计算机视觉技术在智能停车场中的应用研究

该文介绍了基于计算机视觉技术的智能停车场进出口安全方案及其实现的核心技术。主要讨论了车牌照识别技术,并简述了车辆检测和车辆图像匹配两个关键技术。     

基于视频的交通目标跟踪方法研究

交通目标的检测是智能交通系统(ITS)中的一项关键技术,基于视频跟踪方法的检测技术是目前研究的热点.介绍了近年来提出的一些主要的基于视频的运动目标跟踪方法,对各种方法进行了归类,并分析比较了这些方法的优缺点.在此基础上,着重介绍了一种快速运动目标跟踪方法--MeanShift算法.该算法主要利用图像的颜色统计直方图作为特征,利用Bhattacharyya距离作为目标匹配相似性测度,采用梯度优化方法完成对运动目标的快速跟踪.该方法非常适合对交通目标的跟踪.     

基于计算机视觉算法的视频智能监控与跟踪系统研究

本文基于计算机视觉算法设计了视频智能监控与跟踪系统.以OpenCV计算机视觉库、Visual Studio与MFC框架开发并实现了系统.首先设计系统整体框架,其次着重分析视频数据预处理,再次以高斯混合背景差分法提取目标,通过阈值二值处理与背景相分离,然后以Camshift与卡尔曼滤波跟踪目标并发出告警提示,最后系统实现结果表明,基于高斯混合背景差分法进行运动目标提取,并通过阈值二值处理,可准确可靠地与背景相分离,目标检测效果显著;可及时准确触发告警机制,发出告警提示信息.     

交通视频序列阴影检测算法研究

针对交通视频序列中的阴影检测问题,在分析目前常用的几种阴影检测算法的基础上,提出了一种基于交通视频流的灰度图阴影检测算法。该算法首先通过建立一个具有鲁棒性和自适应性的背景模型来获取背景,同时对阴影进行初步模糊滤除,然后再通过车体的重构来准确去除阴影。实践表明,该算法准确度高,具有广泛的应用前景。     

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

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。     

基于视频的夜间车辆检测与跟踪算法研究

针对夜间高速光照条件差、车灯种类多样、环境因素干扰等导致的车辆难以检测的问题,提出了一种基于视频的夜间车辆的检测与跟踪算法。该方法首先将OTSU与一维最大熵阈值分割算法相结合来实现车灯的提取,剔除非车灯光源;然后利用车灯的时空特性完成车灯的匹配,解决了一车多灯和并排同速车辆的问题;最后利用kalman滤波器完成车灯的预测跟踪。在交通弱光流畅交通、正常光流畅交通和正常光拥堵交通3种应用场景下对所提算法进行应用和结果分析,实验结果表明所提方法在保证实时性的同时具有较高的准确率。     

基于计算机视觉的行人检测技术的发展

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。     

基于视频图像处理的交通事件检测系统

针对目前公路事件发生后不能及时有效检测与报警、事故处理延迟等不足,研究开发了一种基于视频图像处理的交通事件检测系统。利用计算机视觉与数字图像处理技术,对设置在公路上的摄像头采集的视频图像,进行事件检测算法智能处理,自动采集各种交通参数,检测交通事件并及时报警,可有效地减少交通延误,防止二次事件发生,保障道路安全。与传统交通事件检测系统相比,具有直观方便、费用低等优点,拥有良好的市场需求和实用价值。     

一种基于视频技术的车辆检测和计数算法

介绍了一种基于视频的车辆检测和计数算法,分析了该算法程序的实现过程,并针对系统进行了实验。实验结果证明,该车辆检测和计数系统可以检测交通路口的车辆,并且可以对通过的车辆进行计数。     

智能交通系统中的计算机视觉技术应用

随着经济的发展,如何保障交通的顺畅与安全已成为世界性的热点研究课题之一。文章对智能交通系统进行了分析,并着重讨论了计算机视觉技术在智能交通系统中的应用。提出了一种基于背景差的车辆检测算法,在灰度图像序列中对六条车道同时进行监测,以统计各车道的车流量,并按大中小三种车型对过往车辆进行车型识别。     

计算机视觉在案例推理系统中的应用

本文结合案例推理的关键技术，从计算机视觉如何图像获取、如何图像预处理、如何图像特征抽取描述及案例如何进行检索。得出计算机视觉如何在案例推理系统应用，实现案例推理系统对产品实时质量检测、监控和故障诊断。     

