基于三维模型的交通场景视觉监控(英文)

视觉监控是计算机视觉研究的前沿方向 .动态场景视觉监控就是利用计算机视觉和人工智能的理论和方法 ,通过对摄像机拍录的图像序列进行自动分析来对场景中的运动物体进行定位、跟踪和识别 ,并对物体的运动行为作出判断或者解释 ,达到监控的目的 .本文结合交通场景监控这一特定任务 ,实现一个包括摄像机标定、模型可视化、运动车辆的姿态优化与定位、跟踪预测、基于轨迹分析的行为理解等功能算法的交通场景视觉监控系统 .从算法和实现的角度出发 。

基于计算机视觉的智能交通监控系统

视觉相对于其他传感器能够获取更多的信息,基于计算机视觉的监控系统在交通监控中有着广泛的应用.结合背景差分算法,研究了一种基于计算机视觉的智能交通监控系统,该系统运用OpenCV开源计算机视觉库,在VC++6.0平台上开发实现.所开发的系统界面友好,操作简单,人机交互性强,用户可以根据需要选择不同的监控对象.还详细介绍了系统运行界面,实现过程及实验结果.

基于智能图像视觉的特定场景监控系统设计

随着视频监控的逐渐普及,对场景的实时监控也成为趋势。但由于传统系统多采用固定设备,在其监控质量上很难保证。基于此,提出基于智能图像视觉的特定场景监控系统设计。在其硬件设计中,设置传感器DVS520PC设备、数码管及其他输入设备;软件设计中,实现视频采集端口设计、特定监控端口设计。通过实验验证得出,智能图像视觉的特定场景监控系统设计可以在一定呈上提高监控质量和跟踪水平。

计算机视觉技术下的智能交通监控系统的设计与实现

针对城市交通拥堵、车祸、违规停车等发生频率连年上升的局面,智能交通监管系统的设计与使用具有极其重要的意义,而基于计算机视觉的智能交通监控系统则是利用先进的计算机智能技术、信息技术、自动控制技术等通过相应的实时交通信息收集系统、高质量信息传输系统和监控指挥系统来完成对于交通状况实施有效监督和控制的现代化交通管理系统。这一系统虽然在技术层面解决了交通秩序的优化问题,但是,交通问题的最终解决还必须依赖于人的基本素质的提高。

基于计算机视觉的智能交通监控系统

伴随着经济建设的飞速发展和城市化进程的快速拓展,一些较大的城市开始出现一些"大城市病",所谓"大城市病"就是指在城市发展的过程中出现人口、教育、医疗、土地、交通、治安等问题,其中最突出就是交通问题。随着我国经济的日益发展,人民的生活水平也开始日益提高,对于汽车的需求量也呈现持续增长的趋势。由此导致了一系列汽车问题的出现,例如汽车尾气污染大气,排放量超标,交通堵塞和驾驶安全性等弊端随之而来。而想要解决交通问题,缺不了智能交通监控系统的帮助。由于视觉相较于其他传感器设备来说可以获得更多更全面的信息和画面,而且通过计算机来操控,简单便捷,方便实用,而且还可以根据实际需要监控不同的车辆和位置,智能交通监控系统将会是未来交通管理系统中必不可少的部分。

基于机器视觉的智能交通监控系统研究

随着社会经济的迅速发展,我国机动车数量不断增长,导致交通问题日益严重,实施有效的交通监控对于解决日益增长的交通问题具有积极意义。然而,目前大多数的交通监控系统存在系统维护复杂、成本高、计算量大等缺点,本文针对上述缺点设计并实现了基于机器视觉交通监控系统。文中首先介绍基于机器视觉交通监控系统的相关研究背景,其次分析了与机器视觉交通监控系统相关的技术,重点介绍了基于机器视觉交通监控系统的设计方法。在系统中,用户能够灵活的设定动态目标检测和跟踪算法,对系统的广泛应用奠定了基础。

基于多目机器视觉的城市轨道交通自动化监控系统设计

该文设计了基于多目机器视觉的城市轨道交通自动化监控系统。用户通过交互层发送城市轨道交通多目机器视觉图像采集指令;图像采集层接收指令后,控制多目视觉图像采集模块采集图像并存储到数据库,并发送至逻辑运算层;逻辑运算层连接城市轨道交通第三方子系统,获取运行数据和图像,并使用联动执行服务和实时数据管理进行自动化监控;同时,使用图像预处理和异物侵限检测模块对轨道交通安全进行监控。监控结果传输至交互层,呈现给用户。实验表明,该系统可有效实现城市轨道交通自动化监控,监控及时性较好,应用效果良好。

视频交通监控系统的开发

提出了一种基于视频的交通监控系统 ,该系统使用车辆子特性跟踪的方法 ,较好地解决了过长的阴影使车辆相互交叠的问题。

基于智能视觉的交通多状态监控系统

现有交通监控系统中所应用的各种技术只能对交通的流量特征进行监控,无法对交通状况做出及时有效的判断,细分交通的不同状态。本文在运动目标检测和跟踪的基础上,提出一种基于智能视觉识别,全新的信息获取和处理技术与交通多状态识别系统。该交通监控系统利用监控图像帧差灰度变化区间,进一步研究目标的行为状态和方式。对更新图像背景,图像处理和计算机视觉具有较高的检测精度。

用于车辆监控系统的单目视觉二维标定新算法

为了在基于单目视觉的车辆监控系统中实现快速现场二维标定,提出了一种新的标定算法.该算法通过变量分离简化了路面坐标与图像坐标之间的关系,使得能够利用一元多项式逼近这种关系,并通过求解线性方程组快速地确定它;利用交通标线作为标定参照物,以便获得足够大的标定范围并方便标定操作.实验结果表明,该算法具有可行性.

