基于多特征融合的视频交通数据采集方法

提出了一种基于多特征融合的视频交通数据采集方法, 核心思想是: 在图像中设置虚拟线圈, 假设车辆从虚拟线圈上驶过时引起像素变化, 通过识别这种像素变化来检测车辆并估计车速. 与现有技术相比, 本文的贡献在于: 1) 综合利用虚拟线圈内的前景面积、纹理变化、像素运动等特征来检测车辆, 提出了有效的多特征融合方法, 显著提高了车辆检测精度; 2) 根据单个虚拟线圈内的像素运动向量来估计车速, 避免了双线圈测速法的错误匹配问题. 算法测试结果表明本文算法能够在复杂多样的交通场景和天气条件下, 准确地检测车辆和估计车速. 在算法研究的基础上, 研制了一款嵌入式交通视频检测器, 在路口长期采集交通数据, 为交通信号控制和交通规律分析提供决策依据.     

基于视频的车辆检测系统设计

设计一种基于视频技术的嵌入式车辆检测系统。该系统采用DSP+FPGA硬件结构,通过FPGA进行图像采集控制,DSP进行图像处理,实现对运动车辆的检测。程序设计采用选择性背景更新法提取背景,并对运动目标的连通域检测算法进行改进。该系统应用于城市交通信号机的交通信息采集,在功能、可维护性等方面优于感应线圈等传统的检测方式。     

车辆检测传感器综述

介绍了两类典型的车辆检测传感器,即固定式车辆检测传感器:感应线圈检测传感器、超声波检测传感器、微波检测传感器、红外线检测传感器、视频检测传感器、磁力检测传感器以及声学检测传感器;移动式车辆检测传感器:浮动车和探测车。阐述了各种检测传感器的原理、所检测的交通参数以及其适合检测的交通环境,通过比较各种检测传感器的特点,指出了车辆检测传感器的应用方向是多传感器联合检测,旨在对我国车辆检测传感器技术的应用能有所帮助。     

基于BP网络的浮动车与线圈检测数据融合模型

浮动车技术和线圈检测技术在获取交通数据方面各有所长,为了得到更高质量的数据,需要对GPS浮动车数据与线圈检测数据进行融合。针对此问题,建立了基于BP网络的融合模型,该模型包括三个部分,即初始数据产生模块、BP神经网络数据融合模块和融合结果分析模块。模型的输入参数为线圈检测模块的行程时间、交通量和GPS浮动车检测模块的行程时间、浮动车数量,输出结果为融合后的行程时间。通过仿真试验对融合模型进行了评价,融合后的行程时间的准确度和稳定性都较高,表明数据融合模型是有效的。     

虚拟线圈和模板链相结合的车流量视频检测方法研究

在智能交通系统中,车流量检测对于准确提取交通参数起着重要作用。针对视频检测中虚拟线圈法由于环境和光照等因素影响导致检测不准确的问题,提出一种基于虚拟线圈法和模板链法相结合的车流量检测新方法。首先对采集的交通图像进行车道划分,根据虚拟线圈法设定判别准则,检测路面中的标记区域,同时运用相应的模板对车表面像素灰度变化均匀的区域进行标记,形成模板链,最后通过检测模板链实现车辆的检测。经过实验证明,该方法可以准确地检测出车辆,并具有较好的鲁棒性。     

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。     

夜间行人检测的红外及可见光视频融合方法

提出一种基于红外和可见光视频融合的夜间行人检测算法。算法融合可见光和红外两种视频信息,使行人检测结果更直观,能够提供视觉丰富的环境信息。首先,通过时空滤波技术和目标热成像特征对红外视频进行滤噪,然后根据红外视频中的亮度信息用区域种子生长算法进行运动目标分割,再根据区域形状及颜色信息进行目标筛选,最后将红外和可见光视频融合起来增强检测结果,使视频中提供的信息更加丰富。     

基于虚拟线圈的光流法车流量检测

在交通系统中常需要知道道路的占有率、车流量等交通参数。该文提出了一种有效的车流量检测方法，这种方法首先在视频图像中设置好虚拟线圈作为检测区域，然后用光流法对检测区域进行图像处理，求出光流场，根据光流场的信息来判断检测区域内是否有车辆通过，通过对检测区域的不断判断来统计车流量信息。试验证明该文提出的车流量检测算法具有实施方便、检测精度高的特点，而且很容易推广用来测量占有率、车速等其它交通参数。     

基于OpenCV的交通视频感知处理程序框架

为了实现交通视频信息的感知和提取,采用基于MFC并使用OpenCV进行视频处理的可视化编程方法,通过构造一个包含常见操作的C++类,同时以OpenCV中的相关函数为接口,建立了一个视频处理程序架构,来实现MFC应用程序对OpenCV算法的融合,以智能地感知和处理交通视频中的信息。     

离群点挖掘技术在交通事件检测中的应用

交通事件的检测与确认是交通事件管理中的首要问题。基于线圈和视频数据的检测方法由于成本高,检测效果不明显,在实际应用中受到限制。提出了一种基于离群点挖掘的交通事件检测算法。该算法通过使用浮动车（floatingcardata,FcD）技术得到路况信息,并提取交通事件特征,建立特征向量。算法简单、高效、易于部署。实验结果表明,同模式识别方法相比,该算法具有较高的准确度,能有效区分常规拥堵与交通事件。     

