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一种基于图卷积的车载视频对象语义分割方法

测绘科学 2023年第2期48卷 157-167页

作者：赵江洪尹利莎陈先昊杨甲郭明地理信息工程国家重点实验室西安710054 北京建筑大学测绘与城市空间信息学院北京102616 自然资源部城市空间信息重点实验室北京102616 建筑遗产精细重构与健康监测北京市重点实验室北京102616 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉430072 北京浩宇天地测绘科技发展有限公司北京100039

针对图像语义分割网络(SegNet)在对车载视频分割过程中,因局部特征的丢失造成语义分割精度不高的问题,该文提出一种具有权重系数和图卷积网络的视频分割深度卷积网络(WG-ViSeg)。该网络对SegNet进行改进,在高级特征提取过程中加入图卷... 详细信息

针对图像语义分割网络(SegNet)在对车载视频分割过程中,因局部特征的丢失造成语义分割精度不高的问题,该文提出一种具有权重系数和图卷积网络的视频分割深度卷积网络(WG-ViSeg)。该网络对SegNet进行改进,在高级特征提取过程中加入图卷积结构,通过扩大节点的感受野减少局部特征的丢失。该网络又利用SE注意力机制改变特征图谱的权重系数进一步提高网络编码能力。对Camvid数据增强验证后结果表明,在满足车载视频对象的快速响应范围内,WG-ViSeg能够很地改善分割过程中出现的碎片化状况,较好地分割出相邻目标对象,对车载视频的整体分割精度达到89.7%,较现有的最优网络提升了5%,尤其对自动驾驶较为重要的车辆、行人等类别的语义分割精度提升了17%。

关键词：车载视频视频语义分割 SegNet 图卷积

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车载视频地面转储方案研究

科技创新与应用 2022年第36期12卷 145-148页

作者：张娜中铁第一勘察设计院集团有限公司西安710043

当前城市轨道交通车载视频监视逐步向高清化发展,对于监控视频有90 d的存储要求,车载视频存储传输问题日益凸显。由于列车空间紧张,加之列车运行过程中,设备会受到震动、电磁干扰等运行环境干扰,势必会增加数据丢失风险,从而增加后续运... 详细信息

当前城市轨道交通车载视频监视逐步向高清化发展,对于监控视频有90 d的存储要求,车载视频存储传输问题日益凸显。由于列车空间紧张,加之列车运行过程中,设备会受到震动、电磁干扰等运行环境干扰,势必会增加数据丢失风险,从而增加后续运营维护工作量及设备维修投入。该文通过对比、分析、研究5G毫米波和WiFi-62种技术方案,最终推荐采用5G毫米波作为车载视频地面转储方案。

关键词：轨道交通车载视频转储 5G WiFi-6

基于树莓派平台的车载视频检测与跟踪算法研究

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基于树莓派平台的车载视频检测与跟踪算法研究

作者：宋宝玉北京工业大学

学位级别：硕士

随着汽车数量的增加,交通安全问题变得举足轻重,作为预防交通事故的有效手段,相关辅助驾驶技术的重要性不言而喻,而车道线与障碍物作为辅助驾驶技术中最基本的要素,更是重中之重。当前,相关辅助驾驶技术的研究可分为两个研究方向,一是... 详细信息

