基于车载视觉的行人检测与跟踪方法

为提高城市交通环境下车辆主动安全性,保障行人安全,提出了基于车载视觉传感器的行人保护方法. 利用Adaboost算法实现行人的快速检测,结合Kalman滤波原理跟踪行人,以获取其运行轨迹.该方法利用离散 Adaboost算法训练样本类Haar特征,得到识别行人的级联分类器,遍历车载视觉采集的图像,以获取行人目 标;结合Kalman滤波原理,对检测到的行人目标进行跟踪,建立检测行人的动态感兴趣区域,利用跟踪结果分 析行人的运行轨迹.试验表明:该方法平均耗时约80ms/帧,检测率达到88%;结合Kalman滤波原理跟踪后,平 均耗时降到55ms/帧,实时性较好.      

基于单目视觉的运动行人检测与跟踪方法

为了有效检测与跟踪城市交通环境中的行人,提出了一种在摄像机静止情况下基于单目视觉的运动行人检测与跟踪方法。检测阶段通过自适应背景模型快速提取背景图像,用动态多阈值方法二值化差分图分割运动行人;跟踪阶段引入灰色模型作为行人运动模型,预测行人运动,融合行人多种特征建立目标匹配模板,对行人连续跟踪。通过单个行人通行和多个行人同时出现这两种交通环境下的视频图像对本方法进行了验证,单个行人通行时,跟踪的正确率为95%;多个行人同时通行时,识别每个行人并分别跟踪的正确率为87%。     

基于人头目标检测的商场人流量自动统计

针对商场人流量自动统计中行人遮挡情况下计数的困难,提出基于人头目标检测的商场人流量自动统计算法.首先提取Haar特征训练Adaboost人头目标分类器,再利用Camshift算法对目标进行跟踪,使用Kalman缩小跟踪目标的搜索范围,最后利用人头模板匹配方法,判断目标是否属于同一行人.实验结果表明,此方法平均正确率达到98.2%,且统计每个行人目标只需19 ms.     

铁路轨道异物完整性检测与跟踪算法研究

针对野外复杂环境下轨道异物检测不完整问题,提出基于小波变换的像素过滤思想改进GMM,构建背景模型;为解决异物目标实施机动(转弯、加速或突然出现)时跟踪实时性差和准确率低的问题,分析Kalman滤波线性化误差,搭建BP神经网络修正 IMM的跟踪模型,实现轨道异物跟踪预测,并推导出非线性Kalman滤波关系.实验表明,改进GMM在正常天气下平均前景误检率降低了24.94个百分点,针对复杂恶劣天气平均前景误检率降低了33.76个百分点;建立BP神经网络-IMM-Kalman滤波模型不仅可以快速准确地对场景中的机动目标进行跟踪,而且比Kalman滤波和IMM更加平稳,误差更小.     

基于SPN-PF模型的行人跟踪算法改进

结合粒子滤波和神经网络方法提出了一种新的自适应的行人跟踪改进算法.根据行人跟踪经常出现的遮挡,失跟,误跟等问题,提出了一个SPN-PF模型,通过Sigma-Pi网络将行人的多个特征联系在一起,经过学习和计算,进一步讲结果运用到粒子滤波方法中,从而达到可靠准确的跟踪行人目标的目的.实验结果表示该文提出的方法能够更准确的对行人进行跟踪.     

基于均值平移和自适应预测的运动目标跟踪

针对运动目标跟踪算法不足之处,提出结合改进的均值平移与自适应预测的目标跟踪算法,基于Bhattacharyya系数值进行Kalman滤波器与粒子滤波器之间的切换.引入Kalman滤波器为Mean Shift算法估计初始点,在跟踪稳定的情况下进行模板更新,根据Kalman残差大小判定是否发生遮挡：部分遮挡情况下即结合Kalman滤波器实现对快速运动目标的实时跟踪;完全遮挡情况下结合均值平移和粒子滤波进行鲁棒跟踪.实验证明,改进的算法可以有效地提高跟踪算法的效率,并且能很好地解决遮挡问题.     

