基于雷视融合轨迹匹配的高速公路车辆轨迹跟踪方法

针对高速公路车辆跟踪过程中,在进行雷达与视频数据融合时两类传感器之间探测目标匹配的难点问题,提出一种基于目标轨迹相似度匹配的高速公路车辆跟踪方法。首先,采用投影变换将雷达数据转化到视频数据所在的维度;其次,通过提出的曲线拟合算法将离散的轨迹点插值成连续的轨迹曲线;最后,将雷达探测目标投影到图像上的轨迹曲线与视频检测目标轨迹曲线进行相似度计算得到相似度矩阵,并通过对相似度矩阵进行筛选得到雷达探测目标和视频检测目标的匹配关系。采用高速公路真实场景下采集的车辆数据开展对比实验,结果表明在高速公路场景下的平均目标匹配成功率为94.71%,相比其他同类方法的平均匹配成功率提高3.01%和3.69%。所提出的方法能有效过滤伪目标,更适合在高速公路场景下的车辆跟踪中使用。

山区铁路异物侵限监测系统研究

我国西南山区铁路沿线容易发生滑坡泥石流、危岩落石等地质灾害带来的异物侵限,危及行车安全。针对当前山区铁路异物侵限监测系统易存在误报和漏报、智能化低的问题,提出一种振动传感、三维激光雷达与视频多种传感器相融合的监测系统,设计研发低功耗无线振动感知设备、异物上道探测设备,并将该系统在多个山区铁路异物侵限监测工点进行应用。研究结果表明:该山区铁路异物侵限监测系统可有效降低误报率和漏报率,提高系统的智能化程度;渝怀铁路18处异物侵限监测工点,在2022-2024年2年的监测周期内,均未出现漏报,共计出现2次误报,并成功捕获1次真实落石冲击防护网事件,较好地检验了系统的性能及可靠性。研究结果可为山区铁路异物侵限监测系统开发研究提供一定的参考,有效保障铁路运营安全。

雷视一体机在隧道交通流监控的研究与应用

基于雷达信号与视频信息的数据融合技术是近年来智能交通流监控的热点应用。现基于应用雷视一体摄像机在南京市横江大道未开通隧道的大量模拟试验,将试验结果和方法成功地应用到南京市燕子矶过江隧道的实际工程中。研究结果证明,在隧道环境使用雷视一体摄像机,能较好地实现车道级精度的车辆位置捕捉、跨画面接力跟踪、路段重演、车辆轨迹回溯等,并为车辆驾驶行为和事件分析提供更好的支撑能力。最后对应用场景和业务领域的拓展做了进一步的展望。

基于雷视融合的合流区预警系统应用设计

为有效提升高速公路合流区行车安全,针对合流区相对复杂的交通运行状态,提出了基于雷视融合的合流区预警系统。方案通过交通运行状态感知、协同边缘计算、联动预警信息发布等方式,对合流区主线和匝道车辆进行行车安全预警,从而减少高速公路合流区交通事故和拥堵事件的发生。

雷视在线流量监测系统在邹圩水文站的应用

综合考虑雷达法和视频法的技术优势和不足,通过二者在表面流速及断面流量测量方面的融合实现互补,达到全场景、全量程、高精度、易标定的系统设计目标,提升流量全过程在线监测精度,实现水文高质量发展。

数字孪生收费站关键技术研究

由于高速公路收费站路面情况复杂,通行车辆作为数字孪生收费站中的核心动态实体,具有数量类型多、轨迹变化率高、交互需求多等特点,而当前以视频识别为核心的数字孪生系统技术架构并不适用于收费站场景。因此,文章针对收费站的特殊场景需求,对数字孪生收费站的核心技术及其融合架构进行研究,通过对模型渲染、时空融合、感知融合、虚实联动等方面的技术优化方向进行研究,为建立精准的数字孪生收费站系统提供方向。

基于雷视融合感知技术的公路隧道交通管控系统研究

为提高公路隧道交通信息感知水平,实现公路隧道发展数字化、智能化运营管理需求,基于雷视融合感知技术,建立了公路隧道交通管控系统,通过时空匹配、ROI目标融合和距离融合方式依次实现雷视融合感知;构建了公路隧道交通管控系统体系架构,包括设备层、通信层、数据层、应用层和用户层5个层次;以雷视融合、数字孪生等关键技术驱动,建立了三维实景化管控、数据分析研判、应急联动管控和信息共享四大应用平台,实现了全息感知、多源融合、事件研判、辅助决策、智能控制、精细管理等功能。通过济莱高速公路隧道群实例证明:基于雷视融合的公路隧道交通管控系统可精准感知隧道运行状态,为公路隧道信息感知和智能化管控提供技术支撑。

