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基于椭圆拟合的车辆遮挡处理算法

仪器仪表学报 2015年第1期36卷 209-214页

作者：朱周路小波东南大学交通学院南京210096 东南大学自动化学院南京210096

为了对遮挡车辆进行分割,提出了一种基于椭圆拟合的车辆遮挡处理算法。在遮挡检测方面,利用最小二乘椭圆拟合法检测独立前景区域中的车尾阴影。如果检测到2个车尾阴影,则判断前景区域中存在着遮挡现象。在遮挡处理方面,利用与车道线方... 详细信息

为了对遮挡车辆进行分割,提出了一种基于椭圆拟合的车辆遮挡处理算法。在遮挡检测方面,利用最小二乘椭圆拟合法检测独立前景区域中的车尾阴影。如果检测到2个车尾阴影,则判断前景区域中存在着遮挡现象。在遮挡处理方面,利用与车道线方向平行的直线将前景区域轮廓分割为2个子轮廓。之后,提出了长轴方向固定的最小二乘椭圆拟合法对2个子轮廓分别进行拟合,并定义2个子轮廓到各自椭圆的距离之和作为分割评价函数,最后选择具有最小评价值的直线作为车辆遮挡的分割直线。实验结果表明,该算法能够准确地检测和分割车辆间的遮挡现象。

关键词：遮挡检测遮挡分割椭圆拟合最小二乘

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基于二值图像的车牌精确定位方法

东南大学学报（自然科学版） 2005年第6期35卷 972-974页

作者：路小波张光华东南大学智能运输系统研究中心南京210096

提出一种基于二值图像灰度变化特征进行车牌精确定位的方法.在车牌粗定位的基础上,对分割出的车牌图像进行二值化,对二值车牌图像进行逐行扫描,利用每一行像素的黑、白跳变规律确定车牌的上下边界;对二值车牌图像进行处理得到特征图像,... 详细信息

提出一种基于二值图像灰度变化特征进行车牌精确定位的方法.在车牌粗定位的基础上,对分割出的车牌图像进行二值化,对二值车牌图像进行逐行扫描,利用每一行像素的黑、白跳变规律确定车牌的上下边界;对二值车牌图像进行处理得到特征图像,通过对特征图像进行垂直投影确定车牌左右边界.测试结果表明,该方法精确定位的准确率达到99%.

关键词：车牌定位二值化纹理图像识别痧

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基于组合特征的车牌字符识别

仪器仪表学报 2006年第7期27卷 698-701页

作者：路小波凌小静刘斌东南大学教育部智能运输系统工程研究中心南京210096

提出了基于Zernike矩和小波变换特征相结合的车牌字符识别方法。利用Zernike矩描述字符全局特征,小波变换系数描述字符细节特征,采用神经网络进行车牌字符分类。测试结果表明,这种组合了两种特征优点的方法实用有效,识别效果优于两种特... 详细信息

提出了基于Zernike矩和小波变换特征相结合的车牌字符识别方法。利用Zernike矩描述字符全局特征,小波变换系数描述字符细节特征,采用神经网络进行车牌字符分类。测试结果表明,这种组合了两种特征优点的方法实用有效,识别效果优于两种特征独立使用的情况。

关键词：车牌字符识别 Zernike矩小波变换特征提取

基于不平衡扩展模型的火灾信息分布式压缩感知

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东南大学学报（自然科学版） 2013年第1期43卷 39-44页

作者：庄哲民吴力科路小波汕头大学电子系汕头515063 东南大学自动化学院南京210096

针对无线传感网络数据传输与计算的不均衡而导致部分节点能耗大的问题,首先结合图论中二部图思想,将不平衡扩展模型应用在分布式压缩感知上,并设计出一种与该架构相对应的分布式算法.该算法通过一个列稀疏度确定的稀疏随机二值矩阵决定... 详细信息

针对无线传感网络数据传输与计算的不均衡而导致部分节点能耗大的问题,首先结合图论中二部图思想,将不平衡扩展模型应用在分布式压缩感知上,并设计出一种与该架构相对应的分布式算法.该算法通过一个列稀疏度确定的稀疏随机二值矩阵决定节点之间是否实现数据传输,从而将传输和计算任务平均分散在各个节点,并利用二阶锥形规划法对融合中心的数据进行重构.最后,在火灾场中利用不平衡扩展模型的分布式压缩感知网络进行仿真实验,并对算法的优越性和网络的节能性作出详细分析.在仿真过程中,通过分析均方误差和信噪比证明所提出的模型不仅在降低节点能耗上有较好的效果,而且在有噪声环境中可以很好地保证信号的重构性能.

关键词：无线传感网络分布式压缩感知不平衡扩展模型稀疏测量矩阵

基于时空马尔可夫随机场模型的车辆跟踪算法研究

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土木工程学报 2007年第1期40卷 74-78页

作者：施毅路小波黄卫刘涛东南大学江苏南京210096

鲁棒的车辆跟踪是实现交通事件自动检测的重要前提,车辆跟踪中的车辆相互遮挡则是影响车辆跟踪结果的关键因素。针对这一难题,设计自适应的车辆跟踪算法,并依据交通图像序列的时空相关性,根据马尔可夫的基本理论和贝叶斯方法,应用MRF-MA... 详细信息

