一种基于帧差法的夜间车辆检测方法

受光强变化大、照度低以及车灯光晕等影响,夜间环境下车辆视频检测相对白天比较困难;文中采用帧差法求感兴趣区域(Region of Interesting,ROI),抑制夜间车灯光晕;并引入"疑是车辆"的概念。以消除车辆断层和随机噪声造成的车辆误检;同时,根据运动目标在车道内分布的离散度判断车型;对不同夜间交通场景进行测试,检测率均在96%以上;在广深高速公路实地应用中取得了很好效果。     

基于三帧差法和交叉熵阈值法的车辆检测

考虑运动车辆图像的时间相关性和空间相关性,采用三帧差分法与二维交叉熵阈值法相结合的方法对运动车辆进行检测。利用三帧差分法对视频图像进行运动车辆的检测,得到灰度图像的差分图像,使用二维交叉熵阈值法对差分图像进行二值化。实验结果证明,该方案能够检测出完整的运动车辆,具有良好的可靠性和鲁棒性,满足智能交通系统的要求。     

一种改进的融合帧差法的ViBe算法

ViBe运动目标检测算法速度快,能有效抑制噪声,但在光照强度突然改变的情况下,该算法会造成大面积的背景像素被误判为前景像素,针对此问题提出一种改进的融合帧差法的ViBe算法。实验结果表明,改进的算法能在光照有变化时依然能检测到完整的运动目标。     

基于彩色空间的背景帧差法视频车辆检测

视频检测的研究是交通参数采集的主要问题,核心是对运动目标的检测。为克服传统基于灰度的背景帧差法所存在的缺陷,提出了建立在YCbCr彩色空间的背景帧差法检测运动目标,分割阈值采用基于迭代的最佳阈值的确定方法,并提出了梯度极值法得到最清晰、完整的车辆进行车流量的统计。经仿真结果表明提出的车辆检测算法不仅能够取得很高的检测精度,而且算法简单、运行速度快。     

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。     

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。     

基于改进SSD的航拍城市道路车辆检测方法

为提升无人机(UAV)航拍视角下城市道路车辆检测性能,基于SSD深度学习网络框架,改进并搭建了一种航拍城市道路车辆检测网络.一方面充分挖掘无人机航拍视角下车辆多为小目标的先验知识,利用K-means++聚类算法获取适应航拍车辆目标的默认候选框参数信息;另一方面,为保证小尺度目标特征的有效传递和准确提取,对基准SSD网络...     

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。     

基于帧差法和背景差法融合的车流量检测方法

研究优化车流量检测准确度问题。针对运动目标速度和外界环境都是影响车流量检测准确性,容易造成车流量的漏检和误检等。为了克服传统算法所存在的缺陷,在现有算法的基础上,提出了一种融合帧差法和背景差法的智能车流量检测方法。首先利用帧间差分方法为主,结合减背景方法为辅,然后通过一种迭代阈值分割法滤除噪声并对背景进行实时更新。完成了多车道的车流量检测,并进行了仿真,结果得到多组数据,并提高了计算准确率。仿真结果表明,改进方法可有效地提高了车流量检测精度。     

基于车辆自组织网络的交通态势检测方法

随着汽车保有量的迅速增加,城市道路交通拥堵变得尤为严重,精确地检测交通态势可以帮助缓解交通问题。为此,提出一种基于车辆自组织网络（vehicular Ad hoc networks,VANETs）的交通态势检测方法---TraSD-VANET（traffic situation detection method based on VANETs）。在该方法中,车辆自动聚簇,然后主动向簇头汇报当前自身的位置和速度信息;簇头根据收到的信息计算簇内的车辆密度和路面上的加权平均速度,之后基于模糊逻辑判断簇内的交通态势。仿真结果表明,在四种车辆场景下,TraSD-VANET检测准确程度比协作检测方法 CoTEC （cooperative traffic congestion detection）平均高16％。该方法在道路交通态势检测中有重要的应用价值。     

