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％．     

基于视频车辆轨迹模型的交通事件自动检测方法研究

 研究了车辆违章逆行、停驻、掉头、倒退、变道五类具有潜在危险的交通（违章）事件,并且运用了基于视频的交通事件自动检测技术所涉及的目标提取、车辆跟踪和事件理解与描述3个步骤实现交通事件的检测。着重研究并分析了车辆跟踪得到的行驶轨迹点,将复杂的车辆轨迹分解为前行、反行、停滞、斜行四类轨迹元素,并且根据4类轨迹元素对车辆的行驶行为进行数学建模,最后通过模型制定合理的检测算法。实验表明,该算法可以有效地区分正常车辆与事件车辆,能够快速准确地检测上述5类交通事件。     

基于交通监控系统图像处理方法的研究

随着经济的发展,以及自驾车的迅猛增加,也带来了很多负面的问题,交通安全问题越来越成为大家关注的焦点.交通路口的新型监控系统近年来由于其能够主动收集分析数据,进行预设处理并实时检测而受到广泛关注.随着该技术的不断成熟,针对不同环境条件产生了很多处理图像的方法 .针对其中两种主流方法(帧差法和背景差分法),在一般情况下的优劣性进行了分析研究.     

基于高斯混合模型和卡尔曼滤波的车辆检测与跟踪方法

提出一种改进的车辆检测与跟踪方法。在目标检测阶段,针对传统高斯混合建模算法对环境变化适应能力较差的问题,设计一个环境变化判断因子,据此进行高斯混合模型更新率的自动切换;在车辆跟踪阶段,为提高跟踪精度和跟踪效率,引入卡尔曼滤波并设计了跟踪列表进行单目标和多目标的跟踪。实验表明,该方法对光照突变有较好的适应性,能实现车辆的有效检测与跟踪。     

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.     

车辆视频检测中自适应背景更新算法的研究与仿真实现

本文主要对车辆视频检测中基于高斯混合模型的自适应背景更新算法进行了研究和仿真实现,并针对图像初始化的几种方法进行了研究和仿真.混合高斯模型算法可以较好地提取多模态图像中的背景与前景,统计直方图法则能较好地提取初始背景,实现背景更新.     

自动检测违章车辆的方法

为了自动检测违章车辆，提出一种利用统计模型和目标灰度场结构信息的算法。该算法是从视频图像中自动检测和动态跟踪违章车辆，它包括3个处理步骤：第一，利用车辆违章时的统计特征，发现视频图像中包含违章车辆的第一帧；第二，利用第一帧图像对违章车辆进行定位，即动态跟踪的起点；第三，对违章车辆进行动态跟踪。给出和研究了3种检测跟踪方案。仿真试验结果表明，用统计模型检测违章车辆具有一定的柔性，并具有较强的抗噪性和稳定性。     

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.     

一种面向全景视频的交通状态检测方法

传统的交通状态检测方法对全景视频中的车辆检测时存在检测精度低、鲁棒性差等缺点。为了解决这些问题,该文提出了一种新的基于虚拟检测线的车辆检测方法。首先,利用提出的基于动态学习率的改进混合Gauss模型构建背景,背景模型的学习率由检测到的车速决定;其次,通过引入Mahalanobis距离来判断虚拟线上的像素是否属于背景;最后,通过设置检测跟踪区域检测车速并跟踪车辆行驶轨迹,避免重复计算车辆数。实验结果验证了所提方法的有效性及在各种场景下较强的鲁棒性。     

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%。     

一种面向审查的过程内数据流异常自动检测方法

审查是预防代码缺陷的重要手段,但审查耗时,浪费人力,需要自动化工具对其进行辅助.数据流异常是审查中着重检查的缺陷之一,本文提出了一种基于有穷自动机的过程内数据流异常的检测方法.此方法首先对被测过程进行静态分析,得到被测过程的逻辑路径;而后基于有穷自动机和已获得的逻辑路径,通过每个数据项的状态迁移来判断数据流是否存在异常.本文介绍的方法面向审查,并不局限于某种特定的语言,并且一定程度上提高了数据流异常检测和审查的效率.     

