车牌视频检测自动识别技术在交警执法中的应用

设计指导思想 为进一步加强机动车管理,促进机动车管理工作向规范化、法制化、科学化方向发展,我们充分利用高科技手段查处违规肇事车辆,开发设计了"移动电子警察".

基于监控视频的交通事故自动识别算法

为了充分发挥现有交通监控网络提供的有效信息,提高交通事故发生后的救援、责任认定和交通疏导效率,以交通监控视频网络为数据源,采用了精简的YOLOv3目标检测网络实现监控视频中车辆与行人的实时多目标检测。在多目标跟踪方面,为了提高deepSORT算法实时性和稳定性,提出了基于无向图的特征描述矩阵,通过对车辆类目标的二次特征提取进行deepSORT级联匹配。基于交通时空冲突判定设计了事故自动识别算法,对各交通参与者运动特征进行了甄别处理,实现了交通事故的自动识别和事故特征的自动化提取。通过对不同角度的监控视频进行了数据提取,人工标注了13000多张训练数据,完成了对精简YOLOv3网络的训练。采用50个典型交通事故案例对事故自动识别算法进行了测试。结果表明:精简YOLOv3网络能够实现对包括轿车、客车、行人等8种常见交通元素的识别平均精度超过80%;事故自动识别算法达到了80%的识别成功率和8%的虚警率。提取的事故信息不仅包含事故的时间和地点等简单信息,而且包含事故各方的速度、轨迹等高维运动特征和视频片段,对实现交通事故的远程快速处理和救援、缓解由于交通事故引起的拥堵压力等方面具有重要的意义。

基于视频识别技术的电气火灾自动报警系统

为了提高电气火灾自动报警准确性和实时性,设计基于视频识别技术的电气火灾自动报警系统。首先通过火灾探测器采集电气火灾视频数据,采用D-S证据理论算法对数据进行融合处理,然后采集盒式滤波器对电气火灾视频进行去噪处理,从电气火灾视频序列提取闪烁和色彩特征,神经网络根据电气火灾特征建立电气火灾检测模型,根据检测结果进行电气火灾自动报警,测试结果表明:所提系统减少了电气火灾自动报警响应时间,提高了电气火灾识别准确性,可以满足电气火灾自动报警实际应用要求。

融合毫米波雷达和视频技术的多维目标检测系统

文章提出了一种基于毫米波雷达和视频技术的多维目标检测系统,旨在通过融合2种传感器的优势来提升目标检测的准确性、鲁棒性和全面性。该系统利用毫米波雷达的精确测距、测速和测角能力,结合视频传感器丰富的颜色、尺寸和轮廓信息,实现了对复杂环境中目标的多维度感知与检测。通过时空同步、目标匹配和融合决策算法,该系统有效降低了目标的漏检率和误检率,为智慧交通、自动驾驶、智慧城市等领域提供了可靠的环境感知解决方案。

基于视频分析技术的交通事件检测系统

项目概况随着社会的发展、城市化推进,我国交通信息化建设得到高速发展。道路视频监控规模迅速扩大,通过人工检测车辆运行状况已经很难满足日益复杂的交通管理的需要。科学技术的不断进步,基于视频进行交通事件自动检测变成现实,建设基于视频的交通事件检测与事件管理系统也变得非常必要。

基于视频分析技术的交通事件检测系统

项目概况随着社会的发展、城市化推进,我国交通信息化建设得到高速发展。道路视频监控规模迅速扩大,通过人工检测车辆运行状况已经很难满足日益复杂的交通管理的需要。科学技术的不断进步,基于视频进行交通事件自动检测变成现实,建设基于视频的交通事件检测与事件管理系统也变得日常必要。