随着汽车数量的增加,交通安全问题变得举足轻重,作为预防交通事故的有效手段,相关辅助驾驶技术的重要性不言而喻,而车道线与障碍物作为辅助驾驶技术中最基本的要素,更是重中之重。当前,相关辅助驾驶技术的研究可分为两个研究方向,一是基于车联网,但是存在通信延迟或中断的隐患;另外则是本文的研究方向,即基于嵌入式平台的相关辅助驾驶技术的研究。嵌入式平台便于安装在车辆中,并且不存在通信中断的问题,更具有保障。本文以体积小、成本低、易移植的树莓派嵌入式平台为基础,通过车载视频对车道线检测、动态障碍物检测与跟踪算法展开研究。本文的主要研究内容如下:针对传统车道线检测算法在嵌入式平台上检测实时性差的问题,本文设计了一种快速车道线检测算法。在图像的预处理阶段,设计了一种车道线的自适应二值化提取算法,通过将待测像素点与其所在菱形空间的顶点进行比较,快速且完整地提取出车道线信息;同时与最大类间方差法(OTSU)结合,以图像融合的方式有效滤除了干扰信息。在车道线拟合阶段,对概率霍夫变换进行了斜率约束与限定距离的改进,进行二次滤除干扰信息后快速准确地计算出车道线边缘点。最后使用最小二乘法拟合出车道线。试验结果表明,算法在树莓派平台上的平均准确率可达90.24%,运行速度为25fps,能够实时运行。针对使用视觉背景提取算法(Vi Be)在树莓派平台上进行动态障碍检测时,因Vi Be算法易产生鬼影而导致误检率过高的问题,对Vi Be算法进行了改进。首先借助像素点的时间特性为每个像素点添加了一个时间背景模型并给定一定的初始化时间;其次针对Vi Be算法使用首帧构建空间背景模型时图像中存在运动目标导致出现鬼影的问题,设计了一种背景替换方法,能有效地将运动目标替换为真实背景;随后对传统Vi Be算法的分割阈值做了自适应调整,并结合时间背景模型设计了一种前景检测策略,在减少噪声干扰的同时使鬼影能够快速消散;最后设计了一种更新策略对两种背景模型进行快速稳定地更新。改进的算法对鬼影有较好的抑制,精确率提高了近24%,在树莓派平台上较好地了完成动态障碍物的检测任务。针对使用核相关滤波器跟踪算法(KCF)进行障碍物跟踪时,跟踪框尺度固定并对跟踪目标遮挡与丢失状况处理能力差的问题,对KCF算法进行改进。首先引入CN颜色特征并进行特征融合,增强了目标的特征表达能力;其次引入尺度池并进行划分,划分尺度池后,通过训练一个独立的一维尺度滤波器进行尺度预测,在保证速度的前提下能够较好地适应尺度突变的情况;最后对模型更新机制进行改进并提出重检测机制,通过联合平均峰值相关能量与最大响应值作为跟踪置信度指标区分目标是否处于异常状态,从而判断模型是否更新;同时使用旁瓣检测进一步对状态细分,进而判断是否启用重检测步骤。两种机制的结合有效改善了目标遮挡与丢失造成的模型漂移现象。在树莓派平台上的测试结果表明,改进后的算法精确度与成功率均有较大提升,并能保证较高的运行速度。

关键词：树莓派车载视频车道线检测动态障碍物检测障碍物跟踪

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车载视频下行人检测与目标跟踪算法研究

车载视频下行人检测与目标跟踪算法研究

作者：朱飘福州大学

学位级别：硕士

车载视频下行人检测与目标跟踪技术是智能驾驶系统中的重要组成部分,该技术可帮助驾驶员实时掌握车辆附近的行人及其运动信息,提前发现可能出现交通事故的行人以保障交通安全。现有行人检测与目标跟踪算法虽然满足实时性要求,但是算法... 详细信息

车载视频下行人检测与目标跟踪技术是智能驾驶系统中的重要组成部分,该技术可帮助驾驶员实时掌握车辆附近的行人及其运动信息,提前发现可能出现交通事故的行人以保障交通安全。现有行人检测与目标跟踪算法虽然满足实时性要求,但是算法精度低且算法研究不能直接用于解决实际问题。同时,由于行人个体差异大、运动不规则、环境复杂和计算资源有限等内外在因素,现有算法运用于实际问题时在精确度上的表现仍有较大差距。在福建省重点科技项目（2017H6009）的支持下,本文在保证算法实时性的前提下,就如何提高行人检测和目标跟踪的精度展开研究,并针对车载场景采用了多种方法提升算法的性能。本文的具体研究内容如下:一、提出基于深度框架多策略优化的行人检测算法。在交通环境下,本文针对传统行人特征鲁棒性弱而导致的行人检测精度低、误检高的问题,提出基于深度神经网络的行人检测方法。该方法结合车载视频和行人特点,通过选择规范合理的行人数据、调整深度网络的结构、优化网络输入尺寸和行人数据扩增这四项优化策略提升深度网络在车载视频下的行人检测性能。在车载行人数据集上实验表明,改进后的深度模型行人检测精度比原模型提升13.4%,与当前代表性的行人检测方法相比,漏检和误检都大大降低且检测速度达到31帧/秒,在实时性和准确性上均能够满足智能驾驶系统的应用需求。二、提出一种背景感知与尺度自适应的核相关滤波跟踪算法。本文针对现有跟踪算法在复杂环境和目标尺度变化等情况下容易跟踪失败的问题,提出一种改进的核相关滤波跟踪算法。该算法由两个独立的相关滤波器协同工作,分别实现目标位置和目标尺度估计。在位置滤波器中,通过选择目标周围干扰性较大的背景块增加训练样本,以增强滤波器对于目标与背景的判别力;在尺度滤波器中,采用动态尺度比例金字塔模型取代传统的固定比例金字塔模型,这可抓住目标在连续帧中尺度的变化规律,从而实现尺度估计自适应,提升了尺度估计精度。在27段车载视频上实验表明,本文算法可有效降低复杂背景和目标尺度变化等因素干扰,整体性能优于当前主流的跟踪算法,且对于车载环境下的目标跟踪,该算法表现出更强的鲁棒性。综上所述,本文针对行人检测和目标跟踪精度低的问题,使用多种优化策略和利用背景信息结合有效的尺度调整算法分别提升了检测与跟踪的精度。在车载数据集上实验表明,本文方法在保证实时性的同时,实现高精度的行人检测和目标跟踪,具有了应用于智能驾驶系统的可能。