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本文研究了基于视频序列的行人多目标跟踪方法。首先利用视频图像处理技术实现背景提取、背景更新、移动目标检测。然后利用移动行人在相邻两帧图像上位置和面积的变化特点，建立匹配矩阵，完成移动目标的匹配，实现多目标跟踪；最后利用实测的视频数据检验算法，实验结果表明，该方法能清楚地绘出行人的移动轨迹，分析了跟踪轨迹中噪声产生的原因。     

高速路交通流短时预测方法

针对短时交通流变化的复杂性与非线性特点,分析了分类回归树模型的建立,包括模型的生长、分裂与剪枝,研究了模型在高速路交通流短时预测中的应用,并对美国波特兰州高速路网的真实交通流量数据进行分析建模.采用RMSE与MAPE误差分析法,将试验结果与传统的交通流预测方法ARIMA模型与Kalman滤波预测模型进行比较.对比结果表明:分类回归树预测模型的RMSE比ARIMA模型与Kalman滤波预测模型分别降低了42.1％、13.1％.     

基于局部Gabor特征匹配和Kalman滤波的车辆跟踪算法

针对基于全局匹配的视觉目标跟踪算法的不足,文章采用一种局部匹配的思路,利用Gabor特征的抗噪性和边缘极大值点的不易丢失性,实现了一种鲁棒的Kalman车辆跟踪算法。首先以抗噪性强的Gabor特征构建匹配特征向量;然后采用边缘极大值点作为待匹配特征候选点;最后将以上特征输入至Kalman跟踪器,实现前方车辆跟踪。试验表明该方法在车辆姿态大幅度变化及遮挡时仍具有较强的鲁棒性。     

基于组合前景提取的混合交通两轮车辆视频检测

针对混合交通流中两轮车辆视频检测问题,提出一种基于混合高斯模型（GMM）与背景累加模型（BAM）的组合前景提取方法,该方法将GMM与BAM组合得到的2 种前景图像分别经过滤波和形态学的膨胀操作处理,然后进行“与”操作,过滤掉高斯前景中的大量噪声,提取出感兴趣前景区域.针对两轮车辆的轮廓边缘特征,采用Canny 边缘检测提取边缘信息,去除前景区域中的非目标区域,采用两轮车辆的自建模板,通过欧氏距离进行模板匹配,定位并标记感兴趣区域中的目标区域.在OpenCV 和Matlab7.1 实验测试平台上,对典型城市混合交通路段的交通流视频进行测试.结果表明,该方法对混合交通流中两轮车辆的识别检测具有较高的准确率.     

城市边缘区域大型建设项目通道交通分析

随着城市用地的不断向外扩张,大型建设项目向城市边缘区域拓展已经成为城市建设开发的必然趋势. 本文在分析以往交通影响评价方法局限性的基础上,提出了通道交通分析的基本思路,以项目临近的交通通道为研究对象,根据项目周边通道上的瓶颈路段确定研究范围,并在项目对通道交通影响程度分析的基础上引入通道建设敏感度分析,以确定按规划实施项目建设时所必须的交通通道. 应用案例研究表明,引入通道交通分析比较成功地缓解了城市周边大批建设项目实施和通道交通供需之间的矛盾,改进了以往交通影响评价方法的不足,可以确保项目建成后通道交通服务水平不会显著下降.     

顾及小目标特征的视频人流量智能统计方法

人流量统计对智能安防等领域具有重要研究价值. 针对视频监控系统中人流量统计准确率较低的问题,提出一种顾及小目标特征的视频人流量智能统计方法,重点研究用于小目标检测的Faster R-CNN （Faster region-convolutional neural network）改进算法、运动目标关联匹配以及双向人流量智能统计等关键技术,根据人头目标的小尺度特点对Faster R-CNN网络结构进行适应性改进,利用图像浅层特征提高网络对于小目标的特征提取能力,通过基于轨迹预测的跟踪算法实现运动目标的实时追踪,同时设计双向人流量智能统计算法,以实现人流量高准确率统计;为证明方法的有效性,在密集程度不同的场景中进行了测试. 测试结果表明:改进的目标检测算法相较于原始算法,在Brainwash测试集和Pets2009基准数据集上的平均准确率分别提高了7.31%、10.71%,视频人流量智能统计方法在多种场景下的综合评价指标F值均能达到90.00%以上,相较于SSD-Sort算法和Yolov3-DeepSort算法,其F值提高了1.14% ~ 3.04%.      