多传感器信息融合的车辆轨迹感知设计与实现

针对全息路口需求,设计了一种雷达、GPS及视觉的多维信息融合雷视一体机。基于深度学习技术实现对机动车的实时检测。在此基础上,通过雷达与视频及雷达与GPS坐标系标定建立目标关联关系,利用融合规则获取融合数据点。为了解决融合数据点形成的轨迹线不平滑的问题,提出加权GS-LSPIA算法,将每个融合数据点赋予初始权重,选取拟合曲线的控制点,通过迭代的方式调整控制点,生成一系列曲线,曲线的极限是融合数据点的最小二乘拟合的结果。实验结果表明,雷视一体机设备可感知车辆轨迹,且加权GS-LSPIA算法使得车辆运行轨迹更平滑。

雷达视频融合下无人值守变电站安全监控仿真

针对无人值守变电站多采用人工巡检方式,存在效率低、成本高等问题,提出雷达视频融合下的安全监控方法。根据无人值守变电站对于高压设备、隔离开关、周界告警功能的特殊监控需求,构建由前端信号采集子平台、信号数据传输子平台以及远程安全监控子平台组成的安全监控平台。根据变电站的实际需求,运用监控平台划分多个重点监控区域和险情等级;通过雷达视频融合技术得到异常目标的行动轨迹,判断其险情等级并发出相应的告警提醒;将险情等级和告警信息发送至调度监控中心,以便采取相应的措施及时处理。通过在某大型无人值守变电站展开仿真,结果表明,所提方法可以清晰地显示厂区内异常人员的异常流动情况,同时具有较低的漏检率和虚警率。

基于激光雷达+视频的城际铁路周界入侵监测报警技术研究

城际铁路依靠标准化的作业流程和封闭式的物理护墙来规范旅客行为,然而存在少部分旅客异常行为和异物侵限事件对列车的正常运营造成安全风险,甚至引发安全事故。通过调研城际铁路典型运行环境特点和各类周界入侵技防手段特点,提出激光雷达+视频融合的城际铁路周界入侵监测技术方案。在考虑场景和技术路线适配性的同时,分析气象条件和外部环境对监测技术的影响,通过对烟尘雨雾小颗粒过滤算法、ICP雷视坐标配准算法、点云目标识别算法的针对性研究,提高在雨雾天气的适用性和识别准确率;此外,对雷视融合算法进行研究,提出基于像素级的数据融合技术和基于决策级的报警技术,提高检测结果的准确率,同时提升检测效率,增强目标检测算法的鲁棒性。

基于分布式框架和雷达视频融合技术的铁路周界系统

铁路周界防护是保证铁路安全运行的重要措施。为有效提升铁路周界防护水平,分析铁路安防系统现状和需求,设计并实现了基于分布式框架和雷达视频融合技术的铁路周界系统,重点论述该系统的设计原则、关键技术、核心功能、性能指标、适用场景及特点。该系统可有效弥补现有防护手段的不足,进一步满足铁路周界防护的需求,并已在多条铁路投入使用,应用效果良好。

基于多特征融合对海导航雷达运动目标PDA算法

对海雷达视频图像背景复杂,综合利用运动目标的位置、面积和灰度均值等特征在空间和时间上的关联性,提出了一种基于多特征融合的对海雷达运动目标概率数据关联(PDA)算法。首先,描述了对海导航雷达视频图像空间运动目标模型;然后,分析了用运动目标位置、面积和灰度均值特征实现数据关联的可行性,计算特征关联度;最后,运用概率融合方法计算综合关联概率,完成目标状态更新。试验结果表明,该算法跟踪精度和稳定度高,跟踪误差小。