基于新奇检测技术的桥梁涡激共振自动识别研究

大跨桥梁健康监测系统记录了多座桥梁主梁涡激共振事件,实测数据为涡激共振研究提供了资料,在线判别涡激共振也是实现涡振半主动控制的前提条件。针对如何从在线健康监测数据中自动识别涡激共振信号的问题,提出了应用基于BP神经网络的新奇检测技术进行涡激共振自动识别方法。根据主梁涡激共振和环境振动在各频段归一化功率谱能量分布特征存在显著差别的特征,以环境振动作为正常状态,建立基于神经网络的新奇检测技术模型。当发生涡激共振时,结构振动发生状态异常,识别出涡激共振。通过数值仿真对所提方法进行了验证,并采用该方法对西堠门大桥健康监测系统实测海量数据进行了涡激共振识别。研究结果表明:所提方法能有效自动识别出涡激共振信号。

图像自动识别技术在行人异常行为检测中的应用

图像自动识别技术是计算机图像专业的新型研究领域,同时也是饱受人们关注的学术课题。传统监控视频主要是依据肉眼可视分辨,需要消耗大量人力和物力。基于此,提出图像自动识别技术在行人异常行为检测中的应用。通过图像自动识别技术在行人异常行为检测的一般流程,在划定监测区域的前提下,进行信息扫描识别基础上的特征提取,最终将检测信息和追踪信息进行整合。

基于视频处理技术的运动目标姿态检测与控制

为了解决运动目标姿态检测常出现判定背景动态细节为运动目标的问题,提出了基于视频处理技术的运动目标姿态检测与控制方法.通过贝叶斯决策方法与帧间差分法相结合,划分视频图像为候选前景与候选背景,并设置该背景为主成分分析方法的初始值,获取目标姿态实时检测结果,依据检测结果设计PD控制器,进而通过控制参数实现目标检测和控制.结果表明,本文检测距离误差小于3 mm,角度误差小于1°,对比方法的误差分别为3~5 mm之间和3.2°~4.0°之间,高于本文方法.所提出的方法具有较高的检测精度,可实现运动目标姿态的有效控制.

智能巡检机器人视频监测皮带异物自动识别报警技术研究

煤矿企业井下重点场所监控方式逐步由人工巡检或固定摄像头定点监视方式转变为智能巡检机器人巡检。智能机器人巡检方式能够实现可靠巡检、自主充电、实时采集煤矿井下现场音频、视频和环境等数据,通过无线通信传输网路实现各种数据的分析优化,以便管理人员实时做出控制决策。本文通过研究视频监控的整个工作流程,对煤矿井下智能巡检机器人视频检测皮带异物视频采集功能、特征提取功能、场景判断处理过程进行研究和分析。在皮带异常事物识别中,按照场景判断处理,对特定的皮带监控区域出现的异常情况进行判断分析,并甄别和报警,从而达到煤矿井下智能巡检机器人视频采集监控的实时性、智能性和准确性。

基于视频内容的自动识别、检索和监测的技术研究

近年来,随着信息技术的不断发展和国家对信息安全的日益重视,对广播电视节目中违规不良信息的监测也愈加重要,本文对基于广播电视视频内容识别、检索和监测技术的特点及其工作原理进行了分析,并从视频关键帧、运动目标提取以及视频的文本检测、台标识别、音频监测等方面对视频内容识别、检索和监测的具体实现进行了研究。

车牌自动识别技术在汽车检测线上的应用

本文提出了汽车检测自动识别系统的基本原理。在原有汽车检测微机系统的基础上,引入摄像技术直接采集汽车牌照图像,利用计算机图像处理技术获取牌照号码。根据这个号码调用汽车资料数据库中的数据,显示在显示器上。

计算机视频处理技术的运动姿态自动识别研究

受到运动姿态初始视频图像质量的影响,导致传统的运动姿态自动识别方法存在明显的识别误差问题,为此利用计算机视频处理技术实现对运动姿态自动识别方法的优化设计。首先设置运动姿态的识别标准,分别定义不同运动姿态的运动特征向量。通过安装的摄像机设备,捕获运动姿态视频数据;利用计算机视频处理技术,通过运动视频图像提取、视频变换以及补偿运动残差等步骤,实现对初始视频数据的预处理;在此基础上检测运动目标,并从轮廓、运动周期等方面提取运动姿态特征,并得出融合特征向量。通过与设置的识别标准比对,得出最终的运动姿态自动识别结果,经过与传统识别方法的对比发现,设计方法的平均正确识别率提升了6.1%。

