基于虚拟线圈的夜晚车流检测

针对智能交通系统提出的夜间车流检测问题,提出了一种基于视频虚拟线圈的检测方法。该方法主要包括车灯配对和车辆检测两个部分。车灯配对是根据同一车辆的两个车灯大小和相对位置等特性对车灯进行配对;车辆检测是根据车灯配对情况输出车流量。结果表明,该算法取得了良好的检测效果,具备较好的鲁棒性,并且能满足实时性的要求。     

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。     

基于地感线圈的车辆驶入检测电路设计及仿真

交通物联网领域存在对道路车流信息监测的业务需求,将地感线圈布设于道路上可以感知车辆驶入的信息,为交通物联网提供初始数据。针对地感线圈工作场景,阐述了地感线圈工作原理。在此基础上,设计了一种基于地感线圈的车辆驶入检测信号的电路。该信号采集电路主要由调谐振荡电路、波形整形电路、微处理器等部分组成,介绍了各模块的设计要点。通过PSpice软件仿真表明该电路可有效采集地感线圈状态值变化,从而检测车辆驶入,在交通物联网领域具有较高的实用价值和应用前景。     

基于自适应虚拟线圈的多车道车流量检测算法

针对虚拟线圈检测算法在多车道车流量检测中存在误检或者漏检的问题,提出一种基于自适应虚拟线圈的车流量检测算法。根据图像二值化原理,对ViBe算法的前景检测部分进行二次判断,并改变背景更新机制,提出一种改进的ViBe算法,以达到快速消除鬼影的目的,更准确地完成前景目标提取。在道路上设置固定检测区域,根据运动目标在固定检测区域的运动轨迹来建立或者消除非固定虚拟线圈,再进一步使用虚拟线圈的车流量检测算法实现车流量统计。选择三个不同的场景4车道无车辆变道、2车道有车辆变道和3车道有车辆变道且环境突变进行实验,所提算法的车流量检测准确率比传统的虚拟线圈算法分别提高8.9、25和16.6个百分点,且所用时间相当。实验结果表明所提算法更适用于多车道的车流量检测。     

视频监控系统中运动检测算法的研究

运动检测是现代视频监控系统的核心.在分析和探讨了几种运动检测算法后,提出了一种新的应用于视频监控系统的运动检测算法,该算法结合统计法和边缘检测筛选出运动边缘点,对运动边缘点逐个进行块匹配最优搜索,估算出运动矢量.该算法的应用有效地压缩了存储的视频数据,改善了系统性能,有很好的实用价值.     

一种基于无人机视频影像的车流量统计算法

针对城市智能交通管理系统中车流量统计出现的漏检误检问题,提出一种基于无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)视频影像的车流量统计双虚拟检测线算法。算法利用数字图像处理技术和计算机视觉对视频流进行处理,首先对无人机获取的视频影像采用均值滤波进行去噪处理,利用改进的多帧平均方法提取出初始背景,通过背景差分法检测出运动目标,然后使用混合高斯背景模型进行背景更新,设置双虚拟检测线并计算二值图像上位于双虚拟线内的连通区域面积、长宽比,统计出实时的车流量。实例验证结果表明,该方法的准确率在非高峰期达到92.94%,高峰期达到91.62%,为城市智能交通管理提供了可靠的数据支持。     

一种改进的视频检索最优匹配算法

基于内容检索技术的出现为信息检索领域的发展指明了方向,分析了最大匹配和最优匹配的特征,前者仅从视觉的角度反映了两个镜头的相似性,后者则在最大匹配的基础上从客观全面的角度反映了镜头内容的相似特征,但是最优匹配算法忽视了视频内容时间顺序性。提出了一种改进的最优匹配算法,实验结果表明,算法在查全率和查准率方面均能够获得较为理想的结果。     

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。     

基于快速匹配算法的交通监控系统

随着城市车辆的增多,交通变得越来越拥挤,所以实现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.针对这个问题,文中以车辆闯红灯为例,提出了一种基于计算机视频检测技术的车辆运动监控方法.它采用了基于运动矢量的三步搜索算法,在系统实际运行中能根据目标运动方向自动排除许多人为和自然因素的干扰,确保了图像匹配的快速性和准确性,为对闯红灯等违章行驶车辆进行有效的视频跟踪抓拍和避免误拍提供了可靠保障.     

