视频车辆检测技术及发展趋势

视频车辆检测技术正朝着智能化、网络化、集成化、实时性、视觉检测立体化等方向发展。视频车辆检测技术分为非模型交通信息检测技术和基于模型跟踪的交通信息检测技术两大类。对视频车辆检测技术在实际使用中存在的问题进行分析研究,提出相应的解决方法和改进措施。需进一步加强对视频检测算法的优化和改进研究,以提高检测算法的速度、准确度、自适应性,保证图像处理的实时性和有效性。     

基于视频图像处理技术的车流量检测系统的设计与研究

交通车流量参数检测作为智能交通系统的重要研究内容之一,其能够精准并迅速地统计车流量,这对智能交通系统的控制提供了一定的参考与保证.以视频图像处理方式为基础,测量了车流量,研究了统计算法,通过运用k-均值聚类建模的车辆目标检测算法,即使在背景条件不断变换的情况下,也可以达到对背景图像进行实时更新的目的,快速准确地对其中的运动目标进行分割.最后采用了VC++开发工具和OpenCV图像开发包进行检测系统设计,通过对拍摄的交通视频文件进行测试,证明效果显著.     

基于视频检测的单交叉口模糊控制方法研究

本文提出了一种基于视频检测的单交叉口模糊控制方法。通过视频检测来获取实时交通数据,采用模糊控制的方法实现对交叉口的实时控制。实验结果证明了该方法的有效性。     

针对运动物体的视频检测方法

视频检测技术是交通检测领域的一种新技术，是一种结合视频图像和电脑化模式识别的技术，在路上安装摄像机，通过软件在显示器视频图像的车道上设置虚拟车道检测器，每个虚拟车辆检测器代表一个区域，当车辆通过任何一个虚拟检测器时，就会产生一个检测信号，再经过软件数字化处理得到车型、车流量、车速、车头距离、占有率、车辆排队长度等交通数据。这里从另外一个角度介绍一种针对运动物体的图像处理方法，即通过图像灰度的一种代码变换，比较连续的两副图像，进而检测物体的轮廓及运动方向。     

高速公路管理中的交通事件视频检测系统

采用背景自动更新技术,实现了一个交通事件视频检测系统。该系统由分析仪、数据服务器和管理器等组成,可对交通事件报警,可在事件事故发生时自动录像,以及进行永久录像、管理员录像、多摄像机录像和外部触发录像,可测量交通参数,可进行远程维护,实现对道路交通安全管理。     

视频检测技术在高速公路车流数据采集中的应用

阐述目前在高速公路交通管理中采用车流检测技术进行车流交通数据采集的必要性,并对常用的几种车流检测技术进行了比较,用具体事例论证了视频车流检测技术对高速公路是一种性价比较高的选择,也是未来车流量检测技术的重要发展趋势。     

视频检测技术检测交通流参数的原理与方法

本文对运用频检测技术检测交通流参数的原理和方法进行了详细的介绍,给出了各种交通 检测和处理方法及具体的数据处理关系。     

形态滤波器在交通视频检测中的应用

介绍交通视频检测的基本过程,分析了交通视频图像的特征,研究了三种形态滤波器——中值滤波器、普通形态滤波器、顺序滤波器对交通视频图像的处理能力．顺序滤波器的使用依赖于二值图像中噪声与目标的分布参数P．提出了选择交通视频图像分布参数P和滤波窗大小的基本方法．实验证明,选用合适参数P的顺序滤波器能够大大减少计算量,快速地处理交通视频的二值图像,基本满足在各种气象条件下的实时采集交通数据的要求。     

基于DSP的交通视频检测研究与设计

在智能交通系统中,交通信息采集是交通系统管理的基础环节。视频检测由于其能够直观、有效的获取交通中运动目标的运动状态,因此得到了广泛的应用。随着微电子技术的广泛应用,低成本、低功耗的嵌入式系统越来越多的出现在智能交通领域。本文以嵌入式系统中的DSP（数字信号处理）为基础,开发交通信息采集装置,对交通流视频检测过程中的检测算法进行设计,对关键问题进行了研究。     

基于中值滤波技术的视频图像边缘检测算法

传统算法抗干扰性能较差,利用人工经验对高低阈值进行设置完成边缘提取,不但会出现伪边缘,同时会产生很多噪声。为此,提出一种新的基于中值滤波技术的视频图像边缘检测算法。依据集合代数原理,通过集合论对几何结构进行描述,完成对视频图像形状与结构的预处理。针对视频图像中某一点的值,对其用该点邻域中不同点值的中值进行替代,对视频图像进行平滑滤波处理。在此基础上,通过设定阈值对某像素点是否是边缘点进行判断,利用最大类间差分技术获取最优阈值,自适应选择合理阈值,以降低假边缘现象的出现概率,提高边缘连续效果。对视频边缘轮廓区域的增强处理,得到有效的边缘检测结果。实验结果表明,所提算法检测结果伪边缘较少,图像边缘检测质量高,噪声少。     

