一种有效的道路背景提取与更新算法

针对复杂环境中道路背景图像的快速获取问题,提出了一种快速有效的道路背景提取和更新算法。应用改进的多帧平均算法提取背景,采用改进的Surendra算法对背景进行更新。实验结果表明,该算法能够减轻初始静止车辆对背景建立的影响,能及时消除由于初始帧中目标移动而造成的鬼影,对光线变化鲁棒性高、速度快、更新效果好。     

改进的道路背景提取和更新算法

现有算法对长时间含有静止车辆的视频序列进行背景提取和更新时效果不甚理想,为此提出一种改进的道路背景提取和更新算法。通过统计一段时间内视频帧中各像素值所属区间来提取背景图像,结合边缘检测算法分析持续变化的区域,解决背景更新中存在的当前背景图像中含有静止车辆的问题。实验表明算法可以很好地适应实际应用中的复杂情况,准确性有了明显提高,且算法实现简单,实时性较高。     

基于视频的车流量统计算法

基于虚拟检测线的车辆计数算法不可避免地会出现漏检和误检问题.针对这一问题,提取并结合了两种图像信息：目标与检测线相对位置信息和检测线像素值变化信息,提出了一种车流量分割计数方法用于提高准确率.首先确定车辆和检测线的相对位置,然后结合检测线上图像像素特征的变化规律对车辆进行分割计数.开发了一个测试系统验证本算法的实际效果,对多种不同场景下采集的视频进行了测试和结果分析.实验结果表明,在白天情况下,本算法在实时性和准确性方面都达到了理想的效果,各车道的准确率均在95%以上;但在条件恶劣的夜间场景下,准确率略有下降,需在下一步工作中做深入研究.     

交通视频帧中车辆外接矩形的提取研究

车辆外接矩形是交通监控系统研究中最基本、最关键参数之一。本文首先改进背景生成算法,提高背景生成质量,让背景差分法能提取高质量的前景车辆;其次通过较有效的阴影分割算法剔除车辆阴影,为准确提取车辆外接矩形做好准备;最后将相交的车辆外接矩形进行区域融合,从而较准确有效的获得车辆外接矩形,为后续研究提供准备。     

在复杂背景下一种对作战车辆特定区域识别的方法

对如何从复杂的背景图像中准确提取作战车辆特定区域的特征进行研究,阐述传统识别方法应用于复杂背景图像中作战车辆特征提取的局限性,提出基于作战车辆形态学开运算结合多阈值处理的分割算法。首先,通过图像强度的分析选取适当阈值对其进行形态学运算,然后根据作战车辆局部特征明显,对特定区域进行再分割,实现对复杂背景图像中作战车辆特征的准确分割与提取,最后使用追踪框将感兴趣区域做标记。实验结果表明本方法对复杂背景的作战车辆识别是有效的。     

一种节能的无线磁敏传感节点车辆检测算法

提出一种无线磁敏传感节点进行车辆检测的新算法，即自适应窗口距离算法。利用磁敏信号背景窗口与当前窗口的信号特征距离检测车辆信号的端点，在地磁场背景中分离出车辆到来与车辆离开事件而进行道路车辆检测，降低了长型慢速车辆的冗检率及快速车辆的漏检率。基于无线传感网络应用中对算法节能的要求，本算法应用可变化周期的“Duty-cycling”策略，在基本不影响检测准确率的情况下，降低节点能耗。选用Honeywell HMC1051Z及NVEGMR磁敏传感器采集样本库进行仿真，结果表明本算法较ATA算法具有更高的检测准确率（97％以上），且鲁棒性更强，节能性更好，节点的寿命更长。     

基于无人机的道路点云数据分割提取算法

针对机载LiDAR获得道路的数据信息精确度低问题,提出基于无人机的低空扫描三维点云数据,动态拟合提取分割道路信息的算法.首先使用主成分分析法获得道路点数据的法向量,之后将高程信息和法向量信息结合,利用聚类算法获得道路的高程和法向量的范围,提取道路点云数据;其次利用多项式拟合对道路数据进行数学建模;然后通过动态多项式拟合提取出所有路面数据和路面上的资产以及行人车辆数据;最后使用区域生长算法对路面上的资产以及行人车辆数据进行分割.实验表明算法对道路上的遮挡物有很强的抗干扰能力,可以将路面提取出来并将路面上的数据分割进行分割,将本文算法与区域生长算法进行对比,本文算法对路面数据更加敏感.     

一种新的道路背景提取及更新算法

提出一种新的基于颜色模式的道路背景提取及更新算法.通过计算一段时间内视频图像的颜色模式来提取背景图像.为了避免了环境光的扰动对背景图像的影响,引入量化后的颜色模式的计算公式,增强了算法的鲁棒性.通过计算当前图像和背景图像以及上一帧图像的差分,得到不变区域更新背景.实验表明,本算法对光线变化鲁棒性高、速度快、更新效果好.     