砼裂缝检测的自动识别技术

武汉工程大学计算机科学与工程学院院长张彦铎教授负责的一项课题，通过利用数字图像处理技术，实现了砼裂缝检测的自动识别。

奶牛跛行自动识别技术研究现状与挑战

奶牛跛行是奶牛发生肢蹄病的外在表现。人工识别跛行奶牛存在效率低、成本高、主观性强等问题。奶业对奶牛跛行自动识别技术需求日益强烈。本文从机器视觉技术、压力分布测量技术、可穿戴技术、行为分析技术和跛行分类技术5个方面,分析了奶牛跛行自动识别技术的原理、功能、特点及研究现状。总结发现,当前奶牛跛行自动识别技术研究大多集中在传感器研发和算法开发,而性能验证和决策支持的研究较少,面临的主要挑战包括高质量跛行识别数据获取难度大,缺乏早期跛行识别技术手段,奶牛个体差异干扰模型识别精度,牧场非结构化环境对识别系统性能要求高,以及技术应用效果难评估等。因此,为促进奶牛跛行自动识别技术的发展,建议推动牧场跛行监测数据共享,研究奶牛个体跛行判别模型的构建方法,开发融合跛行检测、体况评分等多功能的一体化智能通道,并分析评价跛行自动识别技术应用在保障动物福利、环境生态、粮食安全等方面的重要意义。

面向人车路环境的视频检测技术应用研究

为全面了解视频检测算法在道路智能交通系统中的应用,深入探索该技术在未来的发展趋势,利用关键词进行分析,从检测对象的角度将该类算法分为路与环境、车、道路参与者三类,并对其进行对比、分析、归纳,总结其在道路交通不同应用场景中的应用现状;分类对比不同对象检测所采用的核心图像处理算法。从算法、检测对象、应用场景三个方面系统地分析和总结了视频检测技术的发展趋势和关键技术难点。研究结果表明:视频检测技术在道路智能交通系统中发挥了重要作用,应用广泛。未来其将有望在深度学习算法、复杂背景、多样化对象等方向深度发展。

汽车牌照自动识别技术的现状与发展

在介绍国内外汽车牌照自动识别技术的现状 ,与讨论我国汽车牌照识别的特殊性的基础上 ,分析了汽车牌照自动识别技术的发展趋势 ,认为基于计算机视觉技术、人工神经网络技术和图象处理技术的无源型汽车牌照智能识别系统具有广泛的应用前景 .

基于人脸视频的心率检测研究

介绍了基于人脸视频的心率检测研究。通过视频录制、连续均值量化变化处理的人脸识别与RGB分离、独立分量分析以及生理参数量化等技术,实现了对不同人群在不同状态下的心率检测。该方法利用人脸视频数据中的微小颜色变化和血液脉冲等特征,通过计算机视觉和信号处理算法,准确估算用户的心率值。这种基于人脸视频的心率检测技术在健康检测、心理疾病诊断和情感状态分析等方面具有重要意义,为个性化健康管理和心理健康评估提供了新的可能性。通过引入这一技术,心率检测的准确性和稳定性得到了显著提升,为学术研究和实际应用提供了新的方向和前景。

基于实时视频技术的设备智能巡检管理策略

阐述基于视频技术的智能巡检方法的进展。基于算法设计,提出一种实时视频技术与智能巡检相结合的方法,通过视频数据的处理和分析,实现对电力设备的智能巡检和异常检测。

基于AI技术的视频边缘检测算法研究

为有效去除视频图像内部噪声,提升视频检测的边缘连续性。利用块和低秩张量恢复滤除视频噪声;输入去噪后视频,求解视频图像梯度与二阶导数;抑制梯度视频图像,获取梯度边缘;依据二阶导数检测视频图像边缘,获取视频图像的二阶导数边缘;融合梯度与二阶导数边缘,输出最终视频边缘检测结果。实验证明算法可有效去除视频噪声,提升视频清晰度;边缘检测连续性较优;在不同噪声组合水平下,具备较优视频边缘检测性能。