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。     

夜间环境交通数据采集系统设计与实现

针对夜间交通环境的特点,设计和实现了一种基于车灯的交通流视频检测系统。首先,提出一种夜间车道线检测算法,提取车道线并标定摄像机参数。接着,采用一种自适应阈值分割算法提取候选车灯连通域,并利用空间距离信息配对和分组属于同一辆车的连通域,根据规则集定位车灯,建立车辆假设。然后,通过线性搜索,结合最近邻准则和形状属性匹配在帧间关联车辆假设。对于部分和全部遮挡的情况,结合Kalman滤波器处理。根据跟踪信息的连续性,确认车辆存在并保存跟踪轨迹。实验表明,算法的复杂度低,能够在夜晚多种交通环境下实时检测和跟踪车辆,误检和漏检率低,并且对遮挡情况具有一定的鲁棒性。     

车道模型的高速公路车辆异常行为检测方法

针对高速公路上车辆的逆行、停车、轨迹异常等事件的检测问题,提出了一种基于车道模型知识的自底上向的车辆异常检测方法。首先由车道线的连续性、共线性的感知搜索出车道线和消失点,自动建立车道模型;然后在多车辆检测与跟踪时,通过目标运动位置预测和KLT特征点跟踪的方法建立表示目标区域交叠关系图,依据后验关系通过对图中节点对应目标区域的合并与拆分实现目标与实际车辆的一一对应,建立可靠的跟踪轨迹;最后基于消失点的坐标变换,计算车辆实际位置与速度,采用轨迹滑动窗口方法判断目标运动趋势并计算窗口内轨迹点平均速度,判断车辆的异常行为。实验结果表明,所提方法在不同天气、不同车流量环境中均有80%以上的事件检测率,同时算法简单,具有很好的实时性,能够适应实际高速公路智能检测设备的需求。     

一种夜晚道路环境下的后方车辆检测方法

目前,基于视觉传感器的车辆检测已经成为车辆驾驶辅助领域的研究热点。但是迄今为止,大多数研究集中在白天好的光照条件,对夜晚条件下的车辆检测研究较少。本文提出了一种基于车灯的夜晚道路环境下的车辆检测算法,利用摄像机采集实时图像来检测自车后方的车辆。首先,基于亮度信息提取夜晚环境图像中的光亮目标物,然后,对提取的光亮目标物进行验证,去除路灯等干扰光源,从而得到真正的车辆头灯;最后,按照基于知识的方法,对提取到的车灯进行组合,并对组合后的车灯对进行验证,从而检测出夜晚道路环境下的车辆。实验结果表明本文算法易于实现,识别率高,适应性好。     

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。     

基于视频分析的车辆排队长度检测

本文实现了一个完整的车辆排队长度检测算法。检测算法分为两步：车辆排队检测和队列长度计算。对白天和夜晚不同光照条件采用不同的队列检测算法,并实现了白天夜晚检测算法的自动切换。在白天光照条件下,采用移动检测窗来进行车辆排队检测,在每一个检测窗内,通过三帧差法运动检测和形态学边缘检测进行车辆存在检测两步判断有无车辆排队。针对夜晚场景,提出利用车灯这一显著特征进行车辆排队检测。以图像灰度直方图的相关系数作为距离值,利用kNN分类器进行白天夜晚的识别,实现检测算法的自动切换。队列长度计算通过摄像机标定完成,找到一种仅利用车道线的、简单有效的摄像机标定方法。实验表明该方法可以准确检测出车辆排队并计算出其长度。     

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。     

基于卡尔曼滤波器的抗遮挡车辆跟踪算法

针对由于车辆相互遮挡而不能准确跟踪车辆的问题,提出一种基于卡尔曼滤波器的跟踪算法。算法利用基于图像内容敏感度的背景提取算法,获取目标车辆的二值化图像,然后采用卡尔曼滤波器预测目标车辆在下一帧中的状态,在预测区域中进行搜索匹配,建立相邻帧中目标车辆的对应关系,有效推理目标车辆的驶入、驶出以及遮挡和分离,并根据预测信息对发生遮挡的目标进行跟踪。实验结果表明,该算法能够获得良好的跟踪效果。     

试飞机载测试系统一体化验证平台的设计与实现

为提高智能车对多车道的实际道路车辆行驶环境的适应性,提出了一种基于三车道模型的车辆检测方法。方法在预处理的基础上利用极角及位置约束的Hough变换得到可能的车道线信息并利用消失点对车道线进行筛选;利用三车道四线模型对车道线进行匹配;对于每条车道,分别利用车辆灰度信息对车道线内车辆进行识别,并利用视频的连贯性对车辆识别结果进行修正并跟踪车辆。该算法通过对车道线的二次筛选,提高了三车道模型的准确率,进一步提高了对于不同车道车辆识别的正确率。实验结果表明,在结构化道路上,对于不同路况,算法均具有较好的实时性和鲁棒性。     

基于轮廓特征及扩展Kalman滤波的车辆跟踪方法研究

在车辆实时跟踪中,基于Kalman滤波的方法是常用的有效方法,但因车辆检测时常将靠近的物体检测成一个目标引起误检现象,这会使在目标匹配时产生错误。为此,首先考察运动区域的长宽比和占空比,进行误检判断;然后提出了一种基于轮廓特征拐点的车辆分割方法;最后引入基于扩展Kalman滤波的跟踪模型。实验结果表明,采用的误检判断准则对多车辆的检测区域有较高的识别率,提出的基于轮廓特征拐点的车辆分割方法可实现重叠遮挡车辆的准确完整分割,用基于扩展Kalman滤波的跟踪模型实现了车辆的实时跟踪。     