用于交通治安卡口的全天候视频车辆检测方法

文章针对交通治安卡口应用,提出了一种基于视频的全天候智能车辆检测方法。该方法主要特点是不考虑车辆跟踪,提高了计算速度并避免了跟踪误差,适于嵌入到监控摄像机中;而且自动区分白天/夜间场景。对于白天场景,通过背景剪除、阴影抑制、形态学计算等手段获得运动信息,然后根据车辆的尺寸、对比度与纹理特征实现车辆检测;对于夜间场景,利用车灯的高亮度与对称性特征得到车辆检测结果。该方法快速有效,在现场采集的实际路况视频数据上,白天与夜间车辆检测准确率分别为96.42%和95.96%。     

基于视频检测的流量监测技术在高速公路中的应用

文章概述了智能交通应用于高速公路现状,结合杭金衢高速公路,重点阐述了基于视频检测的流量监测技术在其上面的应用。     

智能交通管理系统中的视频采集技术

智能交通管理系统(ITMS)是智能交通系统(ITS)的重要组成部分,而各种交通信息采集是实现系统智能化的前提,交通信息采集的方法和技术很多,其中,视频检测技术具有大区域、大信息量、多功能的特点,正成为交通动态信息采集技术主流。本文分析了视频交通动态信息采集技术的特点,对智能交通管理系统中综合应用视频交通信息采集技术进行了技术探讨。     

基于视频检测技术的治安监控系统应用研究

监控系统的应用日益广泛,但长期以来从前端摄像、中间传输,到后台中心存储的应用模式几乎一成不变,如果在技术上没有新的突破,那么这种状况还将继续。文章以视频检测技术为支持对治安监控系统中监控中心自动预警功能的实现进行了研究。     

基于视频的交通参数检测综述

为使智能交通系统发挥作用,必须对流量、密度及速度等交通流的核心参数进行检测,目前已经有许多常见的方法,但在实际的检测中,使用一种检测方法只能检测出部分参数,未能够实现全部参数的检测,尤其是密度参数非常难以检测.现有的密度检测方法大部分集中在局部场景的交通密度检测上,对于连续场景的交通密度检测很少涉及.现主要综述了流量、密度及速度3个方面的检测方法,并重点关注仅通过视频数据能够方便地检测出多个交通参数的文献.     

车辆视频检测算法的研究

车辆视频检测是近年来逐步发展起来的一种新型车辆检测方法,是智能交通系统研究中的一个重要方向。本文阐述了车辆视频检测相关算法,主要包括车辆存在检测、车速测量与车型识别的算法的设计,以及各个算法的影响因素分析与对策。     

基于DSP的车辆视频检测系统的研究

文章介绍了基于DSP的交通参数的视频检测方法。阐述了视频图像采集、处理、特征提取的原理及算法;并通过D-S证据理论来提高系统参数检测的正确率。该系统的应用可极大地提高城市交通管理的效率,具有很好的应用前景。     

基于时空上下文信息的混合交通视频检测算法

前景物体的边缘信息对混合交通视频检测的参数提取和表达具有非常重要的作用. 为克服孤立地利用当前图像无法准确提取边缘信息的问题,提出了基于时空上下文表达的混合交通边缘提取新算法. 在获取当前边缘信息基础上,结合运动目标的特征属性与时空上下文相关信息,通过检索文本的关联性,进行前景边缘提取. 实验表明,文中算法能够准确而充分利用上下文信息实现前景边缘的提取,前景边缘的有效提取率可达95%以上,为后续混合交通视频检测的分类识别和参数提取提供了有效的依据.      

机动车违法行为视频检测系统的现状及发展趋势

机动车违法行为的视频检测技术越来越成为一种趋势，本文对现有的各种机动车违法行为视频检测技术和系统进行了详细阐述和归纳，并对各种机动车违法行为的视频检测方法的发展趋势进行了分析。     

交通违章视频检测管理系统的设计与实现

针对交通违章的检测和管理，设计了一种基于视频检测技术的违章检测管理系统。给出了系统的组成结构和工作流程，定义了系统的功能，设计和实现了系统的功能模块，并分析和讨论了系统的技术难点。该系统利用视频图像处理和图像识别技术，对交通视频图像进行分析，能有效的检测出车辆违章行为(误检率低于10％)，抓拍违章车辆图像(成功率95％以上)，记录和管理违章车辆信息。应用结果表明，该系统较好地实现了对机动车越线类违章的检测与管理。