基于支持向量机的视频交通信息采集研究

提出一种基于支持向量机的视频交通信息采集的设计方案。通过对视频交通流的采集、处理和分析,获取所需样本数据,采用导师训练方法训练支持向量机识别器。最后利用获得的识别器判断检测区域内交通流图像的类别,从而动态跟踪车辆,实现交通流量、车速、车型信息的采集。

基于uCOS-II的视频动态交通信息采集系统研究

设计提出基于uCOS-II操作系统的嵌入式视频动态交通信息采集系统的研发方案,介绍了该系统硬件平台的核心器件Ti5416DSP和嵌入式实时操作系统uCOS-II的主要特点,详细阐述了该系统研发的关键问题,给出了系统的硬件设计框架图,论述了基于uCOS-II操作系统的视频动态交通信息采集工作流程,最后给出了该系统在uCOS-II下的软件实现.

道路交通信息视频采集系统

随着我国交通事业的飞速发展,与其配套的管理技术也日益引起人们的重视.近年来,特别是经济发达地区的交通设施已有很大改善,但是相对落后的管理技术也导致交通拥挤等问题越来越严重.因此发展先进的智能交通系统(ITS),以实现道路交通的科学化、现代化管理,对提高现有交通设施的使用效率,改善交通环境,促进国民经济建设具有非常重要的社会和经济效益.

基于Labview的车辆跟踪系统

针对目前城市中交叉口智能化管理的迫切需求．设计了一种基于Labview的车辆跟踪系统。选用Labview非配套的图像采集卡，使用动态链接库技术开发了驱动程序，实现了视频采集。在此基础上，使用动态图像处理技术中的二维运动估计技术，结合背景更新模型提出了一种车辆跟踪算法。对采集的交通视频图像进行了多组试验．试验结果表明，该车辆跟踪算法的跟踪成功率可达90％～95％。