基于几何与颜色特征的公交车辆视频检测算

公交站场的监控管理是城市交通管理的重要组成部分。要实现公交站场自动化监控管理，首先要实现公交车辆的检测。针对公交站场中的公交车相对固定、车辆类型相对单一以及背景复杂、变化大等特点，该文提出了一种基于视频图像处理的检测方法。该算法用公交车车体宽度的几何特征和公交车车牌的颜色特征作为检测依据，通过联合检测公交车的保险杠和黄色牌照来达到检测公交车的目的。该方法在广州市中山八路公交站场智能化监控系统的车辆检测子系统中得到应用，测试结果表明，这是一种实用有效的公交车辆视频检测算法。     

基于Adaboost算法和颜色特征的公交车辆视频检测

针对城市交通公交车辆视频检测问题,本文建立一种基于Adaboost算法和车窗颜色特征的公交车辆视频检测算法。首先采用前景检测方法寻找运动的车辆,这种方法是对经过滤波、膨胀的三帧差分法和经过滤波、阈值法去阴影、膨胀处理的混合高斯法这两种方法获取的前景进行"与"操作。并对前景检测算法中获取的运动车辆使用Adaboost算法和haar特征训练的分类器进行检测,将公交车辆和大客车车辆与其他小客车车辆进行分类。然后,考虑到公交车辆相对于大客车车辆,其车窗具有明显的用于标示公交线路等信息的特征颜色,采用canny算子边缘检测法,结合连通域处理进行车窗定位,将车窗区域转入HSV颜色空间,统计特征颜色像素占车窗总像素的比率,并与设定的阈值进行比较,若大于该阈值,则判断为公交车辆,否则为非公交车辆。在visual studio 2010和opencv测试平台上,对包含公交车辆的城市交通流视频进行实验,测试结果显示,本文的运动检测算法能较好地适应视频序列中的噪声,比单一的三帧差分或混合高斯法具有更高的鲁棒性,经测试大量包含公交车辆视频序列后获取的canny边缘检测及连通域阈值,能够让车窗定位的准确率达到95%以上,车窗特征颜色的识别算法能够有效、准确地区分公交车辆和大客车车辆,从而实现对公交车辆的检测和识别。     

面向车路协同的公交车行驶行为研究展望

针对目前相关研究中公交站区公交车行驶行为主要由跟驰、换道及仿真等理论模型进行刻画的局限,为了构建符合车辆实际运行的行为模型,明晰现有公交站相关设计规范是否科学合理,提出了基于无人机视频和图像识别技术。参数化提取公交车进出站过程中的轨迹、速度、加速度等真实行为特征数据的方法,并对其运动变化规律进行详细分析。探讨了基于实测大数据构建车辆运动模型的必要性和可行性,提出了相应技术路线及关键技术。初步研究表明,该方法将能准确描述公交车行驶行为与道路设计、社会车辆运行之间的有机联系,可为公交站几何尺寸设计、公交站区范围内车辆管控以及无人驾驶研究提供技术支撑。     

基于特征选择的公交专用道设置方法

本文研究城市公交专用道的设置方法,以贵州省贵阳市城市道路为实验城市,融合了电警、卡口过车数据、公交车GPS数据、公交车线路数据、公交车站点分布数据、道路基础信息数据和电警、卡口地理信息数据。构建视频检测设备的网络拓扑结构,分析公交车和社会车辆速度的关系特征构建特征选择模型,判断出城市哪些路段需要设置公交专用道。然后设计模型优化算法进一步判断各路段适不适合设置公交专用道以及怎样设置的方法,最终研究出一套能够基于数据自动计算城市公交专用道设置方案的方法。     

基于公交可达性的公交站距优化方法

提出了在公交运营成本、乘客舒适度等众多约束下提高公交可达性的公交站距优化方法.对公交可达性给出了新的度量方法,该方法分别以公交运营速度和公交客流量衡量空间可达性和时间可达性.利用公交站点覆盖面影响系数和潜在公交客流量,研究公交站距对公交客流量的影响;通过分析公交运营速度与公交站点停留时间、公交车加减速次数等因素的内在关系,研究公交站距对公交运营速度的影响.以秦皇岛公交线路为实例,结果显示提高公交可达性的有效途径是使用不大于5 min的低发车间隔,无论公交客流量大小,最优公交站距都可以保持在600 m以下;而对高发车间隔,公交站距在900～1 400 m才能获得较高的可达性,而相比低发车间隔,公交可达性显著下降.     

基于车辆自动定位系统的公交站间准点率计算

基于公交AVL(automatic vehicle location)系统的实时车辆定位数据,通过分析公交车实时位置和速率等数据,建立了公交车停靠时间计算模型.在此基础上提出了公交站间准点率定义,应用极值理论建立了公交站间准点率计算模型,对相邻站及重点站间的公交运行准时性进行了评价.最后采用上海市公交49路的AVL数据对模型进行验证,并通过Logistic模型对结果进行分析,结果显示站间距、道路断面、交叉口、公交专用道以及饱和度等都能对公交准点率产生影响,而公交专用道的影响作用尤为明显.     

基于类Haar特征和AdaBoost的车辆识别技术

在海量的监控视频中,快速、准确地识别车辆对公安破案和追踪具有重要的研究意义。通过提取车辆的类Haar特征,采用AdaBoost方法构建分类器可以实现监控视频中的车辆识别。针对原始算法误检率较高的问题,提出了采用背景差分去除背景干扰,以及采用目标对象差分法进行二次识别的两种改进算法。实验结果表明,两种改进算法都能够有效地降低误检率,提高检测率,并且对不同交通场景下的监控视频具有很好的检测效果。     

基于无线传感器网络的智能公交系统

对城市车辆监控系统进行了研究,提出了一种新型的公交车辆的管理系统,通过无线通信模块将车载终端与调度控制中心相结合,能够对定线行驶的公交车辆进行实时监控,以实现智能化管理的目的.该系统具有成本低、定位精度高等特点,具有广阔的市场前景和应用价值.     

十字口公交优先信号控制系统探讨

优先发展公共交通是解决城市交通问题的关键,通过设置公交专用车道或锯齿型公交优先进口道,可以实现公交车在空间通行权上的优先,但不能实现时间通行权上的优先。该文提出一种十字口公交优先信号控制系统,探讨该系统中用于公交车辆定位和检测的信号标杆定位技术,重点研究公交优先的智能控制策略。     

“一路一线直行式”公交模式下公交车行驶诱导和调度集成方法

为了充分发挥"一路一线直行式"公交模式的优越性,在车站与路口协同设计与控制的基础上,在交叉口信号配时的约束下,提出一种公交车行车速度优化和诱导、公交车调度的集成方法.该方法根据公交线路各个站点之间的距离、公交车辆的平均行驶速度、各个站点的平均上下客时间,优化公交车辆的行驶速度和发车时间.通过该方法可确保公交车到达有站点的信号交叉口时,利用红灯等候时间上下客;到达无站点信号交叉口时,无需停车,顺利通行,从而避免信号交叉口信号控制对公交车辆通行造成的负面影响,减少公交车在信号交叉口的停车次数和延误.基于概率论分析了该方法的效益,并通过实例说明该方法的可行性.