基于GIS的交通物流预警图像传输优化

分析地理信息系统(GIS)、北斗卫星导航、GPS、位置信息服务、移动互联网传输等技术在交通物流中的应用,提出基于移动互联网与GIS的预警图像传输优化方法。物流运输监测预警图像适配视频传感器在动态检测图像上结合Exif信息匹配地理信息坐标位置网点,采用哈夫曼编码进行图像压缩、运动检测算法处理图像冗余,并采用纹理合成的匹配块图像修复失真等方法还原图像数据,最终实现不同空间地理位置的地图查询、路径搜索、位置检索、地图匹配等交通物流过程动态控制,并通过Matlab仿真实验证明了传输优化的可行性。

路况监控图像预警处理算法实现

路况监控图像的识别是交通智能化的重要内容,其中主要在于计算机处理的算法研究。本文提出了路况监控图像预警处理算法的主体设计思想,描述了软件的实现流程,分析了监控隐患对象,提出处理方案,并针对关键算法,描述其原理,包括视角归一、运动检测、跟踪、车辆行人分离、静止物体检测,进而给出了实验图像的处理结果。

基于路况图像模式识别预警网络的技术实现

本文提出了基于路况图像模式识别预警网络的系统框架,给出了硬件平台,描绘了软件设计主体思想。分析了监控隐患对象并就此拿出处理方案,接而描述了关键算法及其原理,包括视角归一化、运动检测、运动物体跟踪、车辆行人检测等,从而在以太路段接入网上有机融合了全程联网监控的预警网络业务,将高速公路的智能化监控提上了新的高度。

基于深度学习的复杂环境下交通信号灯检测算法研究

近年来,基于深度学习的端到端的特征提取方法的提出,给交通信号灯的检测提供了一个全新的思路。但在小目标检测及识别中还存在巨大挑战,尤其是在交通信号灯检测识别任务中,存在大量因拍摄距离产生的尺寸大小问题。文章从当前交通信号灯检测与识别的业务场景入手,分析传统目标检测与识别算法中的缺点,对比深度学习相关算法的优点,经研究分析与实验得出上下文信息对交通信号灯检测与识别的重要辅助价值。