一种基于机器视觉的校园车辆超速报警系统的设计

校园车的超速问题给校园内广大师生的人身安全带来极大的威胁,对校园车辆进行限速管理是校园车辆管理的核心部分。传统的车辆限速方法和手段存在管理效率低下、不适合校园特定行驶环境的问题。随着机器视觉技术的不断发展,基于机器视觉技术车速监测和报警已逐渐成为主流技术。文章引入机器视觉技术和深度学习技术来对校园车进行限速管理,提出了一种基于机器视觉和深度学习技术的校园车辆超速报警系统的设计方案,能够较大程度地提升车辆超速的识别速度和效率,节约硬件成本。

基于视频图像的高速公路异常事件实时检测

为提高高速公路异常事件图像实时检测的准确率,提出一种基于改进YOLOv3的高速公路异常事件实时检测方法。通过采用K均值聚类算法改进YOLOv3目标检测算法的先验框,然后采用HOG特征描述方法解决实时在线跟踪算法(英文简称DEEP-SORT)输入预测框过多而导致的实时性差问题,最后结合高速公路交通参数信息,实现车辆超速和车辆拥堵等异常事件的实时检测。结果表明,相较于改进前的YOLOv3算法,改进后的YOLOv3算法的mAP值均得到了不同程度的提升,平均mAP值提高3.6%;相较于改进前的实时在线跟踪算法,改进后的实时在线跟踪算法跟踪时间更短。由此得出,本改进方法满足高速公路实时检测的需求。

基于DBSCAN算法的营运车辆超速点聚类分析

针对挖掘营运车辆超速点过程中存在的问题，提出一种基于密度的聚类方法。该方法依据车载GPS实时监控数据，挖掘超速多发点段，通过区域查询搜索超速点邻域内所有超速事件，寻求超速密度大于阈值的点或地段，并创建密度可达最大值的超速点聚类。同时利用简单直观的邻接表替代R^＋-树，简化了数据结构的建立过程，减少内存占用。实验结果表明，该方法有效。

基于开放式多媒体应用平台的汽车安全监测系统设计

采用以TI达芬奇技术芯片为核心处理器的硬件平台,以依据硬件裁剪定制的Linux系统为基础,设计开发了基于计算机视觉的汽车安全系统.该系统具有超速预警、安全车距预警、事故求助、车辆位置获取和车辆防盗、防抢等功能,且系统体积小、功耗低、使用方便,易于功能扩展和升级,在高速公路上开展安全监测试验表明,文中提出的算法漏检率低于5%,误检率低于0.5%.

基于TCP/IP网络控制的公路交通监测系统

通过卡口智能检测系统,全天候实时监测卡口的过往车辆,通过TCP/IP网络传送到远程服务器,进行不间断统计、分析车流量情况,并给出了通信消息的协议格式。

基于GPS技术的速度标准装置研究

本文介绍了一种利用GPS技术研制的公路测速系统速度标准装置,通过GPS接收处理模块,采用多普勒频移变换速率的测量方式,可直接输出与速度成比例的数字脉冲频率信号,经滤波、放大、整形后,送入单片机运算处理,以实现对机动车速度和里程的测量。本标准装置适用于各种具有超速拍照功能的机动车超速自动监测系统的检定与校准。

车辆超速远程告警系统设计与实现

交通事故频繁发生,车辆超速是很多事故发生的根源。为了减少因车辆超速而导致交通事故的发生,必须对驾驶人进行更为严格的约束。通过搭载车载嵌入式终端采集车辆速度、位置信息,系统服务器完成数据综合分析,结合移动客户端,设计并实现了车辆超速远程告警系统,系统能够远程并及时地得到车辆超速告警通知,从而实现对车辆驾驶人的"被动"监控,对驾驶人行为操作进行监督,通过限制驾驶人超速来保证车辆行驶安全。实践表明,系统能够非常好地实现超速远程告警,并且能够满足实时性需求。系统具有安装简单、使用方便、用户体验与实时性好等特点。

垂直侧碰电动自行车下的小汽车超速辨识方法

为了更加方便准确地判定在垂直侧碰电动自行车事故中小汽车是否超速,以城市交叉口垂直侧碰事故为例,提出了一种垂直侧碰电动自行车下的小汽车超速辨识方法.以碰撞时刻为分界点,将碰撞事故按照时间顺序分为碰撞前和碰撞后2 个阶段,采用逆向还原事故发生的方法,结合拋距与碰撞速度的经验公式提出了小汽车碰撞速度模型,在测得制动痕迹长度的基础上利用动能定理构建了小汽车制动时刻速度模型.运用PC-Crash仿真,结果表明,小汽车制动时刻速度在34-38 km /h时,辨识误差为1.47% ;在42-70 k m /h 时,误差小于1.3%.通过比较可知,辨识精度相对GIDAS最多可提升15.94%,可精确地分析小汽车垂直侧碰电动自行车事故,并辨识小汽车有无超速,但仍需提高在34-38 k m /h 区间内的辨识精度.