一种改进的SSDA图像匹配算法

介绍了一种快速的块匹配算法——SSDA算法,分析了现有SSDA算法的缺点:算法本身没有抗干扰性能、计算过程中没有利用图像自身的特点。针对现有算法的缺点提出改进,仿真结果表明改进算法在抗噪性能、计算速度上都比原算法有所提高。     

基于快速匹配算法的交通监控系统

随着城市车辆的增多,交通变得越来越拥挤,所以实现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。针对这个问题,文中以车辆闯红灯为例,提出了一种基于计算机视频检测技术的车辆运动监控方法。它采用了基于运动矢量的三步搜索算法,在系统实际运行中能根据目标运动方向自动排除许多人为和自然因素的干扰,确保了图像匹配的快速性和准确性,为对闯红灯等违章行驶车辆进行有效的视频跟踪抓拍和避免误拍提供了可靠保障。     

一种运动适应性快速运动估计算法

文中给出了一种适应性运动跟踪块匹配算法，利用相邻块的相关性确定搜索的初始点，根据相领块的运动性质确定当前块采用的搜索算法，实验表明此算法计算复杂度低，预测精度高。     

一种有效的匹配准则及块匹配算法

运动估计和补偿预测编码是视频编码标准中的一项关键技术,其核心问题在于块匹配的准确性。因此,寻找一种合理有效的块匹配准则是很必要的。传统的匹配准则是SAD,但该准则不能完全保证在满足SAD最小的情况下获得较低的编码比特率。因此,本文提出了一种改进的SAD匹配准则,提高了匹配的精确性和准确性,更加能够表示块的相似程度,并给给出了基于准则的块匹配算法。结合H.264/AVC视频编码标准的参考软件jm10.1,本文对运动估计部分采用了新的匹配准则,并进行了仿真测试。实验结果表明,在视频预测编码中,本文提出的块匹配准则可以更好地保证视频质量,提高压缩编码性能,而编码复杂性增加相对不大。     

单纯形块匹配搜索算法

本文在讨论块运动估计快速算法的基础上 ,根据单纯形优化搜索原理 ,提出了一种新的块匹配搜索法——单纯形块匹配搜索算法 ,并经实验结果说明了该算法的有效性     

一种圆柱形全景图生成新算法及其实现

利用基于图象的绘制(IBR)技术来建立具有真实感的虚拟环境是当前计算机图形学研究领域中的一项热门课题，也是虚拟现实技术中的关键技术。它以简单的图象合成代替基于三维几何的建模和渲染，加快了画面的显示速度，是建立特定三维场景的一种高效率的方法。基于这种方法，我们提出了一种生成圆柱形全景图的新算法，它通过快速查找
相邻两幅图象的匹配区域而实现图象的无缝拼接，建立圆柱形全景图。本算法计算速度快，效率高，能生成逼真的全景图。文章的最后给出了基于这种算法生成的部分全景图图实例。     

运动矢量加速度预测起始搜索点的块匹配算法

块匹配运动估计是去除图像序列时间冗余的重要手段,在MPEG-4、H.264/AVC等视频编码标准中都得到了应用,但消耗了巨大的运算量.论文阐述了块匹配算法原理,归纳了当前运动估计中采用的各种手段,建议使用一种运动矢量加速度预测搜索起点的算法,利用相邻的若干参考帧中对应块的运动加速度来预测待编码块的起始运动矢量.仿真结果证明该方法效果明显,减少了搜索次数且准确度高.     

一种基于最优模块匹配的新型加权中值滤波算法

为了去除图像中的噪声,提出了一种新型的加权滤波算法,算法思想是基于大范围的最优模块匹配,根据模块之间的相似度来衡量像素点之间的相关性,从而确定对中心点像素贡献的大小,赋予像素点不同大小的权值,来恢复被噪声点污染的信号点,达到去除噪声、保护图像边缘信息的目的。实验表明新算法在滤波性能方面优于现有的一些改进算法,即使在高密度噪声下,也能取得较好的滤波效果。     

一种基于概率矩阵的快速运动估计算法

基于块匹配的运动向量估计算法已被多种国际视频编码标准所采用,但其计算复杂度一直是一个研究热点。为了提高运动向量估计算法的速度和精度,提出了一种新的基于概率矩阵的快速块匹配运动估计算法,该算法首先根据之前宏块的运动向量来估计当前宏块各可能的运动向量对应的概率值,以组成和搜索窗口同样大小的概率矩阵,然后依据概率大小限制搜索的次数,以平衡算法的速度和精度。仿真实验结果表明,和标准菱形搜索法相比,该算法在精度略有提高的同时,还有效地提高了搜索效率。     

蝶形运动估计算法

提出一种运动估计算法,该算法充分利用视频序列的统计特性以节省计算量,提高速度。并采用简单有效的搜索模板-蝶形模板,快速截止技术通过提前判断DCT变换系数全零来停止搜索。采用中值运动向量预测技术以确定初始搜索点。仿真表明,该算法与钻石搜索算法相比,搜索速度提高43.26%~80%,图像质量更好。     

一种基于新型遗传算法的块运动估计算法

提出了一种基于新型遗传算法的块匹配运动估计算法。该算法把块运动向量作为遗传染色体,经过选择变异等操作,将随机搜索与特定目标搜索相结合,解决了以往快速搜索算法易陷于局部最优的问题,同时该算法中所带的模糊评价函数使得对个体的评价更合理、客观,该算法还将运动矢量空间偏置特性用于初始种群的选取,进一步提高了算法性能。实验结果表明,该算法性能上接近于FSA,速度却接近于TSS。