基于改进高斯混合模型和卡尔曼滤波的车辆检测与跟踪

提出一种基于改进高斯混合模型和卡尔曼滤波的车辆检测与跟踪方法.该方法在车辆检测阶段,为了解决传统高斯混合模型对运动目标速度变化自适应能力较差的问题,通过定义运动目标速率因子,给出一种模型学习率自适应更新策略,对传统高斯混合模型进行了改进,并用以实现车辆检测;在车辆跟踪阶段,通过建立一个适用于视频目标跟踪的卡尔曼滤波系统,并以车辆检测阶段输出的车辆质心为该卡尔曼滤波系统的量测值,实现了选定车辆目标的跟踪.实验结果表明,该方法车辆检测与跟踪效果良好,能满足实际交通监控系统的需求.     

自主车辆线性时变模型预测路径跟踪控制

为提高自主车辆路径跟踪控制的实时性和鲁棒性,研究一种线性时变模型预测路径跟踪控制方法.建立用于控制器仿真验证的纵向侧向二维车辆非线性动力学模型;从二轮三自由度模型出发,推导出线性时变路径跟踪预测模型;引入向量松弛因子解决优化求解过程中硬约束导致的控制算法非可行解问题,基于模型预测控制理论将路径跟踪控制算法转化为带软约束的在线二次规划问题;最后通过Matlab/Simulink实现车辆动力学建模和控制器设计,双移线工况仿真结果表明,所设计的控制器能够适应不同车速、不同设计参数的鲁棒性要求.     

基于虚拟监测线的交通参数视觉实时监测

给出了基于虚拟检测线的运动检测方法,说明了虚拟检测线的设置原则,给出了背景更新的图像差分方法和计算流程.在运动检测的基础上,说明了车流量和车速的检测方法.该方法简单有效,对车辆计数和车辆速度检测的准确率和实时性较高.     

基于投影的车辆视频检测方法

为了提高车辆视频检测的鲁棒性,提出了一种虚拟区域内邻近帧间差分和背景差分相结合的车辆视频分割方法. 采用一种新的背景模型的高效自动更新方法,确定目标区域,利用腐蚀膨胀形态学运算减少检测区域内非目标干扰,采用帧间逻辑操作和种子填充方法填充待分割区域,基于水平和垂直投影方法,对车辆进行检测. 实验结果表明,该方法对道路车流量具有较好的检测效果.     

基于改进的自适应混合高斯背景模型的车辆检测方法

针对静止摄像机条件下运动车辆的检测问题,提出一种改进的自适应混合高斯背景模型的方法.该方法初始时通过三帧差分法判断运动目标所在区域,运用提出的区域背景更新算法生成初始背景图像,然后在Stauffer等人提出的自适应混合高斯背景模型的基础上融入帧间差分和背景差分相结合的方法用于判定运动目标区域和背景区域,通过对背景区域和运动目标区域设置不同的学习率来更新背景模型,提高了模型的收敛速度.实验结果表明,同传统检测方法相比,改进的算法能较快地初始化背景模型并能有效地检测出运动车辆,有较强的鲁棒性和较好的自适应能力.     

紧急变道工况鲁棒性车辆轨迹跟踪策略

提出一种基于凸多面体方法的鲁棒性静态反馈紧急工况轨迹跟踪策略.使用侧向位移误差和车辆横摆角误差建立车辆轨迹跟踪模型.针对车辆紧急避让中车辆动态特性高度非线性的问题,使用凸多面体方法建立车辆轨迹跟踪的鲁棒性控制策略.通过Matlab和Carsim软件的联合仿真表明,本文的车辆轨迹跟踪策略具有较为良好的性能和鲁棒性.     

