基于Contourlet和MeanShift的交通视频车辆跟踪算法

提出一种基于Contourlet直方图的MeanShift交通视频车辆目标跟踪算法.首先,利用Contourlet变换提取交通视频中感兴趣区域下跟踪目标的纹理特征和轮廓,并用其直方图统计跟踪目标的纹理特征;然后,通过Kalman滤波技术来进行跟踪目标轨迹的相关性函数计算,并将计算结果迭代到MeanShift跟踪算法中选取最优估计值,进而实现对交通视频车辆在复杂场景中的精确定位.通过与传统的MeanShift跟踪算法以及基于Kalman滤波的MeanShift跟踪算法等比较表明,此算法不仅能够对复杂场景中的视频车辆进行有效跟踪,同时还具有较好的稳定性和抗干扰性.     

基于CAMSHIFT算法的视频监控目标跟踪

随着智能监控系统的普及,智能监控技术在银行、城市安防、交通等部门得到的了广泛的应用.CamShift算法是基于监控视频图像颜色特征的目标跟踪算法,这种算法能够快速、准确地实现目标跟踪,鲁棒性能较好.监控视频中所拍摄的视频内容较多且视频拍摄环境较为复杂,因此采用CamShift算法能够有效对视频监控目标建立颜色模型并对其进行准确高效的跟踪.     

基于OpenCV和Halcon的交通冲突视频自动检测及数据处理

运用OpenCV和Halcon图形开发工具,以VC++6.0为基础开发平台,采用背景消减法和基于区域特征的跟踪算法实现视频图像中车辆运动目标的提取与跟踪,并将数据信息实时保存至文件中.在视频数据信息中处理提取冲突车辆的运动轨迹、速度、加速度等微观交通参数,实现交通冲突微观参数采集.综合减速度、角速度、速度和距离等指标建立多参数交通冲突判断方法,根据车辆的轨迹、速度和加速度曲线对车辆的运行特征做出分析,初步实现简单交通条件下机动车交通冲突视频自动检测.     

基于强化学习的视频车辆跟踪

基于视频的车辆跟踪在交通监控领域有着重要的实用价值,强化学习是一种无监督的学习方法,具有搜索效率高的特性,将强化学习理论应用于视频车辆的跟踪,充分发挥了其搜索效率高的特性,实验结果表明基于强化学习的视频车辆跟踪,其跟踪情况稳定,跟踪准确率比较高,可以获得很好的跟踪效果。     

一种有效的车辆跟踪算法与异常车辆检测

交通监控视频中车辆检测、跟踪与车型判别是智能交通监控系统的重要组成部分。本文运用W4背景减除法和光流法相结合的技术进行车辆检测。利用区域滤波和空洞填充方法提高目标检测精度。采用质心距离约束和目标大小约束条件实现目标区域之间的匹配和车辆跟踪。最后,根据车辆的几何形状特征对助动车等异常车辆进行检测和标记。通过对高速公路实际视频的测试表明,本算法对机动车进行了有效的跟踪与标记,并对道路上助动车等异常车辆进行了有效的检测。     

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。     

交通视频中的Kalman滤波的多车辆跟踪算法

提出了一种交通视频中的Kalman滤波的多车辆跟踪算法.该算法利用Kalman滤波器反馈控制系统估计运动状态进行预测和修正,并为运动目标建立模型;利用当前车辆的信息对下一帧目标的位置进行预测,以便缩小目标的搜索范围和搜索时间,从而快速跟踪车辆.利用车辆的外接矩形框大小、质心等特征对车辆进行特征匹配,为交通视频中的车辆建立对应关系,利用新的系统参数更新模型,获得车辆的轨迹,如此反复,从而实现对车辆的跟踪.实验结果表明,此算法运算速度很快,对于车辆这样的快速运动目标,也具有较好的跟踪效果.     

混合动态纹理与李群论相结合的交通异常事件监测技术研究

交通流视频背景较为复杂,当前交通异常事件监测技术无法有效抑制复杂背景下的噪声干扰,导致监测精度低下。为此,提出一种新的混合动态纹理与李群论相结合的交通异常事件监测技术,通过Gabor滤波器对交通视频图像进行滤波处理,采集图像纹理信息,通过时空方向能量对交通异常事件图像动态纹理特征进行提取。依据李群空间中仿射群组不受外界干扰能够保持形状的特性,把交通异常事件状态变量映射至李群空间进行处理,介绍了李群和李代数之间的空间映射关系,给出交通异常事件状态方程和相似匹配度量准则,利用跟踪图像的加权均值对跟踪模板进行更新,实现交通异常事件的监测。实验结果表明,所提技术监测时效和精度均较高。     

基于模糊规则自适应弹性图像配准的视频跟踪

把形变视频跟踪看作一个动态图像配准问题,基于已有的模糊规则自适应学习弹性图像配准方法,提出了一个具有较好鲁棒性的视频跟踪算法。较之于一些经典的跟踪算法,提出的新算法显示出了更鲁棒的跟踪效果。     

