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1.
针对交通视频中车辆移动检测问题,结合交通视频镜头相对固定、实时性强的特点,研究了基于图像差分运动目标检测算法中的背景差分算法,在真实的环境中对运动的目标区域完成实验检测,然后对检测数据进行分析,在背景估计和背景更新算法上做了相应的改进。通过对实验数据的观察和分析,背景差分法在交通视频车辆移动目标检测中具有较好的适用性和通用性,能较好地对交通视频车辆移动目标进行检测。 相似文献
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陆蔚 《宁波职业技术学院学报》2009,13(5):97-100
首先回顾了目前流行的各种车辆检测方法,并指出视频检测技术已日益成为最具优势、最有发展潜力的检测方法。在此基础上,对各种基于视频的车辆检测算法分别进行分析比较。最终,给出一种基于视频的快速目标检测算法。 相似文献
3.
将基于自适应双阈值镜头检测算法与电视节目的音频特征相结合,本文提出了一个鲁棒的电视节目广告片段检测算法.首先采用将自适应双阈值镜头检测算法分割出电视节目和广告视频镜头.为了提高镜头边界检测的准确率,本文提出将音频切变信息融合到镜头边界检测算法中.最后利用非对称AdaBaost算法对镜头进行分类,得到无广告视频的完整电视节目.实验结果表明此广告视频检测技术具有实用性. 相似文献
4.
常用的几种背景提取算法在车流量较大的情况下提取的背景效果较差。在某些目标检测区域较少的场景中,若将所有像素进行检测,会浪费许多时间。针对这些问题,提出一种新的背景提取算法。先将视频帧进行分割,再对分割出的检测带依次进行车辆存在检测,最终自动选取视频中没有车辆的车道块并将其拼接成完整背景帧,最后利用Lab空间色度与亮度相互独立的特性提取目标。该算法能够充分提取前景图像,不会丢失车辆目标。相比传统算法,该算法准确性较高。 相似文献
5.
为了对道路上行驶的车辆速度进行有效估计,提出了一种基于Harris Stephen角点检测算法和归一化互相关（Normalized Cross Correlation method,NCC）匹配算法的视频车辆检测系统。该系统对车辆进行跟踪,并测算车辆在干道和高速公路上的速度。通过使用Harris Stephen角点检测兴趣点,利用归一化互相关算法匹配对应角点,利用点对应关系确定车辆行驶的像素位移。根据车辆在连续视频帧中所有角点的总位移计算车辆的平均位移,结合帧率估计车速。实验结果表明,系统测速精度高,能实时估计出车辆行进的速度。 相似文献
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《赤峰学院学报(自然科学版)》2016,(7)
基于视频图像处理的交通事件检测系统是针对目前公路事件发生后不能及时有效检测与报警、事故处理延迟等不足而研究开发的,其利用计算机视觉与数字图像处理技术,结合我国公路上已有的交通监控设施,来采集视频图像,通过车辆跟踪和分析车辆的运动特征来判断所发生的交通事件,并对其进行事件检测算法的智能处理,最终实现对超速、慢行、变道和逆行的交通事件异常检测.与传统的方法相比,该方法反应迅速、检测率高,可以快速、准确地对异常交通事件进行检测,并且给交通事故后的分析处理带来了很大的便利. 相似文献
7.
交通监控系统是智能交通系统中的一个重要环节,它主要负责对交通状况进行检测,采集有关道路交通流量的各种参数,视频车辆检测系统是一种利用图像处理和模式识别技术实现对交通目标检测和识别的计算机处理系统.本文论述了基于视频车辆检测技术的基本原理,并与传统的车辆检测技术进行比较和评述,表明视频车辆检测在城市道路交通监控应用上的优越性. 相似文献
8.
《实验室研究与探索》2019,(9):86-91
提出一种改进的Haar特征获取方法,并结合CamShift算法提取车辆检测信号实现特定车辆实时跟踪。首先利用倾斜45°特征与像素和的商计算信号的Haar特征值;其次利用AdaBoost算法训练样本得到特征信号分类器,构建特征信号样本级联分类器,利用获得的级联分类器对视频信号进行检测;最后将检测结果中的特定车辆外切矩形作为CamShift算法的初始窗口,并对CamShift算法后续跟踪窗口进行检测,以提高检测效率和跟踪实时性。实验表明,该方法对车辆图像信号具有较好的检测效果,对特定车辆跟踪具有较高的实时性。 相似文献
9.