CTCS-2级列控超速防护曲线的仿真研究

为更好了解干线铁路列控系统中信号机显示、轨道电路码、车载信号以及限速等系统指标特性和操作要点,针对CTCS-2级列控超速防护系统,结合高速列车的动力学模型和延时特性,通过对ATP模式转换关系的研究,基于车载ATP子系统设计了一种车载ATP模型,并进行仿真及测试.该文模拟列车在区间以及各种进站方式下运行的场景,生成不同的行车许可,实现ATP防护曲线的仿真,对运营场景进行复现,使其直观形象.该仿真系统不仅操作方便,而且模块化的设计思路有益于提高程序的可读性.

基于四阶段法的大型车超速辨识模型及其优化

为了准确判定垂直侧碰电动自行车的大型车是否超速,结合骑车人、电动自行车的抛距和大型车碰撞前后制动距离,将碰撞过程逆向还原成四个阶段,提出基于四阶段法的大型车超速辨识模型(OILV)。分析OILV误差产生的原因,设置大型车碰撞前制动距离调节因子,并利用BP神经网络确定调节因子值,提出基于BP神经网络的大型车超速辨识模型(BP-OILV)。验证结果表明,相比于OILV,BP-OILV最高可将单个验证样本辨识误差由3.17%减小至0.01%,可将多个样本的误差均值由1.99%减小至0.29%,误差标准差由0.011减小至0.002,可精确稳定地辨识大型车是否超速。

基于人工智能的智慧治超系统

目前我国很多地区车辆超载现象严重,尤其是比较偏僻的缺少电子监管的乡镇道路。而具有监视功能的智慧型治超系统是减少超载的重要手段。针对目前超载检测系统安装复杂昂贵等缺陷,设计了一套基于人工智能的智慧公路治超管理系统。系统以嵌入式设备Jetson Nano为中心,用人工智能的方法结合python编程,实现通过摄像头,压力传感器和5G网络将车辆信息、超载信息实时传送到云端平台,实时监控路面车辆的状态并检测车辆是否超载。该系统造价低,容易部署,能有效治理超载和对车流进行管理。

煤矿运输车超速报警装置的设计

针对目前煤矿运输状况,设计运输车超速报警器。通过传感器检测速度,当运行速度超过安全速度时,报警器发出警报,提醒操作人员减速,警告其他工作人员躲避,以避免事故的发生。

安庆长江公路大桥车辆通行状况分析

文章以安庆长江公路大桥为例,基于动态称重系统实测数据,对桥梁通行车辆的轴重、轴数、车速等进行统计分析,具体研究车辆超载超速状况,全面了解桥梁通行车辆状况,建议严格控制6轴车辆的载重量并对全桥车辆的通行速度进行一定的限制。

地铁车辆超速保护型式试验方法研究

依据GB/T 7928-2003《地铁车辆通用技术条件》、《城市轨道交通初期运营前安全评估技术规范第1部分:地铁和轻轨》要求,对地铁车辆超速保护功能进行测试。结果表明:列车速度在达到80km/h、82km/h、86km/h时,列车分别封锁牵引脉冲、实施快速制动、实施紧急制动,试验结果符合评定标准要求。同时,建议将地铁列车的超速保护试验项目列入以往地铁车辆型式试验范畴,从而为城市轨道交通的建设提速。

基于地磁车辆检测器的测速系统研究

通过对比分析了传统的地感线圈、视频、雷达等测速系统的应用现状,明确了现存各种检测方式的不足。基于此,本文提出了一种新型的基于地磁车辆检测器的测速系统,介绍了该系统的组成、工作流程和应用领域;重点分析了基于地磁车辆检测器的车辆速度检测原理和算法流程;对该系统进行了实地速度测试和超速抓拍试验,验证了该系统的有效性。整个系统运行稳定可靠,速度检测精度基本符合应用需求。通过深入分析影响测速精度的各主要因素,提出了进一步提高测速精度的改进措施。