基于视频的车辆速度自测量

在现代智能交通系统中,车辆速度是一个基本参量,如何快速精确地测量出车辆速度已经成为当今的一个研究重点。车辆速度的测量分为主动式和被动式测量,利用基于纹理的模板匹配算法,提出了一种基于视频的主动式测量车辆自身速度的方法,并利用DSP技术实现了实时测量。     

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．     

路段混合车流通行能力分析

分别从时间、空间以及时空综合角度,对以大车、小车两种代表车型组成的混合车流进行分析;建立了路段混合车流通行能力模型——跟驰车头时间间隙模型、跟驰车头空间间隙模型及动态时空消耗模型;分析了模型间关系,得出三者一致性。     

汽车操纵稳定性闭环控制虚拟试验设计

针对汽车操纵稳定性实车试验危险性大,对试验驾驶员素质要求高的问题,在对ADAMS(automatic dynamic analysis of mechanical systems)二次开发模块ADAMS/CAR研究的基础上,建立了基于某轿车车型的ADAMS整车模型和驾驶员控制模型.按照国家标准GB/T 6223.5-1994对汽车转向轻便性试验进行了设计,在ADAMS虚拟仿真平台下进行了虚拟试验,并对试验结果进行了计算分析.结果表明,驾驶员模型对整车模型有较强的操控性,虚拟试验结果满足评价指标,可利用设计虚拟实验来达到对车辆性能进行测试和改进的目的.     

基于虚拟样机技术的汽车操纵稳定性参数正交优化设计

以某型轿车底盘为研究对象,采用虚拟样机软件ADAMS建立整车多体动力学仿真模型;结合汽车操纵稳定性的客观定量评价标准,建立了直接生成操纵稳定性评价值的ADAMS函数;用ADAMS软件结合正交试验方法对整车操纵稳定性进行了虚拟正交优化设计。虚拟样机技术在车辆操纵稳定性参数正交优化中的应用,不仅使仿真模型与集中质量模型相比提高了精度,还分析出整车操纵稳定性的主要零部件影响因素,得到了最优的一组设计方案。由于是直接对具体零部件的优化,整个设计过程适于在企业中应用。     

微型飞机机翼流动结构的数值研究

通过数值求解非定常不可压N-S方程,研究微型飞机的小展弦比机翼在低Reynolds数下的流动特征。研究对象是展弦比为1.33,截面形状为E-174翼型的椭圆形机翼。数值模拟的Re=1×104,迎角为0°～45°。结果表明:从0°到10°迎角,机翼附近的流场是两侧对称的;迎角大于11°,流动变为两侧不对称。这个现象的出现是由于翼尖涡和机翼上表面的二次分离涡相互作用,使翼尖涡发生失稳。由于粘性作用,在整个迎角范围内气流发生分离。迎角小于33°,分离涡从机翼的上表面不断脱落;迎角大于33°,分离涡保持在机翼的背风面,形成驻涡现象。     

基于Kalman—Bucy滤波的车辆横向运动状态估计

研究了车辆横向运动中的状态估计问题。在两自由度车辆横向动力学模型的基础上，考虑了车辆纵向速度对车辆横向运动状态的影响，设计了基于Kalman-Bucy滤波的车辆状态观测器。仿真实验结果显示，该滤波器能够有效的过滤系统的过程噪声和观测噪声，并能够准确地估计出车辆横向运动速度与横摆角速度的实际值。     

基于光流分析的车辆转弯及上下坡信息获取

传统的前照灯系统存在安全隐患,自适应前照灯系统(AFS)可以有效消除安全隐患、降低交通事故率,准确获取行车环境特征信息是AFS实现自适应照明的前提条件.文章采用摄像头获取车辆夜间行车时驾驶员视野前方视频图像序列,提出了一种图像区域分割方法,结合基于光流模型的图像运动估计方法计算出各个区域的所有像素点的光流速度,并依据不同区域光流速度提出车辆行车环境特征判断准则,来获取夜间行车转弯及上下坡信息,实验证明了该方法的有效性.