混合动态纹理与李群论相结合的交通异常事件监测技术

交通流视频背景较为复杂。当前交通异常事件监测技术无法有效抑制复杂背景下的噪声干扰,导致监测精度低下。为此,提出一种新的混合动态纹理与李群论相结合的交通异常事件监测技术,通过Gabor滤波器对交通视频图像进行滤波处理;采集图像纹理信息,通过时空方向能量对交通异常事件图像动态纹理特征进行提取。依据李群空间中仿射群组不受外界干扰能够保持形状的特性,把交通异常事件状态变量映射至李群空间进行处理。介绍了李群和李代数之间的空间映射关系,给出交通异常事件状态方程和相似匹配度量准则。利用跟踪图像的加权均值对跟踪模板进行更新,实现交通异常事件的监测。实验结果表明,所提技术监测时效和精度均较高。     

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。     

交通视频大数据应用研究进展

 通过较为经济的方式实时感知交通路网运行状况是支撑交通安全畅通的基础条件，而交通事件快速准确发现和交通数据及时可靠采集是其中的难点问题。传统的交通事件和交通数据监测采集方式在直观性、时效性、性价比等方面存在不同程度的提升空间。近年来，视频大数据和人工智能的发展，为上述问题的解决提供了新的思路。回顾了智能视频分析在交通领域的研究历史及应用局限，提出了视频大数据的特征内涵，设计了视频大数据驱动的人工智能平台，展示了面向高速交通的解决方案及应用效果。     

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．     

如何利用数字化监控技术实现交通监控系统现代化

交通视频监控系统可以作为缓解交通状况和治安状况一个窗口,是公安交通指挥系统不可缺少子系统,也是智能交通系统一个重要组成部分.建立视频图像监拉系统目的就是及时准确掌握所监视路口、路段周围车辆、行人流量、交通治安情况等.     

基于多维度多目标的车辆计数方法

随着经济的高速发展，城市交通拥堵问题逐渐凸显，严重影响人民生活质量。为了更准确地获取视频中的车流量，文章提出了一种改进的YOLOv5+DeepSort的多维度多目标车辆计数方法。该方法可以检测、跟踪、分类车辆并对复杂路口拍摄到的视频进行计数，多维度多目标车辆计数的准确率、召回率和计数效果明显提高。对构建智能化的交通监测系统，提高交通运输效率具有重要意义。     

智能小区安防实时视频图像跟踪系统的研究

本文介绍了一种用于安防视频监控系统的实时视频图像监控系统，构琏了一个简单的实验平台，并对实时图像的获取、目标检测和跟踪算法作了讨论和验证。     

二叉树模型在目标跟踪中的应用

目标跟踪一直是计算机视觉领域的重要研究课题,广泛应用于视频监控、交通监视、医学诊断等领域。文中提出了一种基于二叉树模型的目标跟踪算法,该方法通过二叉树分块,将图像的目标区域分割为若干大小不一的同类块,块内像素相近,可用一个值或向量统一表示;块间像素差距较大,从而构成整个目标的特征描述模型。并从准确性和跟踪速度两个方面对CT算法、基于四叉树模型的算法(QT算法)和提出的基于二叉树模型的算法(BT算法)进行了比较,结果表明:与基于四叉树模型的算法相比,基于二叉树模型的跟踪算法在准确性方面几乎不受影响的前提下,跟踪速度显著提升;与以跟踪速度快闻名的判别式CT算法相比,在跟踪速度大致相当的前提下,跟踪准确性却更好。     

智能视频分析的车辆异常行为检测方法

针对目前车辆异常行为检测中的检测实时性问题,提出了一种基于智能视频分析技术的车辆异常行为检测方法。车辆出现异常行为时车辆位置变化、速度变化及运动方向变化较大。通过背景差分法检测运动车辆,并采用均值漂移算法跟踪运动车辆,获取车辆位置、速度、运动方向等车辆异常行为判别参数,对3种判别参数的状态函数加权融合检测车辆行为。为验证该算法的有效性,将对真实交通场景中采集的交通视频进行车辆运行状态检测实验。实验结果证明该算法能及时有效地检测出交通场景中的车辆异常行为。     

基于视频的车辆检测与跟踪算法综述

首先介绍了交通检测系统,指出视频交通检测技术日益成为计算机视觉领域中备受关注的前沿方向.在此基础上,分别讨论了常用的车辆检测算法,基于模型的车辆检测算法,车辆跟踪的基本类型,以及基于模板匹配、卡尔曼滤波和粒子滤波的车辆跟踪算法,同时分析比较了各种算法的优缺点.最后,展望了这一领域未来研究的热点.     

视频图像中的运动车辆检测算法研究及仿真

对于运动车辆跟踪和检测是实现准确采集和检测交通信息的难题和关键,人们非常关注通过对跟踪车辆的视频图像来分析车辆的运动规律。对比分析背景差分法和帧差法来检测运动车辆的效果,帧差法的算法要比背景差分法简单,但是效果不如背景差分法明显。