关键词：车载视频行人检测目标跟踪深度神经网络核相关滤波

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车载视频系统高速信号完整性分析及应用

车载视频系统高速信号完整性分析及应用

作者：王信南京邮电大学

学位级别：硕士

随着科技与经济水平的不断提升,车载视频系统随之渐渐融入到了人们的日常生活中,并逐渐演变成人们选车时的必备条件之一。车载视频工作频率的提高导致大量的互连线已经不能满足低功耗、抗干扰等要求来作为理想的传输线处理,使信号完整... 详细信息

随着科技与经济水平的不断提升,车载视频系统随之渐渐融入到了人们的日常生活中,并逐渐演变成人们选车时的必备条件之一。车载视频工作频率的提高导致大量的互连线已经不能满足低功耗、抗干扰等要求来作为理想的传输线处理,使信号完整性问题变得更加复杂,对系统稳定性影响巨大。因此,本文在深入研究信号完整性理论以及现有研究成果的基础上,提出了一些保证信号完整性的方法,主要工作如下:(1)考虑到引起信号完整性问题的因素有很多,其中主要包括信号反射与串扰这两大因素,本文从理论上介绍了它们形成的机理,并总结出共同抑制反射与串扰的方法,就是对传输线特征阻抗实现端接匹配。本文在现有的串行端接和并行端接分析的基础上,提出了综合端接的方案,仿真结果表明与现有的串行端接和并行端接相比,该综合端接方案可以同时消除一次反射和二次反射,使上冲和下冲几乎全都被消除,同时信号的上升时间也得到了延缓。(2)分析LVDS相对于单端传输信号抗干扰能力强、时序定位准确等优点。在阐述LVDS差分对末端未端接时会出现多次反弹而造成振铃的基础上,本文提出在差分对末端端接一种T型改进型网络,以此来同时端接因耦合而存在的差分阻抗和共模阻抗,仿真结果表明与LVDS末端未端接相比,这种方法使信号的过冲、下冲和振铃现象得到明显改善,保证了LVDS信号完整性。(3)随着车载显示屏从早期电子数码管发展到现在的高清液晶显示屏,信号的传输速率不断提高,视频信号数据存储的需求也随之提高了。本文考虑引入DDR SDRAM内存模块来存储视频信号数据,现今DDR内存应用比较成熟的技术已经发展到第三代即DDR3,本文在介绍DDR3原理与结构的基础上,通过眼图观察分析对比,发现封装和过孔连接是影响DDR3信号完整性的主要因素。然后对DDR3信号完整性进行了仿真设计,并且提出在现有的菊花链结构上加入电容补偿,更好地匹配了传输线的特征阻抗,仿真结果表明与未加入电容补偿相比较,信号的反射将会有10%-15%的降低。

关键词：车载视频信号完整性阻抗匹配 LVDS DDR3

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基于车载视频的前方车速检测实验设计与实现

实验室科学 2024年第1期27卷 35-39,44页

作者：许超徐晓楠石奥博王中文辽宁大学物理学院辽宁沈阳110036 辽宁大学司法鉴定研究院辽宁沈阳110036 辽宁大学信息学院辽宁沈阳110036

针对车辆速度鉴定的真实问题,学生创新小组依托OpenCV和python软件,应用机器学习技术自主设计了一款基于车载视频的车辆速度检测系统,实现了车载视频前方车辆的速度鉴定。实验结果表明,该车速检测系统能够针对车载视频进行有效、准确地... 详细信息

针对车辆速度鉴定的真实问题,学生创新小组依托OpenCV和python软件,应用机器学习技术自主设计了一款基于车载视频的车辆速度检测系统,实现了车载视频前方车辆的速度鉴定。实验结果表明,该车速检测系统能够针对车载视频进行有效、准确地检测,形成一种更方便、更有利于实际操作的车速鉴定方案。该创新实验有效地衔接了工学和法学的学科领域,将人工智能充分、有效地与司法鉴定实践结合,创新了新工科、新文科教育改革融合下司法鉴定人才培养模式,使司法鉴定的现实应用更趋于科学化,实质推动司法公正和人权保障。

