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基于视频的车速检测算法研究
被引量：
7
1
作者
于艳玲
王韬
+1 位作者
袁彬
王军
群
《现代电子技术》
2013年第3期158-161,共4页
对视频图像处理中车辆速度检测所涉及的摄像机标定和基于图像匹配的测速算法进行了研究。首先经几何推导得出二维标定算法,得到一个精度满足需要、计算量小的标定算法。然后在图像匹配的基础上,将虚拟线圈和图像匹配算法结合起来,得到...
对视频图像处理中车辆速度检测所涉及的摄像机标定和基于图像匹配的测速算法进行了研究。首先经几何推导得出二维标定算法,得到一个精度满足需要、计算量小的标定算法。然后在图像匹配的基础上,将虚拟线圈和图像匹配算法结合起来,得到匹配前后车辆绝对像素位置。经实地验证,能够比较准确地检测出车辆经过时的瞬时速度,满足实际应用的要求。
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关键词
交通参数检测
车辆速度检测
摄像机标定
图像匹配
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职称材料
基于深度学习算法的车辆违法行为智能分析
被引量：
2
2
作者
王军
群
李华鹏
《上海船舶运输科学研究所学报》
2019年第4期49-54,共6页
为实现对车辆违法行为的智能分析,对车辆目标进行检测,并对检测得到的车辆目标进行跟踪,进而根据车辆的运动轨迹和位置信息判定其是否存在违法行为。以往在车辆目标检测阶段采用的基于传统图像处理的方法存在检测精度低、速度慢、易受...
为实现对车辆违法行为的智能分析,对车辆目标进行检测,并对检测得到的车辆目标进行跟踪,进而根据车辆的运动轨迹和位置信息判定其是否存在违法行为。以往在车辆目标检测阶段采用的基于传统图像处理的方法存在检测精度低、速度慢、易受外界环境的干扰和检测场景泛化性不强等缺点,严重影响后续车辆目标跟踪的质量,进而影响违法行为的分析效果。对此,采用基于YOLOv3的深度学习算法对车辆目标进行检测,利用卷积神经网络提取车辆特征进行检测,提高检测的精度、速度和泛化性;同时,融合卡尔曼滤波对车辆目标进行跟踪,通过对跟踪得到的车辆运动轨迹进行分析,完成车辆违法行为判定。应用结果表明,基于YOLOv3的深度学习算法在车辆目标检测上具有较高的检测精度和较快的检测速度,融合卡尔曼滤波器的跟踪效果良好,可实现对车辆违法行为的智能分析。
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关键词
深度学习
车辆检测
车辆追踪
违法行为
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职称材料
基于CLRNet的车道线检测识别技术在路面病害定位中的应用
3
作者
马宗普
李斯妤
王军
群
《中国交通信息化》
2024年第S01期557-560,共4页
为了满足道路路面病害检测系统对病害定位的要求,本文提出了把基于CLRNet的车道线检测识别技术应用到路面病害检测工作中,实现路面病害的车道级定位。该方法融合全局特征与局部特征,对破损或被遮挡的车道线也有较好的检测效果,进而获得...
为了满足道路路面病害检测系统对病害定位的要求,本文提出了把基于CLRNet的车道线检测识别技术应用到路面病害检测工作中,实现路面病害的车道级定位。该方法融合全局特征与局部特征,对破损或被遮挡的车道线也有较好的检测效果,进而获得路面病害的定位数据。经实践检验,该方法可以满足路面病害的车道级定位要求,适用于道路病害的快速检测和定位,有利于提高智慧道路养护工作的数字化与智慧化水平。
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关键词
CLRNet
车道线检测
路面病害定位
深度学习
计算机视觉
道路养护
智慧公路
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职称材料
车载视频车辆违法自动取证系统研究
被引量：
2
4
作者
陈智斌
杨东烨
王军
群
《交通节能与环保》
2018年第6期10-14,共5页
随着车辆的日益增多,道路交通安全也就成为公安、交警系统的一个重要问题。传统的固定式电子警察监控系统普遍存在建设周期长、监控范围有限、功能单一等缺陷,在车速高、全封闭的高速公路上难以发挥长处。本文介绍一种新型移动式抓拍系...
