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本文提出了一种基于数字图像处理的交通流量参数的检测方法,通过CMOS传感摄像头对交通道路摄取的车辆和交通场景来有效地检测交通参数,其中主要用到基于DSP的数字图像处理方法来对摄像头获取的图像进行获取、分析、分割及特征提取等。本方法可以完成单车道的城市交通要道的车辆计数和车辆速度检测等交通信息。该方法具有良好的实用性和可靠性,可用于现场采集交通信息以便调控交通道路状况。 相似文献
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针对传统目标检测跟踪算法检测精度低、鲁棒性差的缺点,以及交叉路口图像视频资源冗余的现象和车辆密集程度高的特点,提出了一种基于改进YOLOv5和DeepSort算法模型的交叉路口实时车流量检测方法,在MS COCO和BDD100k相结合的数据集上,采用改进的YOLOv5算法模型实现视频小目标车辆检测,利用深度学习多目标跟踪算法DeepSort对检测的车辆进行实时跟踪计数,实现了交叉路口监控端对端的实时车流量检测。通过分析比较不同参数的模型,最终选定了YOLOv5m模型。实验结果表明,该方法在复杂环境、车辆遮挡和目标密集程度高等环境下检测速度更加快,对车辆的检测效果更好,平均准确度达到96.6%。该方法完全满足目标实时性检测的要求,能充分满足交叉路口车辆检测的有效性,满足实际需要的使用需求。 相似文献
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针对基于视频的交通检测器的检测精度和实时性难以提高的问题,提出了一种基于线扫描相机的新型交通检测器。该检测器通过两个相距2米的线扫描相机捕获移动车辆的俯视图像,采用小波变换算法进行图像背景更新和目标提取,运用目标投影曲线相关匹配的方法进行车辆速度估计,最终检测出经过检测断面所有车辆的个数和速度。实验结果表明,基于线扫描相机的交通检测器在车辆计数和车速估计方面的性能上均要优于传统的基于视频的交通检测器。 相似文献
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车辆压线检测是智能交通系统的一个重要功能,为此提出一种基于车载图像的目标车辆压线检测方法.首先,利用合成数据方法构建一个类型丰富多样的压线检测数据集;然后,结合图像语义分割方法完成车辆检测和车道线检测并以分割图形式表示结果,再使用前后轮估计的方法获取车辆前后轮的位置;最后,通过车轮与车道线位置对比实现车辆压线判断.实验表明,结合图像语义分割模型后,所提方法的压线检测平均准确率达到88.7%,平均耗时35 ms,具备一定的实际应用价值. 相似文献
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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。 相似文献
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智能交通系统是目前交通运输领域研究热点,车辆检测是智能交通系统的主要组成部分.文章研究了基于视频的车辆检测技术,指出运动车辆图像预处理、背景图像重建与更新以及运动车辆检测与技术是基于视频的车辆检测应解决的关键技术. 相似文献
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针对交通监控场景中对车辆速度测量的需求,提出了一种相机标定方法和车辆速度测量方案。首先,通过深度学习YOLO检测算法和光流跟踪算法对图像中的车辆目标进行检测和跟踪,根据获得的轨迹集合使用级联霍夫变换计算出道路方向上的消失点,从而检测出道路上的标志线。之后根据消失点和标志线,使用试探焦距思想完成相机标定任务。最后通过计算多帧之间瞬时速度的平均值来实现车辆速度的测量。通过真实交通监控场景的实验结果表明,这种基于消失点的自动相机标定方法具有较好的稳定性和较高的标定精度,能够满足车辆速度测量和实际工程应用的需求。 相似文献
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提出一种基于虚拟线的交通参数(车速、车辆计数等)视频检测方法。通过检测在实时图像序列中设置的虚拟线,检测车辆存在,进而计算出车速、车流量等交通信息。该方法自适应更新背景和阈值,具有较高的检测精度和良好的抗干扰性,避免了大量乘法运算,有效地提高了检测速度,具有良好的实时性。 相似文献
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道路车辆实时检测是计算机视觉领域中的研究热点问题。针对道路车辆检测算法存在检测精度低、速度慢等问题,提出了一种基于改进YOLOv3的道路车辆目标检测方法。通过改进Darknet53骨架网络构建了有30个卷积层的卷积神经网络,在减少网络成本的同时提高了检测速度;根据道路车辆宽高比固定的特点,利用k-means聚类方法选取锚点预测边界框,提高了检测速度与精度。实验结果表明,提出的方法在标准数据集KITTI上的平均精度达到了90.08%,比传统的YOLOv3提高了0.47%,检测速度达到了76.04 f/s,明显优于传统的YOLOv3算法。同时将该方法应用于车辆行驶动态数据集,能够实现针对视频中道路车辆的实时检测。 相似文献
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微型的感应线圈车辆传感器 总被引:10,自引:0,他引:10
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. 相似文献
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一种基于帧差法的夜间车辆检测方法 总被引:3,自引:0,他引:3
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。 相似文献
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为了在发生轻微交通事故时, 快速使事故车辆驶离现场, 保证道路畅通, 提出了一种车辆碰撞检测及责任判定模型. 首先结合SSD目标检测算法(single shot multibox detector)和MobileNet轻量级深度网络模型, 对其进行改进以获取每一帧视频图像中运动目标的位置和大小信息, 实现对车辆识别与检测. 其次, 利用卡尔曼滤波器对连续图像帧之间的运动目标建立对应匹配关系, 预测目标的运动状态, 对目标的位置及运动趋势做出判断, 实现车辆轨迹跟踪. 随后通过车辆目标检测框的交并比判断是否发生碰撞. 最后针对直行道路中车辆的速度、方向信息结合道路安全条例及机动车事故快速方法对事故车辆进行责任判定. 结果分析表明, 该研究可实现直行道路场景下的追尾及变道引发的车辆碰撞检测及责任判定. 相似文献
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我国机动车保有量急速增长,产生一系列严重的安全与交通问题.与此同时,视频图像文件呈爆炸式增长,为公安的监控、刑侦以及案件的侦破带来了很大的困扰.车辆目标检测与识别越来越受到人们的关注,研究一种高效而准确的车辆目标检测方法意义重大.在YOLO目标检测框架的基础上,设计了一种卷积神经网络的车辆检测及其车型粗粒度识别方法.网络结构采用多层感知机卷积层,增加特征映射的非线性处理能力;移除原来模型中的全连接层,利用锚点框预测目标的边界框,在降低模型复杂度的同时提高了目标检测的召回率.实验结果表明,与主流的目标检测方法相比,该车辆目标检测方法在处理速度和准确度上都有提高,在迭代20 000次的情况下,平均准确率为94.7%. 相似文献