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.     

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.     

基于断面激光扫描的移动车辆交通流参数提取

提出一种基于车载激光移动测量数据的微观交通流参数提取方法.将移动断面激光扫描数据根据一定的阈值进行分割分类,获得路域范围的移动车辆.根据二次多项式加权拟合法,获得移动车辆的特征点信息.再基于特征点的时空关系,计算车辆之间的距离、位置、速度等微观交通流参数.以上海延安高架路为例进行试验,对车辆之间的交通流参数提取进行实际验证.结果表明,该方法可以有效地提取车辆交通流参数,前、后方车辆的距离平均误差仅为0.06m,速度平均误差为1.62km·h~(-1);侧方车辆的距离平均误差仅为0.10m,速度平均误差为1.29km·h~(-1).     

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．     

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%。     

基于视频的交叉口目标轨迹自动采集

提出了一种基于视频的交叉口内目标运动轨迹自动采集方法.首先利用ViBe(Visual Background Extractor)算法提取目标前景,然后提出了基于光流的目标跟踪OPC(object-point-contour)算法,最后基于透视变换得到目标的真实轨迹和运动参数.方法可采集交叉口内所有交通对象的类别、轨迹、速度与加速度信息,并对目标停滞与遮挡现象有较好的跟踪稳定性.经检验,该方法对机动车、非机动车和行人的轨迹提取准确率分别为88.89%、86.00%和83.33%,速度提取准确率为91.71%,为交叉口管理与安全研究提供一种视频处理和数据采集手段.     

结合运动目标检测和ResNet的车速车型智能识别

车速和车型作为重要的车辆信息,在道路监控系统中发挥着很大的作用.传统的基于视觉的车辆信息识别方式由于计算参数过大且提取的特征不足,难以满足智能交通实时性和普适性的需求.对此,提出了一种新的车辆信息识别方法,采用运动目标检测技术实现视频中车辆的提取,然后利用虚拟线圈法进行车速识别,再通过改进的残差网络对提取的车辆进行车型识别,有效地减少了计算参数,实现了对视频的快速处理,同时利用了残差网络极强的特征表达能力,提高了识别的准确率.此外,加入了重载车型的研究,有良好的应用前景.实验结果显示,系统车速识别平均绝对误差不超过6km/h,车型识别平均准确率达到92.1%,针对小客车和小轿车的识别准确率高达98.7%,优于传统的识别方法.     

穿村镇路段行人-机动车冲突观测与分析

为了对我国村镇路段行人-机动车的冲突进行观测,首先分析了村镇路段行人过街的方式,界定了各种情况下冲突次数的判定方法,并给出了参数提取的方法,通过对各个地点调查视频进行人工观测,对调查的行人-机动车冲突的交通特性进行了统计分析,得到村镇路段发生潜在冲突时不同类型行人和机动车速度、加速度等交通参数。研究结果可以为村镇路段的安全设施设置提供一定的参考。     

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。     

基于监控视频的校园车辆管理

监控视频智能分析是智慧校园的关键内容之一,可自动提取并识别监控视频中的有效事件信息。本文基于深度学习实现校园监控车辆管理,基于深度图像特征提取识别车辆,基于车辆检测实现跟踪、速度检测和超速以及违停等事件检测,实现了应用系统,检测效果优于传统方法。     

信号交叉口行人空间分布与人车冲突行为分析

人车冲突是影响城市道路信号交叉口通行能力的重要因素。本文通过选取典型信号交叉口,分析了过街行人堆积与右转机动车之间的冲突行为。对北京市闹市口大街和宣武门西大街的交叉口高峰时段进行了全程录像,提取了行人等待和右转车辆的空间分布特征数据,并根据数据分析了影响机动车右转的相关因素,通过线性回归分析解释了各影响因素与机动车延误之间的关系。研究发现,过街行人堆积的数量对右转机动车延误的影响最大,二者存在较强的线性关系。在今后的交通管理控制中,减少或避免人车冲突具有现实意义。     

道路急弯路段追尾冲突分析预测

为实现急弯路段的追尾碰撞风险主动防控,提出了一种基于多源数据融合的追尾冲突动态预测方法。首先,基于无人机、毫米波雷达等采集的车辆运行数据,提出了适用于急弯路段交通流特征的追尾冲突判别模型及冲突等级阈值划分标准,分析了急弯路段的追尾冲突空间分布特征。然后,筛选车型、大车比率、断面速度差等13个交通流特征指标作为输入变量,以粒子群算法为基础,分别构建了其与BP神经网络、随机森林、支持向量机算法的追尾冲突动态组合预测模型,并根据混淆矩阵和曲线下面积评估各模型的预测性能,利用黑箱解释方法分析冲突发生概率的显著性影响因素及影响程度。结果表明：相较于平直或一般弯道路段,急弯路段的追尾冲突TTC(Time to Collision)值更小,出弯缓和曲线段冲突更为严重,且弯道内侧碰撞风险最高;粒子群-随机森林模型的追尾冲突预测性能最佳,灵敏度达90.70%;急弯路段追尾冲突受车辆平均车头间距的影响程度最大,当平均车头间距为25 m左右时,冲突发生概率最小,向心加速度均值、速度均值等因素亦对其有显著影响。     