雷达引导的视频联动监控模型及算法

针对视频安防监控系统中出现的监视区域有限、目标定位困难等问题,利用雷达监测范围广、不受光学条件影响的特性,建立了雷达引导的视频联动监控模型,并在此基础上提出了目标定位算法和多目标选择算法。首先,根据雷达检测到的目标信息,自动计算出运动目标在系统联动模型中对应的摄像机方位角和俯仰角,从而引导摄像机准确锁定目标并实时监控追踪。然后,当监控场景中出现多个目标时,采用多目标选择算法,将目标的离散程度、径向速度及其与摄像机之间的距离进行数据加权融合,选择出优先级别最高的目标进行重点监控。实验结果表明,所提目标定位算法对于行人与车辆的定位准确率分别达到0. 94和0. 84,能够实现目标的准确定位,多目标选择算法可在复杂环境中有效选择出最佳监控目标,具有良好的鲁棒性和实时性。

基于多维感知技术的铁路沿线雷达视频融合分析系统

针对铁路沿线安全防护的迫切需求,提出一种基于多维感知技术的雷达视频融合分析系统,通过雷达技术与视频智能分析技术的相互配合、补强,与人防、物防有机结合,以防护网为边界,实现护栏以内危险因素的“早发现、早处理”。毫米波雷达视频融合分析系统适于对人员侵限等非法行为的检测,激光雷达视频融合分析系统更适于对落石塌方等自然不稳定因素的检测,可根据不同的业务场景需求进行合理选择。

基于特征融合的雷达视频运动目标检测

在密集杂波和复杂多目标情况下,雷达自动检测与跟踪产生的虚假航迹较多。针对这一问题,首先利用迭代式阈值分割法从单帧雷达视频图像中快速检测出疑似目标,并对连续多帧检测结果进行积累;然后综合目标的单帧检测结果和多帧积累结果提取目标的面积变化比和能量密度特征,并分别构建二者的基本概率赋值函数;最后,采用D-S证据理论对其进行决策融合,获取最优决策以实现运动目标的自动检测。利用某型导航雷达实测数据验证了算法的有效性。

基于雷视一体机的交通流数据采集系统设计

交通流数据是进行交通管理宏观决策的基础数据,交通流数据采集系统是交通管理信息化智能化的重要组成部分;随着我国交通领域的蓬勃发展,交通流量激增、高速交通拥堵、交通事故等突发事件频发,为此,设计一套实时性好、准确度高的交通流数据采集系统是十分必要的;文章基于雷视一体机开发了一套高速公路交通流数据采集系统,采用端-边-云分级传输的物联网架构,并结合了自主研发的雷视一体机,采用CNN神经网络技术提取图像信息后,在边缘计算机中通过一维数据最优估计、多传感器数据匹配、多传感器双向最优估计、多传感器目标特征融合的软件工作流程,将雷达与监控相机提取到的信息进行最优化估计,准确提取道路目标交通信息,仅将处理后的特征信息上传至云端服务器,实现交通流数据的精确、实时采集;系统试运行结果表明,该基于雷视一体机的交通流数据采集系统能够有效提高检测准确性,加强检测结果的实时性。

基于雷视融合的交通信息检测技术及其应用

为满足交通信息系统的数字化、智能化应用需求,对比分析3种典型的区域交通信息检测技术。在此基础上,结合道路交通流全息检测的应用需求,对基于雷视融合的交通信息检测技术进行研究。该技术采用微波雷达与视频设备一体化设计,基于微波雷达和视频交通信息采集技术,在专用信号处理板上通过目标(车辆)检测散射点层面的深度信息融合,实现对道路交通全息(坐标、速度、车牌号码、颜色和大小车型等)的采集和检测,以及对结构化数据和视频流的融合与同时输出。该技术已在东海大桥等交通管理系统中得到应用,结果表明其能为交通信息系统提供高度可视化、大区域、全天候的精准交通基础信息,为建立数字孪生交通管理系统奠定数据基础,助力数字孪生城市建设。

视频与雷达数据融合在围界入侵报警的应用探讨

针对于周界、区域防护系统目前单一方式的监控方式均具有一定的缺陷,而现有的基于雷达与视频融合的警戒系统中,存在监控死角,警戒系统的系统功能不完整。因而为解决上述问题,本研究采用雷达、枪型摄像机、球机协同工作,能够实现从自身到较远距离的半圆形区域的全视角无盲区覆盖,达成全天候、全天时、远距离、高精度的运动目标识别、跟踪与报警的目的。