一种基于虚拟线圈运动矢量的车速检测方法

针对交通监控中的车速检测问题，提供了一种基于视频图像处理的车速检测方法，从CCD摄像机采集图像，在图像上的特定区域定义虚拟线圈，然后通过估算虚拟线圈的运动矢量，就可以检测经过虚拟线圈车辆的运动速度．实验结果表明，这是一种实用有效的车速检测方法．     

一种新的交通流视频检测方法

提出一种基于彩色虚拟检测线的交通流信息视频检测方法．该方法通过分析光照、车道和阴影等模型之间的相互关系来判断车辆的存在，提高车流量检测的性能．通过引入色彩饱和度信息、自适应背景更新和运动检测，有效地区分阴影和车辆；通过二叉决策树来分析车辆的压线过程，提高了车流量检测的可靠性；通过一维视频跟踪的方式，解决了车辆速度检测的难题．试验结果表明，所采用的局部区域检测方法大大提高了交通流信息检测的实时性，且车流量检测的准确率可提高到98％．     

基于图像运动区域的车辆遮挡跟踪算法

针对区域跟踪算法难以解决因车辆遮挡而引起误检的问题,提出了基于图像运动区域的车辆跟踪算法:采用背景剪除法提取运动区域,通过计算相邻帧运动区域的位置变化实现区域跟踪;建立车辆的二维矩形框模型,分析"区域--车辆"关系,结合区域跟踪的结果来判定车辆之间是否发生遮挡,并根据车辆行为来初始化车辆模型轮廓及速度;采用Kalman滤波器预测车辆在当前帧的位置,并以此预测位置作为车辆模型的初始位置进行模型轮廓的自适应调整,得到模型新的矩形轮廓;将新轮廓其所确定的几何中心位置作为测量值反馈回Kalman滤波器,修正Kalman系数,进行自回归运算和计算最佳匹配位置,从而实现车辆跟踪.算法测试实验使用的视频采集自江苏省通启高速公路视频监控系统,采用P4/2.4单CPU,结果表明,在为25帧/s视频流下,该算法准确跟踪率达到94.72%,有效解决遮挡问题,并具有较好的鲁棒性.     

四驱混合动力轿车转弯工况路径跟踪控制

针对四驱混合动力轿车,提出一种转弯工况下集成横向与纵向运动控制功能的路径跟踪控制策略.在建立车辆动力学与动力系统模型的基础上,设计了基于轨迹跟踪误差的驾驶员预瞄转向模型;采用模糊控制器确定了期望车速,对转矩分配问题进行优化研究;设计了车速与轨迹跟踪模型预测控制器;搭建了CarSim与MATLAB/Simulink联合仿真模型与自动驾驶模拟驾驶器,对控制策略进行了离线仿真和硬件在环仿真试验.研究结果表明,车辆转弯过程中路径及车速跟踪效果良好,满足转弯工况路径跟踪需求.     

轻量级隧道虚链路状态检测协议

虚拟网络广泛采用隧道技术来实现链路虚拟化。为快速检测虚链路的状态,设计和实现了一种轻量级的检测协议。该协议综合利用了主动和被动两种检测机制:主动检测机制周期性地发送控制报文对链路状态进行探测,被动检测机制通过监控数据流量来确定链路状态。在VegaNet虚拟网络实验平台进行了实验,实验结果表明:该协议的检测延迟约为90～130ms,故障持续时间的检测误差趋于0;当虚链路存在数据流量时,该协议没有引入任何探测报文开销。该虚链路状态检测协议可以适用于任何形式的隧道虚链路,对于构建真实感和可控的虚拟网络具有重要的应用价值。     

基于车辆方波脉冲时序图的交通流参数实时检测算法

提出一种基于车辆方波脉冲时序图的交通流参数实时检测算法,克服了现有方法易受光线变化及天气影响、运算量大等缺陷,提高了实时交通流参数检测的准确率,为智能交通系统提供有力支撑。研究基于虚拟检测线,将交通监控视频降维处理为包含时间和空间信息的时空图,而后对时空图进行前景提取,生成二值化时空图的垂直投影,针对像素累积图设计了系统性去噪及车辆对象识别方法,进而生成车辆方波脉冲时序图,实时检测出车流量、车头时距、时间占有率、车辆速度并进行车辆分类。分析结果表明,所提出的方法能克服雨雪天气、夜晚光线等干扰,快速而准确地进行多车道交通流参数获取,计算负荷小,方法准确率高达97.32%,可满足智能交通系统对交通流参数检测实时性和精度的要求。     