面向多目标跟踪的密集行人群轨迹提取和运动语义感知

针对基于视频监控的密集行人群识别难度大，运动轨迹提取困难，运动语义信息挖掘不足 等问题，本文提出基于多目标跟踪FairMOT框架及K-means聚类的行人轨迹捕获和运动语义信 息感知方法。首先，利用多目标跟踪算法提取视频中行人群目标过街时的运动轨迹特征向量；然 后，通过分析轨迹坐标的数值分布特点，设计了一种协方差滤波算法STCCF，以检测和剔除“准静 态轨迹”，得到行人群目标运动轨迹簇；最后，针对已提取的轨迹簇，应用K-means聚类方法，选取 S系数(Silhouette Coefficient)和DB指数(Davies Bouldin Index)两个指标，感知行人聚集和消散点 等场景语义特征。实验分析表明，算法从提取到的2689条轨迹中辨识出179条“准静态轨迹”，检 出率为81.73%；视频场景中的行人目标源点和消失点的解析结果与人工辨识结果吻合，验证了密 集行人群轨迹提取和运动语义信息感知方法的有效性。本文研究可为数据驱动的行为预测和轨 迹建模提供基础。     

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行人交通是我国城市居民出行的主要交通方式,而行人交通的视频检测技术对于智能交通系统的发展与应用具有重要意义,通过对行人检测和分析确定行人的运动轨迹,提取行人交通参数,为交通规划、管理与控制提供科学的数据。首先回顾行人交通视频检测技术的发展历程,综述研究的方法、技术和主要成果;其次,从行人交通系统的一般处理框架—行人检测、识别、跟踪和交通参数的提取,分层次回顾低级、中级和高级各处理阶段的发展水平;重点阐述各处理阶段的现有技术和方法,并将每阶段相应地划分为不同方法子类加以讨论;最后,分析行人检测研究的技术难点及未来的发展趋势。     

高校出入口行人过街特性与过街设施研究

为了适应高校出入口行人过街的特殊性,缓解过街行人与机动车的冲突,对行人过街特性及过街设施进行研究.以大连交通大学正门前黄河路段为调查对象,进行行人过街特性与机动车运行特性的交通调查.采用数理统计的方法,对比分析了平峰时段与高峰时段的行人过街特性及行人与机动车冲突特性.基于高校行人过街的特殊性,分析提出了行人过街设施的设置方案.研究表明,高校行人过街具有明显的时间分布特性,应充分考虑该特性及过街安全性来设计行人过街设施.     

基于颗粒流离散元方法的行人动力学 模型及仿真研究

离散元方法是分析和求解复杂离散颗粒系统问题的一种高效力学数值模拟方 法,对于提高目前行人动力学模型中的求解效率,细致刻画行人运动中的力学关系具有 优势.本文利用颗粒接触理论中的软球模型描述行人的接触及挤压行为,以现有社会力模 型中的主观运动力作为外部输入,构建了基于颗粒流理论的行人运动模型,并在离散元 EDEM仿真平台上实现.通过对不同密度条件下行人运动行为及平均速度的仿真及统计, 对比实测数据,验证了模型的有效性;通过对比不同仿真平台的计算速度,验证了算法的 高效性.研究结果表明：模拟得到的行人流在不同密度下的行为符合现场观测,模拟所得 行人平均速度数据与实测数据基本吻合,所建模型具有较高计算效率.因此,基于颗粒流 理论的离散元方法能够实现对行人运动的模拟,且具有进一步的研究价值.     

基于深度数据的车辆目标检测与跟踪方法

现有基于几何特征的目标检测与跟踪方法误检率较高,目标跟踪过程中的漏检易导致错误的目标关联.针对这些问题,本文提出了一种基于激光雷达(LiDAR)深度数据的车辆目标检测与跟踪方法.根据激光雷达深度数据特性,采用一种基于栅格的参数自动化聚类(PAG) 算法对原始数据进行处理,并在每个聚类中提取目标线段,获取目标特征.在此基础上对车辆目标进行识别,并计算得到目标的位置信息.采用卡尔曼滤波算法,制定滤波器管理策略,完成目标关联及状态估计.最后利用装备有一个前向激光雷达的实验车辆对提出的方法进行验证. 实验结果表明,本文提出的方法可准确识别并跟踪多个车辆目标,避免错误的目标关联.