检索结果-南通市图书馆

工程科学与技术 2021年第2期53卷 141-150页

作者：王茂宁李钟麒张建伟钟羽中四川大学计算机学院四川成都610065 四川大学电气工程学院四川成都610065

分布式光纤传感系统(distributed acoustic sensing,DAS)具有可获取连续分布信息、受环境影响小、成本低等优势,作者提出了一种利用DAS系统进行车辆轨迹提取的方法,为实现智慧化高速公路环境中全时空交通状态感知提供基础。首先,利用基... 详细信息

分布式光纤传感系统(distributed acoustic sensing,DAS)具有可获取连续分布信息、受环境影响小、成本低等优势,作者提出了一种利用DAS系统进行车辆轨迹提取的方法,为实现智慧化高速公路环境中全时空交通状态感知提供基础。首先,利用基于Φ-OTDR原理的DAS检测设备和高速公路通信光纤中的空闲纤芯,实时地采集车辆行驶时引发的地面振动信号;然后,利用S变换在检测扰动方面的优势,逐通道地将振动信号变换到时–频域,累积车辆振动信号所处频域区间内的能量,并堆积所有通道的振动能量形成时空2维振动能量响应;最后,通过Radon变换将多条增强后的车辆轨迹转化为距离–速度域中多个奇异点,通过提取距离–速度域的奇异点无监督地分离及提取车辆行驶轨迹。在双向三车道的真实高速公路环境中对车辆轨迹提取方法进行了验证和测试。实验结果表明:与经典的小波变换去噪算法相比,所提基于S变换的方法在抑制噪声的同时增强车辆行驶产生的振动信号,增加了车辆轨迹与背景之间的对比度,更利于后续提取车辆轨迹;与Hough变换相比,所提基于Radon变换的方法能更好地聚集DAS时空2维振动信号中的车辆轨迹,且提取轨迹受干扰小。该文所提方法能实现高速公路DAS车辆检测信号的轨迹提取。

关键词：分布式光纤传感系统 S变换 Radon变换车辆轨迹提取

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基于无人机航拍视频的车辆轨迹提取方法研究

基于无人机航拍视频的车辆轨迹提取方法研究

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作者：侯雨彤重庆交通大学

学位级别：硕士

车辆轨迹数据是在某时段或路段中,车辆行驶形成的位置序列,包含着丰富的交通数据和车辆行驶行为等信息。对于交通流理论、车辆行驶行为、交通冲突点等模型的建立起到了支撑作用。近年来,无人机航拍视频代替普通摄像视频应用在交通视频... 详细信息

车辆轨迹数据是在某时段或路段中,车辆行驶形成的位置序列,包含着丰富的交通数据和车辆行驶行为等信息。对于交通流理论、车辆行驶行为、交通冲突点等模型的建立起到了支撑作用。近年来,无人机航拍视频代替普通摄像视频应用在交通视频采集中,具有便捷、高效、拍摄视角广等优点。无人机航拍视频可记录道路上大量的车辆行驶轨迹,若使用人工对所有车辆进行标记提取其运行轨迹,不仅效率低下,还容易出现遗漏车辆的情况。本文旨在利用计算机视觉代替人的视觉,实现对航拍视频的车辆轨迹提取。主要研究成果如下:(1)针对无人机在航拍视频过程中,由于受风力以及自身云台影响发生抖动而导致图像出现偏移的问题。本文采用基于SIFT特征与RANSAC算法进行图像配准,以第一帧图像为基准图像,对其余视频序列帧进行配准,给出每一帧对应的单应性矩阵。(2)利用双边滤波器、形态学解决了采用背景消除法的传统运动目标检测会存在的轮廓模糊、噪声污染等问题。针对图像中的伪目标问题,本文提出了八邻域轮廓跟踪法获取前景物体轮廓,并根据车型物理特点删除伪目标的方法。(3)应用单应性矩阵变换到基准图像中的原理,研究了在视频图像中布设检测器的问题。车辆拟合轮廓中心点落在检测器内为依据来确定检测车辆,并将其获取的车辆轮廓坐标加入跟踪队列表中。(4)为得到所有车辆的运动轨迹,利用融合FHOG和CN特征的KCF算法对跟踪队列表中的车辆进行轨迹跟踪。并将跟踪车辆在每一帧图像中的拟合轮廓中心点坐标进行连接从而获取当前跟踪车辆运动轨迹,重复此过程,即可获取所有车辆运动轨迹。最后针对重复的车辆轨迹,利用LCSS算法进行删重。(5)利用上述一套流程方法对无人机航拍的平峰期和高峰期视频进行试验,验证了本文算法的有效性。成功对各个时段路段上车辆的轨迹进行提取,同时获取了交通量、速度、加速度三种交通信息。试验表明平峰期车辆轨迹提取成功率达到98.8%,高峰期车辆轨迹提取成功率达到98.3%,同时试验证明不同车型的车辆轨迹也能很好的进行提取。综上所述,本文提出的上述基于无人机航拍和计算机视觉识别的车辆轨迹提取方法能较好的提取车辆轨迹和交通量、车速、加速度等交通参数,可以为后续的其他交通增值应用提供技术支持。

关键词：无人机视频车辆判定计算机视觉车辆检测与跟踪车辆轨迹提取

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大型综合客运枢纽送站坪交通特性及通行能力

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浙江大学学报（工学版） 2017年第11期51卷 2207-2214页

作者：杨方宜李铁柱浙江大学航空航天学院浙江杭州310027

为了提高送站坪通行能力计算模型的精确性,提出改进的需求-容量模型.应用轨迹提取和数据挖掘的方法,研究送站坪的交通特性,分析发现在落客车道上,车辆停车落客之前和之后的时间段都要在落客车道缓慢行驶,针对该现象,基于送站坪行车道和... 详细信息

为了提高送站坪通行能力计算模型的精确性,提出改进的需求-容量模型.应用轨迹提取和数据挖掘的方法,研究送站坪的交通特性,分析发现在落客车道上,车辆停车落客之前和之后的时间段都要在落客车道缓慢行驶,针对该现象,基于送站坪行车道和落客车道的速度差异,利用车辆在系统中的行进时间、落客时间以及平均延误来计算分析车辆在送站坪系统中耗费的时间,根据送站坪的有效车位数来估算送站坪的实际通行能力.经过实例验证分析,结果表明,修改后的需求-容量模型能够很好地估计出送站坪的实际通行能力,而原模型会高估其容量.

关键词：大型综合客运枢纽送站坪车辆轨迹提取交通特性通行能力

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