复杂环境下的夜间视频车辆检测*

分析了夜间复杂交通场景的特点,提出了应用于夜间交通信息采集的HLEPT（headlight extraction,pai-ring and tracking）算法。该算法包含车灯提取算法和配对跟踪规则,并结合先配对车灯后跟踪其轨迹和先跟踪车灯后配对其轨迹两种方法,对车流量、车速等交通信息进行统计。实验表明,HLEPT算法复杂度低,具有良好的实时性、鲁棒性,良好环境下其检测率达到96%以上;即使在雨夜路面有车灯倒影的交通拥挤路段,也能达到88%的检测率。     

基于视频的夜间高速公路车辆事件检测

针对高速公路夜间行驶车辆的特点,基于最优化理论提出了一种鲁棒的车辆检测和跟踪算法,对现有的车灯提取算法和轨迹跟踪规则进行了改进,不仅可自动统计和显示车流量,车速等交通信息,并且能对逆行、拥堵、自由流停车等交通车辆事件做出自动判断。实验结果表明,该算法复杂性低,实时性好,在夜间路况较好的条件下车辆检测成功率达95%以上,在拥挤交通条件下,检测正确率在80%左右。     

一种高鲁棒性的夜间车辆定位与跟踪方法

针对夜间环境下的车辆检测问题,从车头灯视角出发,提出一种具有高鲁棒性的夜间车辆定位和跟踪方法。结合卡尔曼滤波实现健壮的亮斑帧间跟踪,并根据亮斑的运动连续性和形态稳定性提取车灯目标。采用基于时域和空域特征的谱系聚类方法对车灯进行同车分组,利用车头灯组对车辆目标进行准确定位和跟踪。实验表明该方法在夜间交通环境中的有效性和高鲁棒性。     

基于最小特征匹配代价的夜间车辆检测和追踪

针对夜间复杂环境下车辆追踪存在检测难、配对准确率低、追踪效果差等问题,提出一种新的夜间车辆检测与追踪算法。首先将频域的同态滤波与空域的阈值技术结合进行车灯检测;然后,利用几何特征对车灯进行跟踪;其次,将几何特征和运动特征相结合,利用最小特征匹配代价算法实现车灯配对;最后,根据车灯配对情况对车辆轨迹进行追踪,同时引入反馈修正机制对轨迹进行修正。实验表明该算法能够在不同照明和交通条件下有效检测车灯、跟踪车辆,平均检测率和跟踪率较高。     

基于改进卡尔曼滤波的车道线与车辆跟踪系统算法研究

针对传统的车道线跟踪系统在复杂交通流情况下,利用卡尔曼滤波无法有效跟踪车道线的问题,论文提出了一种融合车辆与车道线检测的跟踪算法.该算法首先利用二阶高斯方向滤波器提取车道线检测的响应,同时利用haar-like特征检测图像平面中的车辆的2D回归框,并利用卷积神经网络预测车辆的3D回归框区域.利用车辆3D回归框的在车道线平面上的投影,结合改进的卡尔曼滤波同时跟踪车道线和车辆位置,避免因为车辆的遮挡造成对车道线的跟踪失效问题.实验室结果表明提出的融合车道线与车辆跟踪算法具有较好的准确性和鲁棒性.     

基于视频的夜间车辆检测与跟踪

在道路交通管理中基于视频的车辆检测技术发挥了越来越重要的作用。针对夜间交通视频图像中由于照明度低和光线反射干扰导致运动目标提取困难等问题,提出一种建立矩形框来标志车辆的夜间车辆检测与跟踪的方法。通过对图像进行预处理,提取可能为车灯的亮点,建立连通区域。利用两车灯之间的水平位置,两车灯的面积应该是相近或几乎相等以及两者之间的距离应该小于设定的阈值来进行车灯配对。车灯配对成功之后,适当放大配对车灯的连线长度,得到车头宽度。进而根据车头长宽比关系得到车头区域,再通过规则集来定义多种情况下矩形框保存车辆信息的基本原则。车辆的统计跟踪通过基于邻域的方法来实现。经过实验表明,该方法能很好地适用于夜间车辆的检测,并且能满足夜间检测的要求,具备一定的稳定性和准确率。     

基于车前灯的夜间车辆视频检测研究

针对夜间车辆视频检测和车流量统计的难题，提出了一种改进的基于视频图像处理提取车前灯的算法。通过分析夜间车辆视频的特点，利用梯度滤波法消除地面反射光对车灯的干扰，实现图像增强，并将分水岭分割算法和直方图双峰法相结合提取车前灯的信息。利用车灯配对匹配原则设计了一种新的匹配算法和跟踪算法实现车灯的配对与跟踪，最终准确地实现了车辆检测和车流量的统计功能。     

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。     

夜晚车辆异常事件分析

夜晚车道模型是车辆跟踪和车辆行为分析的基础,但是当高速公路或者城市道路光线较暗时,很难通过车道检测的方法来建立车道模型,夜晚车辆快速行驶或相邻帧车辆之间重叠度较低时无法实现准确跟踪。针对此类问题提出了一种基于学习的车道模型建立方法和基于多帧的最佳匹配跟踪方法。首先利用自动多阈值分割方法提取场景中光亮的目标;其次,利用车灯的相关特征移除非车灯光亮区域;接着,利用空间信息把车灯聚类成一个车辆目标,利用多帧的最佳匹配跟踪方法进行跟踪;最后利用车辆跟踪参数与车道模型的融合对夜晚车辆异常事件进行分析。实验结果表明,该算法能够准确地检测出夜晚车辆换道、逆向行驶、交通拥挤、停车等异常事件,并且有很强的鲁棒性。     