基于临界冲突区域的交通冲突判别模型

为了更准确判断车辆行驶过程中是否发生交通冲突,对以往的交通冲突模型进行了改进,综合考虑了车辆制动过程和车辆本身尺寸对交通冲突判别的影响,建立了一种基于车型的临界冲突区域模型,分析了不同车型下冲突半径的变化,验证了车型对冲突判别的重要性,提高了冲突判别模型的精度. 针对常见车型,分析了临界冲突区域模型中的速度参数及车辆位置参数对冲突半径的影响规律,观察了在特定车速下车辆冲突区域的形状,从定量和定性的角度对上述模型进行了分析.     

基于改进复制动态演化博弈模型的行人与机动车冲突

针对现实社会中过街行人与机动车冲突的安全问题,本文根据人车双方冲突的实际背景,建立了 人车冲突博弈矩阵,通过设置策略影响因子,给出策略之间的激励系数,对传统的演化复制动态方程进行改进,然后利用改进复制动态方程进行均衡求解。研究发现改进复制动态中激励系数的值不同,得到博弈演化的收敛速度不同。利用Matlab为实验平台,验证了策略之间既促进又抑制的关系对演化博弈过程的各种影响,突出了改进复制动态演化模型的合理性与优越性。为现实社会中过街行人与机动车冲突的安全问题提供了理论参考和依据。     

行人机动车冲突模型及其行人过街风险控制应用

基于交通冲突技术理论,对上海市61个时段的5个路段无信号灯控制人行横道处人车冲突过程进行全程录像.以车流量、路段平均车速和行人流量为变量指标,建立非高峰小时(饱和流率小于0.7)的行人车辆冲突次数预测模型及严重冲突次数预测模型,经F检验和T检验,模型整体及参数的置信水平均大于95%.通过χ2检验,证明人车冲突服从负二项分布,从而建立人车冲突概率模型.分别计量我国发达地区行人机动车冲突风险控制效益及冲突控制成本,通过风险经济评价提出人车冲突控制的决策支持方法.     

嵌入式换道预警系统设计

针对以往换道预警系统设计中存在的灵活性低、实时性差等缺点,设计了一种基于车载CAN(controller area network)总线数据的嵌入式换道预警系统。首先,以飞思卡尔半导体公司的MC9S12XET256微处理器为核心,利用雷达传感器、车载CAN总线等获取与换道相关的车辆行驶状态参数和周围环境感知信息等原始数据,并以TTC(time to collision)为门限值制定换道预警规则,通过声光报警方式实现报警。在实车条件下进行验证,其中安全换道过程系统预警准确率为95%,冲突区预警准确率为93%。     

一种交叉路口处的车辆冲突微观模型

提出了一个基于冲突点的机动车流冲突模型,通过建立车辆对通行权的查询以及冲突点对车辆通行权的判断机制,反映出现实中车辆查看-判断-动作的行为流程;在此基础上对模型进行扩展,以适用于机非混行的交通环境.将模型应用在交通仿真软件中,并对特定冲突场景进行仿真模拟,从定量和定性两个角度对上述模型进行了验证.     

交通冲突判别的车辆运动模式分析方法

综合运用交通冲突理论与视频图像处理技术,建立了一种基于车辆运动模式的交通冲突判别方法.根据安全金字塔原理与车辆运动模式,提出全面可量化的交通冲突严重性判别指标——碰撞可能性指标及其计算公式.针对轨迹样本的时空转移特点,确定各模式类隐马尔可夫模型结构,建立了基于隐马尔可夫模型的车辆运动模式学习与预测算法.最后,建立了完整的视频分析系统并在实际交通场景中进行了测试,结果验证了本文方法的可行性与适用性.     

基于冲突分析的工程车路面除雪装置创新研究

针对目前国内路面除雪装置性能不足的问题,提出将TRIZ理论运用到除雪装置的进化研究中来解决除雪装置开发设计中存在的冲突.分析了目前国内路面除雪装置存在的问题,找到制约除雪装置进化的内在冲突,并运用TRIZ理论中的通用技术特性参数进行描述.根据冲突的特点,将路面除雪装置存在的冲突分为技术冲突和物理冲突.分别利用冲突矩阵和...     

T型交叉口信号设置临界流量的确定方法

为完善道路交通信号灯设置与安装规范,以不同车流的优先通行规则为基础,提出了T型交叉口各股车流之间的冲突矩阵,并基于可接受间隙理论和排队论建立了车流通行能力及无信号交叉口车均延误模型.在此基础上,以交通流的运行效率最优为控制目标,以车均延误为判别指标,描述了信号设置前后交叉口车均延误差值与车流流量的变化关系;取延误较小者...