随着车辆的日益增多,道路交通安全也就成为公安、交警系统的一个重要问题。传统的固定式电子警察监控系统普遍存在建设周期长、监控范围有限、功能单一等缺陷,在车速高、全封闭的高速公路上难以发挥长处。本文介绍一种新型移动式抓拍系统,以4G无线技术为载体,集成了先进的图像处理技术、卫星定位技术,通过在巡逻车上安装摄像头及配套设施,可实现道路违章行为的自动抓拍、实时路况记录、证据图片回传、自动车牌识别等功能,完善智能交通系统的非现场处罚系统。此系统具有结构简洁、功耗低、抓拍准确、功能齐全等优点,能有效的利用当前警力,提升道路违章管理效率,满足当前建设智慧交通系统的实际需求。
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关键词
智能交通
移动抓拍
移动电子警察
非现场执法
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职称材料
题名
基于视频的车速检测算法研究
被引量：
7
1
作者
于艳玲
王韬
袁彬
王军
群
机构
中海网络科技股份有限公司
出处
《现代电子技术》
2013年第3期158-161,共4页
文摘
对视频图像处理中车辆速度检测所涉及的摄像机标定和基于图像匹配的测速算法进行了研究。首先经几何推导得出二维标定算法,得到一个精度满足需要、计算量小的标定算法。然后在图像匹配的基础上,将虚拟线圈和图像匹配算法结合起来,得到匹配前后车辆绝对像素位置。经实地验证,能够比较准确地检测出车辆经过时的瞬时速度,满足实际应用的要求。
关键词
交通参数检测
车辆速度检测
摄像机标定
图像匹配
Keywords
traffic parameter detection
vehicle speed detection
camera calibration
image matching
分类号
TN941.1 [电子电信—信号与信息处理]
U491 [电子电信—信息与通信工程]
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职称材料
题名
基于深度学习算法的车辆违法行为智能分析
被引量：
2
2
作者
王军
群
李华鹏
机构
中远海运科技股份有限公司
深圳大学深圳电磁控制重点实验室
出处
《上海船舶运输科学研究所学报》
2019年第4期49-54,共6页
文摘
为实现对车辆违法行为的智能分析,对车辆目标进行检测,并对检测得到的车辆目标进行跟踪,进而根据车辆的运动轨迹和位置信息判定其是否存在违法行为。以往在车辆目标检测阶段采用的基于传统图像处理的方法存在检测精度低、速度慢、易受外界环境的干扰和检测场景泛化性不强等缺点,严重影响后续车辆目标跟踪的质量,进而影响违法行为的分析效果。对此,采用基于YOLOv3的深度学习算法对车辆目标进行检测,利用卷积神经网络提取车辆特征进行检测,提高检测的精度、速度和泛化性;同时,融合卡尔曼滤波对车辆目标进行跟踪,通过对跟踪得到的车辆运动轨迹进行分析,完成车辆违法行为判定。应用结果表明,基于YOLOv3的深度学习算法在车辆目标检测上具有较高的检测精度和较快的检测速度,融合卡尔曼滤波器的跟踪效果良好,可实现对车辆违法行为的智能分析。
关键词
深度学习
车辆检测
车辆追踪
违法行为
Keywords
deep learning
vehicle detection
vehicle tracking
illegal behavior
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于CLRNet的车道线检测识别技术在路面病害定位中的应用
3
作者
马宗普
李斯妤
王军
群
机构
中远海运科技股份有限公司
出处
《中国交通信息化》
2024年第S01期557-560,共4页
文摘
为了满足道路路面病害检测系统对病害定位的要求,本文提出了把基于CLRNet的车道线检测识别技术应用到路面病害检测工作中,实现路面病害的车道级定位。该方法融合全局特征与局部特征,对破损或被遮挡的车道线也有较好的检测效果,进而获得路面病害的定位数据。经实践检验,该方法可以满足路面病害的车道级定位要求,适用于道路病害的快速检测和定位,有利于提高智慧道路养护工作的数字化与智慧化水平。
关键词
CLRNet
车道线检测
路面病害定位
深度学习
计算机视觉
道路养护
智慧公路
分类号
U418.6 [交通运输工程—道路与铁道工程]
U495
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职称材料
题名
车载视频车辆违法自动取证系统研究
被引量：
2
4
作者
陈智斌
杨东烨
王军
群
机构
云南省公安厅交通警察总队高速公路交巡警支队
出处
《交通节能与环保》
2018年第6期10-14,共5页
文摘
随着车辆的日益增多,道路交通安全也就成为公安、交警系统的一个重要问题。传统的固定式电子警察监控系统普遍存在建设周期长、监控范围有限、功能单一等缺陷,在车速高、全封闭的高速公路上难以发挥长处。本文介绍一种新型移动式抓拍系统,以4G无线技术为载体,集成了先进的图像处理技术、卫星定位技术,通过在巡逻车上安装摄像头及配套设施,可实现道路违章行为的自动抓拍、实时路况记录、证据图片回传、自动车牌识别等功能,完善智能交通系统的非现场处罚系统。此系统具有结构简洁、功耗低、抓拍准确、功能齐全等优点,能有效的利用当前警力,提升道路违章管理效率,满足当前建设智慧交通系统的实际需求。
关键词
智能交通
移动抓拍
移动电子警察
非现场执法
Keywords
intelligent transportation；mobile capture；mobile electronic police；off-site enforcement
分类号
U469.692 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于视频的车速检测算法研究
于艳玲
王韬
袁彬
王军
群
《现代电子技术》
2013
7
下载PDF
职称材料
2
基于深度学习算法的车辆违法行为智能分析
王军
群
李华鹏
《上海船舶运输科学研究所学报》
2019
2
下载PDF
职称材料
3
基于CLRNet的车道线检测识别技术在路面病害定位中的应用
马宗普
李斯妤
王军
群
《中国交通信息化》
2024
0
下载PDF
职称材料
4
车载视频车辆违法自动取证系统研究
陈智斌
杨东烨
王军
群
《交通节能与环保》
2018
2
下载PDF
职称材料
已选择
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