基于PCA-SVM准则改进区域生长的非结构化道路识别

针对智能车辆在非结构化道路识别中需要采用众多的特征参数,增加了特征融合识别难度与计算复杂度,并且部分背景与道路区域存在相似性会产生道路识别的误分、误判的问题,提出了一种基于主成分分析的支持向量机（PCA-SVM）准则改进区域生长的非结构化道路识别算法。首先,对非结构化道路颜色、纹理等复杂特征信息进行提取,采用PCA对提取的特征信息进行降维;然后,利用降维后的主元特征对SVM进行训练后作为复杂道路单元格的分类器。利用道路位置、起始单元格等先验知识以及道路边界单元格统计特征改进区域生长方法,在单元格生长时利用分类器判别,排除误判区域。实际道路检测结果表明,所提算法具有较好的鲁棒性,能够有效识别非结构化路面区域。对比结果表明,所提算法在保证准确率的同时,将10余维复杂特征信息压缩为3维主元特征,相比传统算法可缩短计算时间一半以上。针对背景与道路相似区域造成的传统算法10%左右的误判问题,所提算法能够有效排除。在野外环境下基于视觉的局部路径规划与导航方面,所提算法为缩短识别时间、排除背景干扰提供了可行途径。     

一种高准确率的交通监控视频车辆检测算法

针对高速视频监控的车辆识别易受几何变换影响且准确度不高的问题,提出了高效的阴影去除和车辆分类两种视频处理算法来提高车辆识别性能;利用高斯分布像素匹配实现车辆形状的提取;利用阴影区域前景和背景的对比度参数进行有效的阴影去除;利用Hu不变矩表征车辆,从而克服了几何变换的影响;使用7D欧氏特征空间最小距离算法将车辆与指定车辆模型进行比较并分类;对比试验结果证明,本算法具有较高的阴影检测性能和极佳的车辆分类性能,明显优于其他同类型算法.     

一种新的随机游走多车辆检测算法

针对交通视频序列中的多车辆检测问题,提出了基于边缘检测的随机游走算法对多车辆视频进行精确车辆检测。首先利用背景差分结合边缘信息来检测运动车辆区域,针对粘连车辆问题提出了利用检测车辆区域的骨架结构自动完成有效的标记点的提取,把像素标记点作为随机游走算法中目标的种子点;利用种子点对多车辆进行随机游走分割,实现车辆自动检测。     

考虑订单发货区域的物流配送调度问题研究

研究了一种考虑订单发货区域的物流配送问题,针对问题建立了两阶段多目标整数规划模型：订单车辆指派模型和车辆配送调度模型。基于对模型及问题特点的分析,构造了一种两阶段优化算法：第一阶段,基于聚类-约束满足优化算法为待发货订单指派最佳车辆;第二阶段,基于单亲遗传算法为车辆指定最佳的物流配送方案。通过数据仿真验证,模型和算法是可行且有效的。     

交通图像中机动车联合检测与识别

目的 机动车检测和属性识别是智能交通系统中的基本任务,现有的方法通常将检测和识别分开进行,导致以下两个问题：一是检测算法与识别任务在时序上存在耦合问题,增加了算法设计的复杂度;二是多个任务模块及其交互会增加计算负载,降低了智能交通系统的执行效率。为了解决以上问题,结合机动车辆视觉属性与检测之间的联系,提出机动车联合检测与识别方法,将检测和属性识别任务整合在一个算法框架中完成。方法 首先,将车辆颜色与类型融合到检测算法中,使用多任务学习框架对机动车的属性识别任务与定位任务建模,在检测的同时完成属性识别。进一步地,针对智能交通系统中数据分布不均匀、呈现长尾现象的问题,将多任务学习框架与在线难例挖掘算法相结合,降低该现象给模型优化带来的危害。结果 为了验证本文提出的方法,构建了拥有12 712幅图像,包含19 398辆机动车的道路车辆图像数据集。在该数据集上,使用机动车联合检测与识别算法取得了85.6%的检测精度,优于SSD （single shot detector）与Faster-RCNN检测方法。针对识别任务,本文方法对于颜色与类型属性的识别准确率分别达到了91.3%和91.8%。结论 车辆颜色和类型作为机动车的重要视觉特征,综合利用以上线索有助于提高机动车检测的效果,同时能够得到良好的属性识别性能。除此之外,使用一个高度集成的框架完成多个任务,可以提升智能交通系统的运行效率。     