基于边缘检测和颜色纹理直方图的车牌定位方法

针对已有车牌定位算法在分辨率高、背景复杂图像上存在准确率下降的问题,提出了一种基于边缘检测和颜色纹理直方图的车牌定位算法。该定位算法分为两个阶段：首先利用结合了Canny和Sobel算法的改进边缘检测算法提取图像的垂直边缘,并结合滤波、投影等方法进行车牌粗定位;然后提取候选区域的颜色纹理直方图,与训练好的分类器进行匹配,实现车牌的精确定位。实验表明,该方法对于背景复杂、光照不均等情况均有良好的鲁棒性,在白天和晚上都能取得较好的定位效果。     

主动轮廓模型在车牌识别算法中的应用研究

提出了一种识别机动车辆牌照的算法。该算法首先利用车牌的纹理特征和区域形状特征检测车牌区域。为提高区域检测的正确性，利用新的改进的主动轮廓模型，利用先验知识确定精确的车牌边界。在精确确定车牌区域基础上，可以准确切割出车牌中的字符，从而提高识别率。     

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。     

基于图像差分智能交通运动目标检测的设计

为了减轻日益严重的交通拥堵问题,实现交通运输智能化控制,设计了基于图像差分的智能交通运动目标检测的软硬件平台.通过对交通运动视频中运动目标的提取、采集、统计、传输等处理,使交通指挥中心可全面掌控交通状况,达到提高道路利用率、解决交通拥堵的作用.结果可知,本系统准确率较高,可作为省道、城市快速路的智能交通系统的一部分.     

一种基于区域熵值的车牌定位方法

因搜索空间太大,现有的车牌号码识别系统所采用的图象分割方法一般说来效率较低。为此,本文提出了一种基于区域熵值的车牌定位方法,可快速判定车牌的粗略位置与颜色,即得到一个属于车牌区域的参考点和车牌的背景色,从而使得随后的图象分割仅在该参考点的周边区域进行,大大缩小了搜索空间,提高了效率。     

基于ViBe模型和五帧差分法的目标检测算法

针对当前常用ViBe算法对光照适应性差,当光照突变时ViBe算法把大面积的背景误判成前景;为此提出了一种结合ViBe背景模型与五帧差分法的新的运动目标提取方法。首先采用ViBe算法提取运动前景目标,然后将整个前景图片分成若干区域,统计这些区域中前景像素个数大于预设阈值的区域的个数,将符合条件的区域的个数与整个前景图片区域总数相比,当比值大于某一阈值,发生了判断为光照突变改用五帧差分法处理图像;最后通过连通性检测和形态学操作等后处理,最终提取出运动前景目标。实验结果表明:该算法能够有效地防止ViBe算法把大面积的背景误判成前景,提高了ViBe算法对光照变化场景下的鲁棒性,检测效果优于单独使用ViBe算法和五帧差分法的检测效果。     

基于无线传感器网络车速监测算法

为了构建基于无线传感器网络的大规模、低成本、低功耗的交通信息采集系统,本文提出了一种车辆速度检测 算法。将一跳通信范围内的路由节点和多个传感器节点看成是一个子网,路由节点实现子网内的时间同步和车速计算。 通过实验验证了该车速检测算法的精度可达到 95% 左右。     

基于颜色和运动信息的夜间车辆检测方法

在城市交通流量视频检测系统中，夜间车辆检测一直是个难题。传统的方法都是基于形态学算子，通过检测车头灯来检测车辆，这种方法运算量较大，而且受环境光线影响比较大，为此，提出了一种基于颜色和运动信息的夜间车辆检测方法。该方法首先利用颜色信息在图像中检测出车辆尾灯，并对车辆尾灯进行连续的跟踪；然后利用运动信息和先验知识对车辆尾灯进行匹配；最后统计出交通流量。实验结果表明，该算法可以准确的检测出夜间正常行驶的车辆，并且能够适应雨天等复杂天气条件。     

一种基于ZigBee的车辆定位方法

车辆的无线定位技术一直以来都是智能交通系统（ITS）中的一个热点和难点。该文提出了一种道路交通中实现车辆无线定位的的解决方案,系统以无线传感器网络中的ZigBee技术为基础,通过研究分析交通车辆定位系统实际需求,制定了研究方案的软硬件技术指标。再结合ZigBee无线网络技术的组网特点给出系统总体设计结构,阐明系统算法结构及系统配套硬件设计。该系统方案为当前的智能交通系统的构建提供了一些有意探索和思路。