基于ZigBee的可充电微型车辆传感器设计

车辆检测传感器可以准确实时获得各种交通数据(包括车流量、车速度、车辆密度、车头距、占有率等),是智能交通系统(ITS,intelligent traffic system)中最重要的交通数据采集设备之一。本文根据国内外车辆检测器技术的发展,采用微型线圈,并将单片机控制技术和新型的短距离无线接入技术ZigBee引入车辆传感器的设计中,从而有效得降低了安装的工程量,开发出适用性更强的车辆传感器。     

微型的感应线圈车辆传感器

智能交通系统(ITS)是解决日益严重的高速公路和城市交通问题的有效途径.车辆检测传感器是ITS中最重要的交通数据采集设备之一.通过埋在地下或者安装于道路两旁的车辆检测器,可以准确实时地获得各种交通数据(包括车流量、车速度、车辆密度、占有率等).在众多车辆检测器中,感应线圈式车辆检测器具有性能稳定、性价比高、应用方便等优点,因而目前在工程上应用最广.但其探测线圈体积庞大,安装时需要阻断交通,工程量大;线圈容易损坏.本文将采用微型线圈,并将单片机控制技术引入传统的车辆传感器中,从而有效地降低了安装的工程量,开发出适用性更强的车辆传感器.经实验证明,该传感器可有效地检测出车辆信号.     

基于WPD-PSO-ESN的城市交通感应信号控制系统设计

传统城市交通感应信号控制系统缺少对交通车流量的预测,导致信号控制效果较差。为此,设计基于WPD-PSO-ESN的城市交通感应信号控制系统。在系统硬件设计中,将?PC作为上位机,?PLC作为下位机。使用S7-226型号PLC控制器连接EM221数字输入模块与EM223组合输入/继电器,移除?I/O终端;选择AT89S51型号采集器,将其接收到的指令向S7-226PLC控制器发送数据信息;安装单环自愈RS-485多机通信接收发送器,自动修复单回路。在软件设计中,设计手动、闪光控制模块子程序流程,实现信号控制系统状态检测。建立WPD-PSO-ESN交通流量预测模型,结合PSO算法优化参数,以交通流量预测结果为依据,分析交叉口的通行能力,确定不同信号相位绿灯时间,设计感应信号控制流程。由实验结果可知,该系统车流量共计为310,与交叉口历史平均交通流量统计结果一致,说明系统信号感应较为精准,对实现实时交通控制具有现实意义。     

智能交通检测系统中动态目标检测方法研究

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。     

基于激光扫描与视频融合的交通流检测技术

交通流检测技术是实现城市交通现代化管理的核心技术之一,是智能交通系统的重要组成部分。使用基于激光扫描和视频技术融合的检测方法,利用激光扫描的测距高精度和视频信息的丰富度,使用数据坐标转换矩阵将多源交通流信息进行数据融合,实现对车辆速度,流量,和密度的高精度检测。实验表明,该方法有较高准确性和很强的鲁棒性,具备推广价值。     

基于光流法的卫星视频交通流参数提取研究

抽样分辨率达1米的高清卫星视频已经能够实现对地面较小的运动目标的实时监控。针对卫星视频中运动车辆目标仅显示为一个或几个像素点的特点,提出了一种基于光流法的卫星视频交通流参数提取的思路与方法。该方法利用卫星视频中车辆目标为像素点的特点,结合Shi-Tomasi角点检测方法实现车辆检测及车辆计数;在车辆检测的基础上利用光流法得到的连续视频帧中角点的位置信息进行双向车辆平均车速的计算,并对实验结果进行了对比分析。该文是基于卫星视频中小微运动车辆目标进行交通流参数提取的一次有益尝试。     

基于虚拟窗口的自适应车流量检测应用研究

基于视频交通检测中实时性和准确性要求,研究了三帧差分、背景差分及动态阈值等算法,提出增加虚拟窗口的方法,使整个车流量检测算法只针对有效序列图像信息进行处理.该方法通过排除差异大图像求均值,快速初始化虚拟窗口背景模型,在检测窗口内使用三帧差分和动态阈值准确定位运动车辆目标,实时更新背景后,根据背景差分法得到的窗口图像信息统计车流情况.实验结果表明,该方法可以有效应用于基于视频的实时车流量检测中.     

点火系对环形线圈车辆检测器辐射干扰的仿真

环形线圈车辆检测器是利用电涡流检测原理工作的一种车辆检测设备,存在易受电磁干扰影响的缺陷.汽车点火系是环形线圈车辆检测器工作环境中存在的强大宽带电磁干扰源.针对汽车点火系对环形线圈车辆检测器可能产生的辐射干扰,采用基于有限积分技术的仿真软件进行了数值仿真.仿真结果表明,在不考虑汽车金属外壳屏蔽作用,并且点火系恰好位于环形线圈正上方的情况下,汽车点火系产生的辐射电场对环形线圈车辆检测器正常工作有严重影响,必须对其采取一定的屏蔽措施.