关键词：车速检测车载视频司法鉴定

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车载视频行驶记录系统标准技术要求分析

汽车与配件 2020年第13期 66-69页

作者：王中振周正飞上汽大众汽车有限公司

车载视频行驶记录系统(DVR)是2021年1月1日起新生产乘用车标配事件数据记录系统(EDR)的备选项。本文基于推荐性国家标准《车载视频行驶记录系统》,通过对标准技术内容解读,分析我国首部车载视频行驶记录系统标准对图像性能、视野范围、... 详细信息

车载视频行驶记录系统(DVR)是2021年1月1日起新生产乘用车标配事件数据记录系统(EDR)的备选项。本文基于推荐性国家标准《车载视频行驶记录系统》,通过对标准技术内容解读,分析我国首部车载视频行驶记录系统标准对图像性能、视野范围、报警、叠加信息和存储等方面的技术要求,并列举标准对车规环境条件下的评价要求。对整车企业、DVR零部件配套企业等相关方在DVR产品的设计和验证方面具有一定指导意义。

关键词：数据记录系统视野范围整车企业车载视频 DVR 行驶记录备选项乘用车

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基于车载视频的行车碰撞风险预测研究

基于车载视频的行车碰撞风险预测研究

作者：苏万亮南京邮电大学

学位级别：硕士

随着车辆的普及以及行车记录仪的广泛使用，基于车载视频的行车碰撞风险预测具有重要的研究意义，是汽车辅助驾驶行业的重要研究目标。本文从计算机视觉的角度出发，利用视频中感兴趣目标的运动轨迹、目标之间的空间位置关系以及目标运... 详细信息

随着车辆的普及以及行车记录仪的广泛使用，基于车载视频的行车碰撞风险预测具有重要的研究意义，是汽车辅助驾驶行业的重要研究目标。本文从计算机视觉的角度出发，利用视频中感兴趣目标的运动轨迹、目标之间的空间位置关系以及目标运动的时序特征等信息，提出了两种基于车载视频的行车碰撞风险预测方法。论文的研究工作分为三个部分：　　（1）提出了一种基于车载视频的行车场景多目标联合检测与追踪方法。首先针对多目标检测任务，将视频帧分为关键帧和非关键帧;再建立一个基于光流场的目标检测网络，该网络根据视频帧的清晰度和运动位移大小判断当前帧是否作为关键帧，并根据当前帧类型采用不同的方式提取视频帧的特征;基于特征图用区域候选网络（RPN）生成目标候选框，用Light-HeadRCNN网络对候选框进行分类和回归得到目标包围框。然后针对多目标追踪任务，建立了一个联合单目标追踪和数据关联的多目标追踪网络，通过训练时的交互使得单目标追踪网络和数据关联网络学到互补的信息，在网络的一次前向传播过程中得到所有待追踪目标的追踪包围框。接着将多目标检测网络与多目标追踪网络整合到一个统一的深度学习网络模型中，通过多任务学习的方式对网络模型进行联合训练，优化联合损失函数。最后使用训练好的多目标联合检测与追踪网络模型，完成车载视频场景中多目标的联合检测与追踪。实验结果表明，该方法实现了视频中多目标的实时检测与追踪，而且通过联合训练检测分支和追踪分支，检测准确率达到了89.4%，多目标追踪准确率达到了82.3%。　　（2）提出了一种基于目标轨迹预测的行车碰撞预测方法。方法首先根据编码-解码框架对过去帧中的目标包围框序列和目标光流序列进行编码得到一个融合矢量，结合本车运动信息对上述融合矢量解码，输出目标在未来帧的预测包围框序列;基于视频帧最优消失点，将预测出的目标包围框进行坐标系转换，根据包围框之间是否产生交集来预测未来时刻预测目标之间是否会发生碰撞;在本车前进方向的视频帧底部划设一个区域，根据预测出的目标包围框中心坐标是否落入该区域来预测未来时刻本车是否与前进方向上的其他目标发生碰撞。实验结果表明，方法在两种碰撞情况发生之前能有效的预测，其中本车前进方向上目标与本车碰撞的预测准确率为82%。　　（3）提出了一种基于图结构的行车碰撞空间风险预测方法。方法首先将视频帧中检测出的目标用图结构表示;再利用图卷积神经网络提取图结构的关系特征;然后根据循环神经网络对连续视频帧的图结构进行时序建模，得到不同时刻视频帧的图结构的时间关系特征;最后将该时间关系特征变换维度，通过softmax层得到刻预测出的行车碰撞风险概率值，并与设定的阈值比较，判断是否有行车碰撞风险。实验在当前时结果表明，该方法在视频帧率为20FPS下，平均能够提前3.88s预测出行车碰撞风险，预测准确率为74.4%。

关键词：行车碰撞风险预测车载视频目标轨迹

车载视频电子客票上海入境至苏人员实现智慧转运 007

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