一种基于视觉的车辆跟踪及交通流量参数估计新方法

交通监控系统采集处理有关道路车流状况的实时信息,以指导车辆的运行,保障道路顺畅。基于视觉的交监控系统具有直观明了、系统使用和维护费用相对较低等优点,因而可广泛应用于公路干线和交叉道口的交通监控。本文提出了一种改进的背景差法,改善了车辆检测效果,在此基础上进一步提出了用于灰度图像的综合车输检测方法,以消除阴影的影响,提高车辆检测的准确性,进而实现车辆的跟踪、计数、车型划分和行驶速度估计。实验所用视频图像信号中路边建筑造成的阴影从无到有,直至覆盖整个路面。实验结果显示该方法简单有效,能实时提取交通信息,其车辆检测的准确率达98%以上,优于背景差法和边缘检测法。

基于行为视觉的行人摔倒自动检测系统设计

对行人摔倒进行自动检测,可以为行人的生命安全提供保障。设计基于行为视觉的行人摔倒自动检测系统,系统硬件包括视频采集操作模块和视频轮廓采集模块,采用TMS320F2812芯片作为系统的核心控制单元,通过TMS320F2812芯片和SAA7111芯片构建视频采集处理模块,将视频采集模块采集的图像进行轮廓的描述,获取行人不同姿态的运动目标的特征,实现行人摔倒自动检测。仿真实验结果表明,所设计系统对复杂环境的适应能力较强,行人发生摔倒等事件检测正确率较高,可以应用于智能交通监控系统中。

基于量测的立体监控系统标定

图像监控已广泛地应用于银行保安、交通管理及工业生产等领域,其所采取的工作方式多为被动式的,毫无智能定量可言。作者尝试将能对被摄物体进行定量处理的摄影测量引入图像监控中,进行必要时的立体量测。该文提出采用摄影测量方法对此立体监控系统标定的方法、步骤及其分析。

视觉监控中基于多摄像机协调的行驶车辆定位、跟踪技术初探

引言ITS（Intelligent Transportation System）——智能交通系统,美国交通工程师学会（1991）在其出版的《交通工程手册》中将ITS定义为：把先进的检测、通信和计算机技术综合应用于汽车和道路而形成的道路交通运输系统。

莱迪思ECP5TMFPGA助力实现低功耗网络边缘嵌入式视觉系统

近日，莱迪思半导体宣布，旗下ECP5FPGA解决方案已被应用于智能监控和汽车领域中的网络边缘嵌入式视觉应用。ECP5FPGA系列能够实现低功耗、小尺寸、灵活的互连解决方案，可以实现用于智能交通摄像头车牌检测和图像增强的CPU加速功能。

以运营需求为导向的城轨全自动运行线路综合监控系统设计研究--以火灾场景下运营需求为例

自1982年全世界第一条GoA4等级的城市轨道交通线路神户港湾人工岛线开通运营以来,全自动运行线路的运营规模一直保持高速增长。文章针对城市轨道交通采用全自动运行系统模式后,综合监控系统的构建应由“建设方完全主导”逐渐转向“以运营需求为导向,最终用户提早深度介入”的建设思路,以某市全自动运行线路工程建设为例,选择全自动运行场景中较为复杂的火灾场景作为示例,从需求分析、设计开发、调试验证3方面阐述全自动运行线路综合监控系统设计的若干要点,为后续全自动运行线路的建设提供参考与借鉴。

开放环境下的视觉感知与理解导读

随着AI与计算机视觉技术的发展,基于深度神经网络的视觉识别在智能交通、遥感测绘、医疗健康以及安防监控等场景下取得了广泛的应用,极大地促进了各行各业的转型升级和迭代创新。然而,现实世界是一个未经结构化梳理的、长尾分布的、开放类别的复杂场景。在这样的视觉环境下,如何设计视觉感知与理解算法解决AI落地中的长尾、噪声、灾难遗忘、场景泛化和无监督语义发现等问题,实现视觉技术从“可用”到“好用”,是一个非常具有挑战的课题。

道路监控摄像机在ITS领域的应用

引言在智能交通系统中,对交通道路上的目标对象的相关特征信息进行采集、传输和汇总是最重要的一个环节,只有采集到足够多的信息,才能为系统的分析决策、预案生成、自动控制等智能化处理手段提供真实、有效的数据基础。在众多信息来源中,就像人类视觉系统所采集的视觉信息一样,来自监控系统的视频图像是 最直观有效的信息。

多层递阶式的场景视觉监控系统

视频监控系统从最初的单机模拟式CCTV系统发展到如今分布式网络环境下的综合视频信息处理系统，在体系结构上日趋复杂。系统包括众多布控于现场的视觉传感器（摄像机）、传输链路、智能前端设备以及高级监控管理中心。本篇文章，就来介绍一下多层递阶式的场景视觉监控系统。