夜晚车辆异常事件分析

夜晚车道模型是车辆跟踪和车辆行为分析的基础,但是当高速公路或者城市道路光线较暗时,很难通过车道检测的方法来建立车道模型,夜晚车辆快速行驶或相邻帧车辆之间重叠度较低时无法实现准确跟踪。针对此类问题提出了一种基于学习的车道模型建立方法和基于多帧的最佳匹配跟踪方法。首先利用自动多阈值分割方法提取场景中光亮的目标;其次,利用车灯的相关特征移除非车灯光亮区域;接着,利用空间信息把车灯聚类成一个车辆目标,利用多帧的最佳匹配跟踪方法进行跟踪;最后利用车辆跟踪参数与车道模型的融合对夜晚车辆异常事件进行分析。实验结果表明,该算法能够准确地检测出夜晚车辆换道、逆向行驶、交通拥挤、停车等异常事件,并且有很强的鲁棒性。     

高速路的车道检测与车辆跟踪

基于智能交通的快速发展,研究了基于高速路的车道检测和车辆跟踪技术.对于多车道检测,根据路面与分道线灰度级相差较大的特点来实现车道路面的分割,接着结合直线方程和Catmull-Rom Spline插值算法来拟合分道线.对于单车道检测,首先基于HSV颜色空间和Sobel边缘提取方法对其进行有效分割,接着在透视变换空间中提取分道线坐标点并用二次多项式拟合分道线.针对车辆检测,使用Hog+Gentle-Adaboost分类算法实现无人车前方路面车辆的检测,接着基于车底阴影的特征对车底阴影进行检测以验证学习算法检测到的车辆区域的真伪性.针对车辆跟踪,采用动态二阶自回归模型的方法预测车辆的状态.其中,对于粒子滤波固有的粒子退化问题,引入Thompson_Taylor算法改善了粒子退化和低多样性的缺陷.本文的车道检测和车辆跟踪算法能较容易地移植在嵌入式平台,可靠性和准确性较高,且有助于进一步实现车道偏离报警和前向防撞系统.     

基于视频检测技术的智能隧道交通安全监控系统设计

隧道实时交通安全监控系统是确保隧道安全运营的重要手段.针对隧道环境的特殊性,提出基于差异深度积累的目标检测算法和基于卡尔曼滤波的目标跟踪算法,实现了多运动目标的检测与跟踪,并综合运用图像处理、计算机视觉、模式识别和软件工程等技术设计了基于视频检测技术的智能隧道交通安全监控系统.该系统能准确地检测出各种交通运行参数和交通事件,为隧道交通安全提供了有力保障.     

全天候车辆实时检测系统

为解决全天候车辆检测技术精度不高的难题,提出了一种新型联合检测算法。通过在混合高斯背景建模法中加入膨胀、腐蚀算法,减少了视频车辆图像中的大量断点和随机噪声;利用最小面积法设置外接矩形框并通过不断调整矩形框的大小和位置,准确框选出视频图像中的目标车辆。由于夜间光线场景复杂,以能被明显区分的车前灯作为目标,通过直方图双峰阈值法和分水岭分割法将其从视频图像的背景中分离,并基于车前灯的形态参数,设置合适的车灯匹配条件,提出一种实时的车灯配对、车辆跟踪算法,大幅提高了夜间车辆检测的准确度。提出的新型联合车辆检测算法,有效地消除了由于外界光线环境改变造成的车辆检测误差,为全天候车辆检测提供了新思路,具有很强的针对性和重要的现实意义。     

Vehicle Detection Using Spatial Relationship GMM for Complex Urban Surveillance in Daytime and Nighttime

Traffic surveillance is an important issue in intelligent transportation systems. Efficient and accurate vehicle detection is one challenging problem for complex urban traffic surveillance. As such, this paper proposes a new vehicle detection method using spatial relationship GMM for daytime and nighttime based on a high-resolution camera. First, the vehicle is treated as an object composed of multiple components, including the license plate, rear lamps and headlights. These components are localized using their distinctive color, texture, and region feature. Deriving plate color converting model, plate hypothesis score calculation and cascade plate refining were accomplished for license plate localization. Multi-threshold segmentation and connected component analysis are accomplished for rear lamps localization. Frame difference and geometric features similarity analysis are accomplished for headlights localization. After that, the detected components are taken to construct the spatial relationship using GMM. Finally, similar probability measures of the model and the GMM, including GMM of plate and rear lamp, GMM of both rear lamps and GMM of both headlights are adopted to localize vehicle. Experiments in practical urban scenarios are carried out under daytime and nighttime. It can be shown that our method can adapt to the partial occlusion and various lighting conditions well, meanwhile it has a fast detection speed.     

夜间城市交通监控中各类车辆轨迹的完整提取

针对夜间城市交通视频中各类车辆轨迹的完整提取，提出结合车辆类型与轨迹反馈修正的跟踪系统。在视频远中近区域筛选复原车灯光斑后，用面积重叠法获得车灯初始轨迹，再应用反馈纠正误匹配；通过单应性矩阵推算实际车宽，并依此给车辆分类后，按照时空相似度完成车灯配对；最后修正、优化车辆跟踪结果，实现相邻两个监控点间车辆轨迹的完整提取。与同类算法相比，车辆跟踪帧数增加了500帧，车灯匹配率提高了11.33%，车辆跟踪率提高了10%。     

智能车视觉导航的道路和前车检测系统

设计了一个基于单目视觉的智能车自适应道路、前车检测系统,主要应用于结构化道路,可以根据输入图像的可见度自动在夜间模式和日间模式间切换。结果表明系统可以在不同可见度下,自动、快速、准确地检测前车。