基于多特征的车辆一致性检测的研究与应用

文中主要研究封闭区域内多摄像机间车辆跟踪时车辆的同一性识别问题,提出一种基于车辆多种特征的、多摄像机间的车辆目标一致性匹配方法。该方法采用背景减除法分割出感兴趣区域,对感兴趣区域采用灰度和彩色区间分割相结合的方法定位车牌,并识别车牌信息及车辆的HSI颜色信息;同时利用边缘检测算法和矩不变量技术对车型进行识别,最后采用特征加权法对车辆进行一致性匹配。实验结果表明这种匹配方法在外界条件良好时可以较好地检测出同一车辆目标。     

一种基于视频技术的车辆检测和计数算法

介绍了一种基于视频的车辆检测和计数算法,分析了该算法程序的实现过程,并针对系统进行了实验。实验结果证明,该车辆检测和计数系统可以检测交通路口的车辆,并且可以对通过的车辆进行计数。     

基于高频车站及时间窗的立体轨道交通系统智能调度算法

立体轨道交通系统的车辆调度方法还未见报道,已有车辆调度算法的实时性较差。针对立体轨道交通车辆的调度问题,研究了一种结合高、低频车站判定的订单分配算法和一种结合时间窗的Dijkstra路径规划算法,即智能调度算法,以提高车辆的运行效率。首先,使用订单分配算法为订单选择合适的执行车辆,减少乘客的等待时间。其次,在订单分配算法的基础上增加了高、低频车站的判定,提前给高频车站调度车辆,以保证供需平衡。然后,将普通Dijkstra算法和时间窗判断相结合,以实现多车辆的无冲突路径规划。最后,对OpenTCS软件进行二次开发,并进行了调度算法的仿真。结果表明,当有乘客叫车时,若只有订单分配算法,乘客平均等待时间为8.043 s;结合高、低频车站进行车辆提前调度后,平均等待时间降到了5.724 s,每位乘客减少了2.319 s的等待时间。路径规划时,无论是普通的Dijkstra算法还是结合时间窗的Dijkstra算法,规划耗时都在1 ms以内,而结合时间窗的Dijkstra算法在只增加约0.1 ms耗时的情况下,解决了车辆的路径冲突问题。研究的智能调度算法减少了乘客的等待时间,提高了车辆的运行效率,实时性好,能满足立体轨道交通车辆的调度要求。     

基于博弈论的内河港口作业车辆协同选路方法

针对以汽车运输为主且吞吐量较大的内河港口的交通拥堵问题,提出一种基于博弈论的内河港口作业车辆协同选路方法。首先,基于港口路网特征与车辆作业特点,将同时请求路径规划的作业车辆间的交互建模为不完全信息博弈,采用满足均衡（SE）的概念来分析该博弈。假设每个车辆对选路效用都有一个预期,当所有车辆都得到满足时博弈即达到均衡。然后,提出了一种车辆协同选路算法,算法中每个车辆首先按照贪心策略初始选路,之后将所有车辆按规则分组,组内车辆根据历史选路结果进行适应性学习并完成博弈。实验结果表明,当港区同时作业车辆数为286时,协同选路算法的车辆平均行驶时间分别比Dijkstra算法和自适应学习算法（SALA）少50.8%和16.3%,系统收益分别比Dijkstra算法和SALA提高51.7%和24.5%。所提算法能够有效减少车辆平均行驶时间,提高系统收益,更适用于内河港口车辆选路问题。     

Trajectory generation and control for four wheeled omnidirectional vehicles

This paper describes an algorithm to calculate near-optimal minimum time trajectories for four wheeled omnidirectional vehicles, which can be used as part of a high-level path planner. The algorithm is based on a relaxed optimal control problem. It takes limited friction and vehicle dynamics into account, as encountered in high-performance omnidirectional vehicles. The low computational complexity makes the application in real-time feasible. An implementation of the algorithm on a real vehicle is presented and discussed.     

改进的基于边缘检测技术的车流量统计系统

车流量检测技术是智能交通系统系列技术中的关键基础，基于图像处理技术的车流量检测技术的研究已成为该领域的研究热点。该文提出了一种基于HSV颜色模式和边缘检测技术的车辆检测算法进行车流量统计。在该算法的基础之上，开发实现了一套车流量统计系统。实验证明，该算法能够有效地排除阴影和天气变化带来的影响，大大提高了系统的精度，是切实有效的。     

基于关联规则挖掘的伴随车辆发现算法

伴随车辆是公安刑侦部门对海量车辆通行信息检索的一类实战需求,目的是通过模糊条件查询得到潜在的结伴作案车辆,究其本质,可将此类查询转化为数据挖掘中关联规则挖掘问题。通过对公路车辆智能监测记录系统采集的过车数据进行分析,将伴随车辆查询转化为关联规则挖掘,利用数据挖掘技术对过车数据查询问题进行综合分析,实现高效率的伴随车辆查询算法AVD(Accompany Vehicles D iscovery)。算法分析表明,AVD不但能提供准确的伴随车辆查询结果,而且效率高、扩展性强,具有较高的可行性。