数字图像处理与计算机视觉编程的有力工具--IPL和OpenCV

本文介绍了可用于图像处理与计算机视觉编程的强大类库--IPL和OpenCV，对其主要数据结构进行了说明，讨论了在VC 环境下调用相关库函数的软件设置问题，最后给出了一个典型的图像采集与处理的实例。本文对于图像处理与计算机视觉方面的应用设计具有实用价值。     

基于计算机视觉技术的车辆远程控制技术研究

随着信息技术的发展,车辆远程控制成为了学术界的前瞻性研究。此次研究在合理利用计算机视觉技术的基础上,结合模糊PID控制智能算法建立了车辆远程控制系统,以期实现对车辆装置的实时监控,能够在危险状况发生时通过远程控制中心操控车辆。实验中,以履带车辆作为研究对象,对其相关参数进行了设计,以达到验证该控制系统有效性的目的。研究表明,无论是在直线行驶作业下还是曲线行驶作业下,相较于基于模糊PID控制算法的车辆控制系统,PID车辆控制系统均调节震荡大、调节时间长;而基于BP神经网络算法的车辆控制系统也存在诸多问题;因而基于模糊PID控制算法的车辆控制系统调控精度较高,适用性较强。此次研究对车辆远程控制研究具有一定的指导价值。     

基于机器视觉的工业检测

针对酒瓶生产中对瓶口进行的有无损伤检测的重要性,对酒瓶瓶口的检测进行深入、系统的研究。基于机器视觉的检测技术通过Halcon软件实现精准度高、过程自动化、速度快的检测,故采用Halcon软件和图像处理的相关算法实现瓶口的准确检测。经过实验表明,采用机器视觉技术,识别的精度和速度有很大的提高,而且减少了人员的使用,从而减少了企业的成本。     

一种基于动态背景的运动车辆跟踪算法

将动态背景生成技术应用于运动车辆的检测与跟踪,构建了一个运动车辆跟踪算法。在引入特征匹配值矩阵的基础上,设计了一种简单实用的目标跟踪状态判决逻辑。实验结果表明,该算法能够完成对多个运动目标的跟踪,而且对视角、光线变化及目标运动状态的变化等不利因素有较好的适应性。     

基于视频的高速公路车辆提取与跟踪算法研究

将背景重建技术应用于运动车辆的提取与跟踪,构建了一个运动车辆提取与跟踪算法。在引入多特征匹配的基础上,设计了一种简单实用的目标跟踪多特征匹配判决逻辑。实验结果表明,该算法能够完成对多个运动目标的跟踪,而且对光线变化及目标运动状态的变化等不利因素有较好的适应性。     

基于计算机视觉的电子警察抓拍闯红灯违章的算法研究

智能交通系统是未来交通的发展趋势,基于计算机视觉的电子警察违章抓拍、违章处理、交通指挥等是现代智能交通系统的重要组成。讨论基于计算机视觉的电子警察抓拍闯红灯算法,在准确预测车辆位置、跟踪运动车辆的同时,准确判断是否存在闯红灯灯违章行为,有效提升视频处理速度以及车辆违章检测精准度。     

基于视频的快速运动检测方法及其应用研究

介绍了一种以视频图像为检测源的快速运动检测方法并给出了该方法在闯红灯监控系统中的应用实例。与传统的运动检测方法相比,该方法采用视频处理技术;通过先进的运动检测算法快速识别运动物体,并能判断出运动物体的运动方向。该方法在闯红灯监控系统中的应用结果表明该方法的快速性和可行性。     

High-Quality Volumetric Reconstruction on Optimal Lattices for Computed Tomography

Within the context of emission tomography, we study volumetric reconstruction methods based on the Expectation Maximization (EM) algorithm. We show, for the first time, the equivalence of the standard implementation of the EM-based reconstruction with an implementation based on hardware-accelerated volume rendering for nearest-neighbor (NN) interpolation. This equivalence suggests that higher-order kernels should be used with caution and do not necessarily lead to better performance. We also show that the EM algorithm can easily be adapted for different lattices, the body-centered cubic (BCC) one in particular. For validation purposes, we use the 3D version of the Shepp-Logan synthetic phantom, for which we derive closed-form analytical expressions of the projection data. The experimental results show the theoretically-predicted optimality of NN interpolation in combination with the EM algorithm, for both the noiseless and the noisy case. Moreover, reconstruction on the BCC lattice leads to superior accuracy, more compact data representation, and better noise reduction compared to the Cartesian one. Finally, we show the usefulness of the proposed method for optical projection tomography of a mouse embryo.     

机器视觉和图像技术

本文对与机器视觉和图像技术相关的一些名词给出了简洁概括的定义,对机器视觉中主要涉及的图像技术的原理进行了介绍,并给出了一些图像技术应用的实例和结果。