针对传统车辆检测算法不能自适应地完成复杂道路场景变化下提取车辆特征的问题,结合焦点损失、K-means聚类与mobilenet网络,提出改进的RFB-VGG16与RFB-MobileNet模型进行车辆检测。从开源数据集UA-DETRAC的24个视频中每隔一定帧数抽取8 209张已标注的图片构成数据集,在相同的超参数与训练策略下,改进后RFB-VGG16网络的AP值比原模型提高了3.2%。基于mobilenet网络重新设计RFB骨架网络,使RFB-MobileNet模型在牺牲一定性能的情况下,具有更快的检测速度,能较好地满足监控视频对车辆检测实时性的要求。 相似文献
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《赤峰学院学报(自然科学版)》2017,(4)
随着计算机技术的飞速发展,视频图像处理技术得到了显著的提高.本文提出了一种基于计算机视觉的运动目标跟踪方法.在Marr的计算理论框架下,我们引入通过自下而上的视觉跟踪处理方法来进行运动目标跟踪,本文以车辆视频为例,选用Robert算子对车辆进行边缘检测,针对车辆在运动过程中大小和姿态变化的情况,提出了基于多关联模板匹配方法进行跟踪.实验表明本文的算法分离的精度增强,跟踪效果好,并且能很好地满足实时性. 相似文献
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减法聚类和粒子群优化TS模糊神经网络的驾驶疲劳融合检测(英文) 总被引：3，自引：0，他引：3
为提高基于单一特征检测算法的准确率和可靠性,提出基于多个特征的驾驶疲劳融合检测算法.从直接反映驾驶员疲劳的2个面部特征和间接反映疲劳的1个车辆行为特征2个方面对驾驶疲劳进行综合检测.该算法运用TS模糊神经网络来识别驾驶疲劳,采用减法聚类对网络进行结构辨识,确定模糊规则的条数及相关参数的初始值,并改进了粒子群优化算法对网络进行训练.仿真和实车实验表明,该算法不仅能有效改善TS模糊神经网络的收敛速度和识别精度,而且能提高驾驶疲劳的检测正确率. 相似文献
13.
基于视频的运动车辆检测及车型识别系统是智能交通系统的重要组成部分。论述了在固定摄像头拍摄的车辆图像序列中检测出运动车辆,使用了目前最常用也最有效的运动目标检测方法和背景差分算法,其中前景提取是背景差分算法的关键。实验表明:此方案可行。 相似文献
14.
《常熟理工学院学报》2017,(4)
针对现有视频图像去雾存在信息丢失导致视频抖动的问题,提出了基于最小二乘法的B样条曲线的视频去雾方法 .首先,利用快速Harris角点检测提取视频关键帧的特征点;其次,对视频序列图像帧的特征点进行匹配;再次,基于最小二乘法利用关键帧像素点的估计非关键帧对应像素点的值点;最后,输出稳定完整的视频序列.实验结果表明,该算法利用曲线构建对特征点的处理能够有效地消除视频抖动现象. 相似文献
15.
《淮北师范大学学报》2017,(2):64-68
为克服帧间差分法只适合于帧像素变化较大的视频检测及背景消减法只适合于固定背景模型的视频检测的缺点,提出一种新的基于帧间差分与背景消减的视频摘要算法,这种算法首先对前后两帧的帧图像像素进行检测,若无显著运动对象,则继续进行背景模型对比检测.实验结果表明,该算法能够快速、精准地对运动显著及不显著的视频进行摘要提取,浓缩事件精华,较高地还原视频关键信息内容. 相似文献
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开发基于Android智能手机的前方车辆检测系统。通过手机摄像头获取道路图像数据,利用JNI技术调用Android本地方法对图像数据进行处理并返回检测结果。为解决Android平台计算能力低、现有目标检测算法耗时久的问题,设计了一种车辆区域定位方法。首先利用车辆固有纹理特征对检测区域进行筛选,进一步利用聚类算法定位每一个车辆可能存在的区域。最后利用SVM分类器和HOG特征精确定位车辆外部轮廓,并剔除上一步中可能出现的错误聚类,最终实现手机平台上的前车实时检测。 相似文献
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提出了一种基于无人机视频的交叉口车辆检测和跟踪方法,以道路交叉口行车区域为检测区域,将车辆检测和跟踪分成独立的两个阶段,并使用背景差法检测车辆,接着使用置信度指标进行车辆跟踪。该方法使用广州大学城两个道路交叉口的视频进行了验证,车辆检测和跟踪结果的精度都达到94. 49%以上,表明该方法准确可靠。基于无人机视频的车辆检测跟踪方法具有实施方便、快速和适用范围广等特点,为道路交叉口车流量调查提供了新方法,可以用于道路交通的实验教学、科研及生产等领域。 相似文献
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针对车辆碰撞检测中的类别不平衡和特征数量少等问题,提出一种经贝叶斯优化后的LightGBM算法对车辆碰撞状态进行检测。首先通过原始特征构建碰撞特征,并利用Pearson相关系数和随机森林算法选择最优特征集;然后使用经贝叶斯优化后的LightGBM算法进行训练和测试;最后将LightGBM与SVM、RF及XGboost模型进行对比。仿真结果表明,LightGBM算法模型表现最优,精确度、召回率与F1-Score分别为0.93、0.94和0.93。说明所提模型能够较好地用于检测车辆碰撞状态,可以有效引导企业开展用户关怀和事故救援。 相似文献
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