基于视频图像处理的交通流检测方法

针对视频交通流的特点，提出了一种无需进行视场标定的交通流检测方法。该方法选用检测线上的点及其近似点作为检测区域，通过对背景模板上检测区域中的突变点的分析和统计，可以实时地检测车辆的驶入、存在和驶出，提高了检测速度。在此基础上，设计和实现了视频交通流信息采集系统，并用软件实现检测算法和图像处理算法。试验结果表明，其检测速度和检测精度都能够满足实际要求，达到了用最小的系统规模实现交通流信息采集的目的，能够为交通管理与控制提供信息数据。     

基于视频分析的车流量统计算法研究

车流量统计作为智能交通系统的关键技术之一,逐渐成为研究的热点。主要研究了基于虚拟线圈的车流量统计算法和基于目标跟踪的车流量统计算法,综合了两种算法的优势,结合Canny算子边缘检测算法、均值背景建模法和背景差分法等技术,提出了一种基于质心的车流量统计综合算法。实验结果表明综合算法在实时性和准确性方面均取得较好的实验结果。     

基于低频定点检测数据的交叉口交通状态估计

针对我国中小城市数据现状,提出了一种基于路中定点线圈低频(1/60Hz)检测数据的交叉口交通状态估计方法.该方法基于仿真数据,分析了不同环境变量组合条件下占有率、流量和交通状态的关系,并提出了基于线性拟合的交通状态分界线建立方法;又利用多元线性回归拟合出分界曲线各系数与环境变量的函数关系,用其估计一般条件下的交通状态.经过验证,本方法仿真环境和实证环境下的平均估计准确率分别达到80%和75%以上,且严重错误率均低于2.1%.     

基于融合技术的道路交通状态判别模型

为了提高道路交通状态判别精度,提出基于浮动车检测与感应线圈融合技术的道路交通状态判别模型。该模型包括3部分:1)浮动车模块:利用安装在出租车上的GPS定位设备得到道路3部分的行程时间;2)感应线圈模块:利用安装在道路上的感应线圈以及交通信号参数得到道路的行程时间;3)数据融合模块。利用神经网络将以上两模块的结果作为输入从而提高道路交通状态判别的精度。该文利用7 000多辆装有GPS模块的出租车、100个安装在广州市主要道路口上的固定检测器以及广州市电子地图,对提出的模型进行了试验,试验结果表明该模型是有效的,50个数据的均方误差为0.1 s。     

基于现实与虚拟交互的交通流再现实验方法

面向连续与间断交通流实验系统框架,利用现实交通流的观测数据,在实验框架的虚拟环境中建立交通流的非参数模型,通过虚拟框架的贝叶斯学习再现与现实等价的实验交通流.选取更为复杂的信号控制交通流场景对该实验方法进行验证.结果表明,该方法在一定精度内可以近似再现信号控制交通流.     

基于视频角点信息特征的交通流参数测算方法

提出了一种基于视频图像中角点特征的交通参数检测方法．首先设置检测区域，并将检测区域分为初始检测区和跟踪检测区，在初始检测区内对运动车辆的存在性进行检测．为了加快计算速度，利用虚拟线状态检测的方法判断车辆是否驶入，如果有运动车辆出现，则对运动车辆的角点进行定位，并在初始检测区内实现状态参数的初始化．在跟踪检测区．基于刚体运动的一致性假设，依据角点的分布特征对车辆进行分割，实现对运动车辆的跟踪．在车辆完全驶离跟踪区域时，统计交通流的流量、速度以及车型等信息．     

基于计算机视觉的车流量检测算法

提出了一种基于计算机视觉的车流量检测算法。通过分析CCD摄像头采集的现场交通视频数据,运有用图像处理的方法提取图像中通行车辆的车速以及通过视场内的车流量,研究了视场距离标定算法和基于灰度统计的通行车辆识别算法,仿真结果表明了该算法的正确性和有效性。     

大数据环境下的微信息蜜罐监测

互联网自媒体呈现大数据特征,负能量言行时常爆发,舆情检测已经成为网络监管的重大难点问题.本文基于软件定义网络、蜜罐技术和分布式架构,综合"流量级"检测和"进程级"检测2个层面,通过构造异常行为数据集和敏感文本类型数据集,设计负能量舆情倾向的检验算法,搭建虚拟蜜罐式主动性舆情检测系统.实践证明,虚拟蜜罐式主动舆情检测系统,能较好地完成自媒体圈的主题倾向监测任务,为自媒体圈舆情检测技术提供新的研究视角.