拍系统,并阐述了该系统在智能交通中的应用,为对闯红灯等违章行驶车辆进行有效的视频跟踪和抓拍提供了可靠保障。首先,信号机通过串口发出交通灯信号,触发视频检测程序从而控制摄像机工作,然后摄像机和视频检测程序判断车辆是否闯红灯并进行抓拍。经验证表明,该系统已达到了实用要求,在智能交通领域将有广阔的应用前景。     

基于车载电子标签的交通拥堵状态判别设计

提出一种基于车载电子标签的交通状态判别方法;该判别方法通过在路段安装背靠背式接收机避免反向车道车辆干扰,采用有源主动电子标签扩大读写范围与精度,利用扫描区间内获得的电子标签数量、更新比率、停留时间等信息,配合交叉口信号灯状态,构建控制系统与车载电子标签的联动体系,进行交通状态,尤其是拥堵状态的判别;经VISSIM交通仿真软件的二次开发,模拟车载电子标签环境,仿真试验验证该方法可有效判别交通状态,判别的平均准确度在85%以上。     

计算机建模实现路口交通流量实时监测技术探析

目前我国城市的交通控制多采用信号灯方式,人工设置时间,定时自动放行,这种方法,无法根据对各个路口实际交通流量变化进行实时监测与控制,因此,需要一种新型化的模式来对路口交通流量实时监测,计算机建模的应用,有利于设计优化管理模型,使得信号灯自动优化,实时监测,根据实际情况自动疏导拥堵,从而最大限度的改善交通拥挤等状况。     

机动车信号灯故障自动监测电路

一种机车信号灯故障自动监测电路，该装置由监控电路和报警电路两部分构成。适用于各种机动车辆的转向灯、制动灯、夜间示宽灯等之类的信号灯工作状态的自动监测。使用方便且监测可靠，可防止因信号灯故障而发生的交通事故。     

基于视频检测技术的交通拥挤判别模型*

针对日益严重的城市道路交通拥挤问题,提出基于视频检测技术直接判断道路交通拥挤程度的方法。以道路占有率、占有率方差、占有率变化量绝对值为交通特征参数,研究了其与道路拥挤事件发生的关系,在此基础上利用模糊C-均值算法给出了一种交通状态划分方法,最后建立了一种新的交通拥挤判别模型。应用实际采集的视频数据,分别通过该模型及人为判断进行实验验证。实验结果表明该模型是有效可行的。     

基于GPS/GIS的交通状态自动判别系统研究

针对现有的智能交通监控终端系统功能的不足,采用安装带有GPS定位装置的浮动车系统进行了浮动车样本数量确定方法的研究和道路交通状态判别算法的研究与设计,建立了城市道路交通状态自动判别仿真系统,根据道路交通状态判别算法,在ArcGIS地图平台上建立的城市交通仿真系统进行了实时道路交通状态自动判别功能的设计和仿真,并根据道路交通状态,对动态路径选择进行了设计和仿真.     

基于视频技术的交通违章处理系统的设计与实现

针对交通场景中经常出现的车辆违章行为,如闯红灯、违章停车、超速、强行右转弯等,开发研制了基于计算机视觉和图像识别技术的视频交通违章处理系统;该系统在完成初始设定之后,便可以自动地、实时地检测出车辆的违章行为并提供车辆违章的相关信息;文中详细介绍了系统硬件和软件的设计方案以及系统功能的实现机理;利用VC＋＋6.0开发平台,研发了具有从交通场景的视频数据采集、违章行为识别、违章车辆全景图像存储,直至对违章车辆的数据库管理等多个功能的交通违章处理系统;经测试,系统运行稳定、可靠.     

基于单片机的智能交通灯系统设计

为了实现交通道路的先进和科学化管理,该文提出了一种基于单片机的智能交通灯控制系统的设计与仿真。该系统能够根据十字路口两个方向的车流量来自动地控制交通信号灯按规定的规则开闭,系统通常以自动方式工作,并也能在紧急情况下以手动方式切换信号灯让特殊车辆优先通行。采用了＂Proteus＋Wave6000＂的仿真方法,仿真结果表明,该系统功能正确,运行状况良好。     

基于快速匹配算法的交通监控系统

随着城市车辆的增多,交通变得越来越拥挤,所以实现实时的城市交通智能监控对于交通信息收集、规范化交通管理及城市规划等方面具有重要的意义。针对这个问题,文中以车辆闯红灯为例,提出了一种基于计算机视频检测技术的车辆运动监控方法。它采用了基于运动矢量的三步搜索算法,在系统实际运行中能根据目标运动方向自动排除许多人为和自然因素的干扰,确保了图像匹配的快速性和准确性,为对闯红灯等违章行驶车辆进行有效的视频跟踪抓拍和避免误拍提供了可靠保障。     

城市交通状态仿真系统设计

采用安装带有GPS定位装置的浮动车系统进行了浮动车样本数量确定方法的研究和道路交通状态判别算法的研究与设计,建立了城市道路交通状态自动判别仿真系统,根据道路交通状态判别算法,在ArcGIS地图平台上建立的城市交通仿真系统进行了实时道路交通状态自动判别功能的设计和仿真,并根据道路交通状态,对动态路径选择进行了设计和仿真.     