鲁棒的车辆跟踪是实现交通事件自动检测的重要前提,车辆跟踪中的车辆相互遮挡则是影响车辆跟踪结果的关键因素。针对这一难题,设计自适应的车辆跟踪算法,并依据交通图像序列的时空相关性,根据马尔可夫的基本理论和贝叶斯方法,应用MRF-MAP理论分析框架,并结合了彩色图像序列的纹理信息建立了图像序列的时空马尔可夫随机场模型。采用随机松弛算法中的Metropolis算法来求解时空马尔可夫随机场模型,对车辆跟踪得到的目标标号图进行优化,从而解决车辆跟踪中的遮挡问题。初步实验结果,跟踪不遮挡的车辆时达到的跟踪成功率为95%。遮挡情况时成功率也可达到83%。实验结果表明,该跟踪算法在不遮挡时效果非常理想,在遮挡情况下跟踪鲁棒性也较好。

关键词：车辆跟踪遮挡时空马尔可夫随机场模型随机松弛算法

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考虑交通事件影响的动态交通信号控制策略

交通运输工程学报 2019年第6期19卷 182-190页

作者：俞灏刘攀柏璐路小波东南大学交通学院江苏南京210096 东南大学自动化学院江苏南京210096 夏威夷大学马诺阿分校土木与环境工程系夏威夷檀香山96822

采用数值仿真方法评价了固定式信号控制、延误最小自适应信号控制与通行能力最大自适应控制3种典型信号控制策略下的路网动态运行效率;采用双排队模型构建了动态交通流仿真平台,提出了交叉口流量传输优化模型,分析了双排队模型中交叉口... 详细信息

采用数值仿真方法评价了固定式信号控制、延误最小自适应信号控制与通行能力最大自适应控制3种典型信号控制策略下的路网动态运行效率;采用双排队模型构建了动态交通流仿真平台,提出了交叉口流量传输优化模型,分析了双排队模型中交叉口内交通流运行的状态;假定用户依据瞬时用户最优原则选择路径,提出了考虑信号控制惩罚时间的瞬时用户最优约束;以系统总行程时间、有无交通事件影响的行程时间为评价指标,研究了低、中、高3级不同交通需求下的信号控制效果。试验结果表明:在低、中级交通需求下延误最小自适应控制策略的系统总行程时间最小,比通行能力最大自适应控制在无交通事件影响下总行程时间分别降低0.45%和0.18%,在有交通事件影响下总行程时间分别降低5.95%和2.52%;在高级交通需求下,通行能力最大自适应控制总行程时间最小,对比延误最小自适应控制,在有、无交通事件影响下系统总行程时间分别降低5.46%、5.31%;对比有无交通事件影响下系统总行程时间变化幅度,固定式信号控制在不同交通需求下均表现出最高的稳定性;在低、中级交通需求下,延误最小自适应控制策略较通行能力最大自适应信号控制策略更稳定,在高级交通需求下,两者的稳定性无显著差异。可见,当交通需求较大时,应提升交叉口通行能力,当交通需求较小时,应降低车辆延误。

关键词：交通控制双排队模型交通事件交通仿真效果评价

Video-based vehicle tracking considering occlusion

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Journal of Southeast University(English Edition) 2015年第2期31卷 266-271页

作者：朱周路小波东南大学交通学院南京210096 东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室南京210096 东南大学自动化学院南京210096

To track the vehicles under occlusion, a vehicle tracking algorithm based on blocks is proposed. The target vehicle is divided into several blocks of uniform size, in which the edge block can overlap its neighboring blocks. All the blocks＇ motion vectors are estimated, and the noise motion vectors are detected and adjusted to decrease the error of motion vector estimation. Then, by moving the blocks based on the adjusted motion vectors, the vehicle is tracked. Aiming at the occlusion between vehicles, a Markov random field is established to describe the relationship between the blocks in the blocked regions. The neighborhood of blocks is defined using the Euclidean distance. An energy function is defined based on the blocks＇ histograms and optimized by the simulated annealing algorithm to segment the occlusion region. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm can track vehicles under occlusion accurately.

关键词： vehicle tracking occlusion processing motionvector Markov random field

Removing fog from traffic image sequence

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Journal of Southeast University(English Edition) 2011年第3期27卷 290-294页

作者：李楠路小波东南大学交通学院南京210096 东南大学自动化学院南京210096

Aiming at removing fog from traffic images, a distance field is built according to the characteristics of traffic images, and a novel parameter estimation method based on the traffic image sequence is proposed. The fog model is derived from atmospheric scattering models. The direction of the distance field is parallel to the center line of the road, which increases along a line from the observer to the horizon, and the normalization is carried out to improve the distribution of the distance field model. After parameter initialization, the variations of the average gray values of reference regions are taken as the determining conditions to adjust the parameters. Finally, restorations are made by the fog model. Experimental results show that the proposed method can effectively remove fog from traffic images.

关键词： traffic images fog distance field depth of field physical model

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基于小波包特征提取的车牌字符识别

科学通报 2004年第24期49卷 2612-2614页

作者：黄卫路小波凌小静东南大学教育部智能运输系统工程研究中心南京210096

针对车牌字符识别的特点, 提出了基于二维小波包的车牌字符特征提取方法, 将车牌字符图像进行二维小波包变换, 搜索最优小波包基, 提出了寻找最优小波包基的准则, 并给出了具体算法; 将获得的最优小波包基作为车牌字符的特征, 采用神经... 详细信息

针对车牌字符识别的特点, 提出了基于二维小波包的车牌字符特征提取方法, 将车牌字符图像进行二维小波包变换, 搜索最优小波包基, 提出了寻找最优小波包基的准则, 并给出了具体算法; 将获得的最优小波包基作为车牌字符的特征, 采用神经网络进行车牌字符分类. 测试结果表明, 与传统方法相比, 文中方法得到了更好的结果.

关键词：车牌字符识别字符特征提取搜索神经网络小波包算法图像行车寻找二维