基于背景边缘抑制和GVF Snake的运动目标轮廓提取

针对现有的目标轮廓提取算法存在的问题,提出了一种结合背景边缘抑制和GVF Snake的运动目标轮廓提取方法.该方法首先改进了基于背景减的背景边缘抑制方法,然后将其与GVF Snake方法相结合,提取运动目标轮廓.实验结果表明该方法能准确提取出完整的运动目标轮廓.     

一种移动车辆遮挡下的车道线检测方法

针对存在移动车辆遮挡等强干扰的情况,提出了一种基于轮廓筛选的车道线检测方法.首先基于轮廓角度和像素数目滤除非车道轮廓进而实现特征点粗提取,然后提取像素点的位置信息,通过设计一种基于相对距离与梯度的自适应双阈值筛选法进行车道线特征点的精提取,进而拟合车道线.实验结果表明,该算法具有较强的抗遮挡能力,且满足实时性要求.     

基于时空特性的运动目标检测算法研究

采用时序分割虽然能够检测到运动目标区域,却不能准确地提取出目标轮廓．本文提出了基于时空特性的运动目标检测算法．由背景减法检测到运动目标的位置、形状、大小信息,然后采用以彩色梯度为外部能量的活动轮廓（snake）算法获得准确的运动对象轮廓．实验证明,本算法能够很好地提取出运动目标．     

基于视频的交通参数的自动提取

介绍一种基于视频的交通参数的自动提取系统.针对实时交通图像的特点,提出一种基于RGB彩色向量聚类的动态背景生成方法.通过背景差法提取出目标物体,并应用形态学方法消除噪声.根据汽车在交通图像中的位置进行汽车长度的按比例换算,统计出汽车占用车道总长,从而得到每一车道的车辆数、车辆占有率及车辆平均占有率.实验结果表明,系统能够较准确地检测出车道的车辆占有率.     

基于改进暗通道算法的雾天车辆偏离预警研究

针对在雾天工况下仅凭常规车道线识别方法无法准确提取车道线这一现状,给出了一种基于改进暗通道算法的雾天车道线识别算法.首先利用基于双边滤波器的暗通道算法对雾天工况下的图片进行去雾并对去雾图像进行亮度修正;然后利用Sobel算子和大津法得到包含清晰道路边缘的二值化图像;最后利用Hough变换对车道线精确提取.实验表明:该算法能够在雾天工况下对车道线进行准确、快速地识别;与常规算法相比,该算法具有更高的准确性和实时性,对于提高雾天车辆主动安全性具有较大意义.     

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.     

基于视频的改进帧差法在车流量检测中的应用

如何有效去除背景、消除按车道开固定窗检测车辆的方法中,由于车辆换道或相邻车道的车辆部分覆盖了被检测车道检测窗而引起的误检,是车辆检测系统需要解决的一大难题.针对上述问题提出了一种基于视频的改进的帧差法,在检测带内由车辆信息生成数据流,根据数据流的变化进行车辆检测、计数并估计平均车速.从而实现对过往车辆的准确计数,更可靠地收集各车道的车流信息,为智能交通提供实时交通参数.     

基于机器视觉的车道偏离报警系统

为了提高基于机器视觉车道偏离报警系统的可靠性和实用性,对基于视觉的车道偏离报警系统各个环节的优化做了研究.介绍了基于视觉的车道偏离报警系统的构成和工作原理,提出了各个环节的实现方法.通过选择直线车道数学模型和限定车道提取的感兴趣区域(ROI)以简化系统复杂度和提高检测精度.首先使用方向可调滤波器进行图像预处理,然后使用Kalman预测器和距离判别法得到车道线有效点集,最后采用抗干扰能力强的Hough变换得出车道线参数.研究并采纳了一种无需对摄像头标定的车道偏离决策方法,通过综合道路图像中2条车道线的斜率值来判断车辆偏离车道的程度.实验表明,该系统具有良好的车道识别能力以及准确的偏离决策能力,能够满足高速公路环境车道偏离报警要求.     

基于视频的人体运动肢体检测

要实现对视频中人体动作的捕捉和分析首先要提取出人体的运动肢体,当视频中背景和人体姿态比较复杂时,帧差法、光流法等传统的运动目标提取方法并不能准确检测出人体运动肢体的轮廓.在帧差法基础上,提出了动态区域边缘点保留法来获取运动区域的边缘点集,并根据人体先验知识总结出一种边缘点整合的算法,用于对运动区域的边缘点集进一步处理,得到了人体运动肢体较为完整的轮廓.实验证明,该方法可以较好地解决背景干扰和人体及服饰的非刚性问题,比较准确地检测出人体运动肢体的轮廓.     