基于模型的车辆检测与跟踪

车辆检测算法是汽车辅助驾驶系统中的核心算法之一。为了对摄像机抖动下的目标进行鲁棒跟踪,提出了一种新的基于投影的曲线模型匹配方法,利用投影的完整度、匹配点相对于模型的偏移量期望和方差的加权和作为相似性度量。在此基础上建立模型匹配算法,利用车辆模型匹配进行车辆的检测和跟踪。实验结果表明,该算法具有良好的适应能力,对不同车型、大小、颜色的车辆都能够进行很好的检测和跟踪,并能够在车辆颠簸造成摄像机抖动的情况下保持目标的稳定跟踪。     

基于单目视觉的纵向车间距检测研究

提出了一种在结构化公路上基于单目视觉的纵向车间距的检测方法;利用Hough变换识别两侧车道标识线,确定前方车辆识别区域,检测并跟踪本车道内的前方车辆,在传统的静态单帧图像测距模型的基础上,建立了一种改进的静态单帧图像测距模型,并实现了纵向车间距的测量;实验结果表明,该方法能够实时识别跟踪前方车辆,准确检测纵向车间距,其测量值与真实测量值相比较,误差比较小,测量精度较为准确,完全能够满足实际测距要求,是一种非常有效的纵向车间距检测方法,具有较强的通用性。     

适用于遮挡车辆检测的子块带权模板匹配方法

针对多车辆跟踪过程中的遮挡问题,提出一种基于梯度方向直方图的子块带权模板匹配方法。该方法先对目标分块,并提取每块的梯度方向直方图,然后利用核函数为各块赋予不同权值,并采用子块带权特征匹配度度量方法计算目标模型与搜索窗的匹配度,进而获取最佳匹配。最后将该方法应用于多车辆跟踪过程中的遮挡车辆跟踪与检测。实验表明,该方法具有良好的精确度和鲁棒性。     

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。     

前景约束下的抗干扰匹配目标跟踪方法

传统模型匹配跟踪方法没有充分考虑目标与所处图像的关系,尤其在复杂背景下,发生遮挡时易丢失目标.针对上述问题,提出一种前景约束下的抗干扰匹配（Anti-interference matching under foreground constraint,AMFC）目标跟踪方法.该方法首先选取图像帧序列前m帧进行跟踪训练,将每帧图像基于颜色特征分割成若干超像素块,利用均值聚类组建簇集合,并通过该集合建立判别外观模型;然后,采用EM（Expectation maximization）模型建立约束性前景区域,通过基于LK（Lucas-Kanade）光流法框架下的模型匹配寻找最佳匹配块.为了避免前景区域中相似物体的干扰,提出一种抗干扰匹配的决策判定算法提高匹配的准确率;最后,为了对目标的描述更加准确,提出一种新的在线模型更新算法,当目标发生严重遮挡时,在特征集中加入适当特征补偿,使得更新的外观模型更为准确.实验结果表明,该算法克服了目标形变、目标旋转移动、光照变化、部分遮挡、复杂环境的影响,具有跟踪准确和适应性强的特点.     

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。     

适用于遮挡问题的多车辆跟踪算法

针对多车辆跟踪中的遮挡问题,提出一种新的基于特征相关匹配的车辆跟踪算法。对前一帧和当前帧中获得的运动区域分别给予＂车辆区域＂和＂临时区域＂两种不同身份,采用＂三点外推法＂估计车辆区域在当前帧中位置,并通过计算到当前帧临时区域的距离以确定匹配区域,实现车辆跟踪。同时根据给各区域设置的状态因子判断车辆状态,结合基于追踪窗口的分割方法,较好地解决了车辆遮挡问题。实验结果表明,该算法简单有效,能较好解决跟踪中遮挡造成的车辆丢失问题,进行准确的目标跟踪。     

基于序列蒙特卡罗滤波的车辆跟踪算法研究

针对非线性目标跟踪中模型或函数近似等最优估计缺陷问题,提出了基于帧间预测和特征匹配的序列蒙特卡罗滤波跟踪算法.算法中采用在HSV色彩下的空间加权直方图描述跟踪车辆的状态特征,通过简单的随机漂移模型实现估测样本的帧间传递,利用估测样本与期望目标间的相似度量完成样本权重赋值运算,最终利用加权样本值估计实现待测目标的后验状态.实验结果表明,基于序列蒙特卡罗滤波的车辆跟踪算法计算简单有效,能够在复杂环境下实时、准确跟踪道路上无规律、非线性运动的车辆,并能够有效适应车辆部分遮挡和短时丢失等情况.     

一种基于帧间差分和光流技术结合的运动车辆检测和跟踪新算法

为了改进智能交通中的运动车辆检测和跟踪方法,提出一种基于改进的帧间差分和光流技术结合的运动车辆检测和跟踪的新方法。先用帧间差分法检测出运动物体的运动区域,再计算差值图中不为零处的光流,然后利用其光流场来实现运动目标的跟踪。为了减少计算量,提出一种基于最优估计的点匹配技术和光流均匀采样策略的光流场计算方法,并通过对灰度化后的光流场进行自适应阈值分割、形态学滤波等处理,实现了实时的运动目标检测和跟踪。     

基于单类支持向量机的视频车辆检测研究

针对现有视频车辆检测方法存在高误检率、不完整及需要分类的样本数量大等问题,提出一种基于单类支持向量机的视频车辆检测方法.方法通过基于视频多帧统计的方法获得完整的车道背景图像,采用单类支持向量机获得车道背景模型,应用此模型检测车辆目标区域.实验结果表明,该算法具有所需样本量小,车辆检测完整,对光照的变化具有一定的自适应能力等特点.