基于快速匹配算法的交通监控系统

随着城市车辆的增多,交通变得越来越拥挤,所以实现实时的城市交通智能监控对于交通信息收集、规范化交通管理及城市规划等方面具有重要的意义.针对这个问题,文中以车辆闯红灯为例,提出了一种基于计算机视频检测技术的车辆运动监控方法.它采用了基于运动矢量的三步搜索算法,在系统实际运行中能根据目标运动方向自动排除许多人为和自然因素的干扰,确保了图像匹配的快速性和准确性,为对闯红灯等违章行驶车辆进行有效的视频跟踪抓拍和避免误拍提供了可靠保障.     

一种模拟地感线圈工作方式的视频检测算法

实时的城市交通智能监控对于交通信息收集、规范化交通管理及城市规划等方面具有重要的意义。目前国内外道路监控系统中主要采用两种工作方式,即地感线圈方式和视频检测方式。本文以车辆闯红灯为例,结合这两种方式的特点提出了一种模拟地感线圈工作方式的视频检测算法,自动排除许多人为和自然因素的影响,确保了车辆检测的准确性,为有效的抓拍闯红灯的违章车辆及避免误拍提供了可靠保障。     

基于HOG特征的交通信号灯实时识别算法研究

针对无人驾驶汽车的交通信号灯识别,提出了一种基于HOG特征和SVM的交通信号灯实时识别算法。该算法首先提取视频中的红绿色区域,筛选出符合条件的区域,提取各类信号灯的HOG特征,然后运用SVM构建对应类别信号灯的分类器,之后依据判决函数对当前信号进行实时判决,从而得到准确的信号灯信息。实验结果表明该算法有良好的准确率和实时性。     

城市环境中交通信号灯准确识别与状态估计

根据交通信号灯灯板颜色和形状定位图像中的灯板位置. 将灯板区域的彩色图像转换到YCbCr 空间, 分割灯板区域中的红、黄、绿三色区域, 利用交通信号灯的形态特性定位交通灯位置. 用Gabor 小波和2 维独立分量分析提取感兴趣区域的特征, 送入最近邻分类器分类信号灯的类型. 用代表性的观测序列建立隐马尔科夫模型, 并结合识别和跟踪结果估计信号灯状态. 实验结果表明, 该算法能可靠、准确地识别出信号灯, 并有效地估计出信号灯的状态.     

基于强空间集成的交通状态判别方法

为研究服务于交通诱导的路网宏观交通状态判别模型,依据集成学习理论,基于强空间集成,提出一种交通状态判别方法。采用K-近邻规则寻找与待判别交通流数据相似的一组训练样本,构成待判别数据的邻域,挖掘交通状态学习器的强空间,进而输出交通运行状态等级标签。采用交通状态混淆矩阵,查全率、查准率等进行实验,结果表明该方法能够较准确地判断路网交通状态,满足交通状态判别的实际应用。     

交通监控系统中运动目标的检测与跟踪

提出交通监控系统中应用视频图像流来精确检测、提取运动目标,并对目标进行分类、跟踪。自动判别机动车辆是否遵守的交通规则,对违规车辆作全程记录。     

小尺度交通信号灯的检测与状态识别

交通信号灯识别包括检测和状态识别，在智能交通系统中发挥重要作用。基于YOLOv3算法提出了一种交通信号灯检测与状态识别模型。针对交通信号灯相较于交通场景中其他目标具有尺度小的特性进行了算法的设计：降低骨干网络的下采样倍率以增加小尺度目标的特征描述能力；通过增大特征图的尺度来改进多尺度特征融合；引入广义交并比作为检测任务的损失函数来改进目标边界框的回归效果。同时，根据交通信号灯本身的特性，使用颜色和形状约束的方法对信号灯进行状态识别和类别验证。最后在公开的Bosch交通信号灯数据集上和实际的城区道路进行了实验验证。实验结果表明，所提出的算法能够提升交通信号灯识别的精度和召回率，识别准确率可以达到90%左右。     

基于PLC的高清电子警察控制系统的研制

针对现在普通的电子警察控制系统存在的问题,以PLC为核心,研制一套高清电子警察控制系统。该系统通过PLC对闯红灯的车辆进行实时判别,实现了对正常行驶和闯红灯车辆的区分,并对抓拍设备进行控制,对闯红灯的车辆拍照取证。