换道辅助系统中基于可调向滤波器的车道线分类检测

车道线识别与分类是车辆换道辅助系统(LCAS)中的一项关键研究内容,其中如何对不同类型车道线准确分类是一类难点问题。提出一种基于可调向滤波器的车道线识别方法;并提出基于时空窗口灰度特性统计的虚、实车道线分类方法。首先对YCbCr色彩空间中的路面信息进行窗口采样,通过建立灰度高斯分布模型提取路面区域。在此区域内设计可调向滤波器进行车道线边缘滤波;并通过梯度方向直方图对滤波器方向角θ进行初始化。提出一种灰度累加策略以降低由光照变化引起的车道线区域灰度漂移,根据车道线Hough直线模型设置动态车道线ROI,最终建立基于时间窗口内ROI灰度均值统计的虚、实车道线分类。高速公路实验证明:虚、实车道线分类准确率分别达到88.5%和90.3%,算法在克服路面环境与白天光照的干扰方面具有鲁棒性。研究对优化换道预警策略、提升LCAS的安全性与智能化水平具有理论意义。     

电网大停电交通拥堵度评估模型及方法研究

针对大停电事故对路网交通拥堵产生严重影响和恶劣后果的背景,根据交通流特性,从路段和交叉口两个方面建立基本路段交通拥堵度评估指标体系;同时提出大停电后各个评价指标的计算模型和量化方法。在此基础上,采用突变级数评价法对基本路段拥堵度进行评估;并以车辆行驶里程(VKT)作为权重对路网体系中各基本路段进行加权,进而得到大停电后路网的交通拥堵度水平。最后以典型大停电区域为例,对不同停电时间下路网交通拥堵度水平进行量化评估;且评估结果与有关交通部门的统计情况相吻合,验证了该评估模型和方法的正确性、实用性。     

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.     

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％．     

基于阴影特征和Adaboost的前向车辆检测系统

为了解决汽车安全辅助驾驶系统中的前向车辆检测问题,提出了一种基于单目视觉的在线前向车辆检测系统。通过检测车底阴影特征来生成车辆假设,分别提出了自适应路面阈值方法和阴影区域融合方法以解决路面区域灰度变化和阴影边缘变形问题;使用基于梯度特征的adaboost方法来验证车辆假设;最后使用Kalman滤波对检测到的目标进行跟踪以改善系统性能。使用道路实拍的图像序列对系统进行了测试。结果表明,该系统能够在实时条件下有效检测前方车辆。     

基于无人机沙漠图像的道路检测

针对沙漠道路对比度低,遥感影像检测沙漠道路效果差的问题,提出一种基于无人机图像的沙漠道路检测方法。该方法首先采用直方图均衡化增强道路目标,再利用互惠最近邻聚类算法剔除噪声点,最后,通过最小二乘法拟合道路参数。经实验测试,该方法有较高的准确性和鲁棒性,具有较强的应用性。     

基于HSI颜色空间的车流量统计

本文针对常见在RGB颜色空间的运动车辆检测方法的不足,提出了一种基于HSI彩色空间的运动车辆检测方法。该算法利用高斯混合模型提取背景,通过选取大小合适的检测带进行背景帧差运算,运用图像二值化提取运动目标。然后利用垂直投影法,并对投影后的图进行中值滤波,从而有效地统计出了车辆数。     

考虑车队离散的路段行人过街感应式信号控制方法

为了在保证路段行人过街安全与过街需求的前提下,同时提升路段车辆运行效率,本文充分考虑车队离散到达与路段行人过街的动态影响,建立了路段行人过街感应式信号控制方法。首先,本文基于Robertson车队离散模型,以车头时距对上游到达车队进行动态划分,并根据路段行人过街点位预测下游车辆排队状态;以车队离散度选择下游到达车队中车辆作为信号优化输入参数建立感应控制方法,同时分析了路段行人过街位置对配时方案的影响;然后,通过SUMO的交通控制接口(Traffic Control Interface, TraCI)搭建仿真环境,以车辆与行人的综合平均延误,分别对路段单向与双向交通环境的信号配时方案进行仿真验证与对比分析。结果表明,相比传统感应控制而言,优化后的感应控制在单向交通与双向交通情况下,行人与车辆综合平均延误分别降低5.56%、7.06%。     

考虑下游交叉口的路段行人过街优化控制模型

为了处理好城市干道路段上行人过街安全与机动车交通效率之间的矛盾,提出了一种利用下游交叉口红灯信号时间来为路段行人提供专用过街信号相位的行人过街横道信号控制方法.它可由混合整数线性规划模型来描述,其优化目标是在保障行人过街安全和维持机动车现状运行水平的基础上,使路段过街横道行人绿灯时长最大化.通过VISSIM仿真和实例分析,对该信号控制设计方法的效果和可操作性进行了验证.研究表明,对于有行人中央驻足区的情况,过街横道可设置于路段任何需要的位置,且总能计算得到合适的信号配时方案;对于无中央驻足区的情况,应将人行横道设置位置与信号配时同时考虑才能实现良好的设计效果.     

基于改进区域生长和小波变换的非结构化道路检测

针对在复杂场景的非结构化道路中,由于众多的环境干扰因素从而不能准确检测车道线的问题,提出了一种基于改进区域生长法和小波变换相结合的非结构化道路检测算法。根据大多数情况下道路区域在车载摄像头的正下前方及道路区域与道路两旁背景灰度值的一定差异,来有效地选取区域生长的种子点及生长原则进行区域生长道路初分割。同时结合基于小波变换的边缘检测来修正由于初分割道路受复杂环境导致道路检测不准确的情况。实验结果表明,该算法能够较准确地检测出受光照等因素影响的道路区域,且具有较高的准确性。