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公开(公告)号：CN103440499A
公开(公告)日：2013-12-11
申请号：CN201310389154.X
申请日：2013-08-30
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本方法涉及一种基于信息融合的交通波实时检测与跟踪方法。首先获取交通视频图像，然后采用Kalman滤波技术，根据前一时刻交通波状态最优估计值获取当前时刻的交通波状态预测值；然后得到当前时刻交通波位置测量值，在相向摄像机之间的可视区域内，每台摄像机采用融合Adaboost分类器的复式伸缩窗算法；在相背摄像机之间的盲区内，基于特征点跟踪法及交通波估计法进行估计；最后，采用加权平均一致性信息融合算法获得当前时刻交通波状态最优估计值，为下一时刻交通波状态预测做准备，在此过程中通过引入各摄像机测量噪声权重，并动态调整各摄像机检测结果可信度来提高交通波定位精度。
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公开(公告)号：CN110163166B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN201910443626.2
申请日：2019-05-27
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种公路隧道LED照明灯具的鲁棒检测方法。以实际工作真实视频序列作为输入，围绕隧道洞内道路环境的内装设计几何结构展开分析。首先完成基于LSD算子的线段提取以及车前消隐点的鲁棒检测。其次以车前消隐点为原点构建新坐标系，准确地分割出隧道顶部深色区域。以此为基础，采用一种自适应直方图分析方法合理选择最优分割阈值，实现LED灯具区域的二值化鲁棒分割。最后，基于隧道LED灯具的共线假设，采用随机采样一致性算法鲁棒地拟合隧道洞内左右两侧LED灯具排列而成的两条直线，这不但在屏蔽高亮干扰方面起到尤为突出的作用，而且充分获取了LED灯具区域的排列顺序，中心点坐标以及面积大小。本发明可以对公路隧道洞内复杂条件下的缺失LED照明灯具进行鲁棒地检测，对隧道照明高效交工验收以及日常养护具有重要意义。
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公开(公告)号：CN110348317A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910521313.4
申请日：2019-06-17
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于MSER区域的城市道路鲁棒检测方法，包括：针对车载视频图像计算反映灰度局部变化的梯度图像，较好地呈现图像的细节信息；采用MSER区域特征提取算法，针对梯度图像获取局部稳定极值区域；假设处于车辆前方的区域正好就是道路区域，在车载视频图像靠近下边沿的合适位置选定初始种子点，并确定初始种子点所落入的具体MSER区域，从而最终检测属于城市道路的区域范围。采用本发明的技术方案，可以对复杂道路场景及复杂光照条件下的城市道路进行鲁棒而高性能的检测，对智能车自主导航及车载视频智能处理具有重要意义。
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公开(公告)号：CN110163166A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910443626.2
申请日：2019-05-27
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种公路隧道LED照明灯具的鲁棒检测方法。以实际工作真实视频序列作为输入，围绕隧道洞内道路环境的内装设计几何结构展开分析。首先完成基于LSD算子的线段提取以及车前消隐点的鲁棒检测。其次以车前消隐点为原点构建新坐标系，准确地分割出隧道顶部深色区域。以此为基础，采用一种自适应直方图分析方法合理选择最优分割阈值，实现LED灯具区域的二值化鲁棒分割。最后，基于隧道LED灯具的共线假设，采用随机采样一致性算法鲁棒地拟合隧道洞内左右两侧LED灯具排列而成的两条直线，这不但在屏蔽高亮干扰方面起到尤为突出的作用，而且充分获取了LED灯具区域的排列顺序，中心点坐标以及面积大小。本发明可以对公路隧道洞内复杂条件下的缺失LED照明灯具进行鲁棒地检测，对隧道照明高效交工验收以及日常养护具有重要意义。
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公开(公告)号：CN104616502B
公开(公告)日：2017-03-29
申请号：CN201510082153.X
申请日：2015-02-15
Applicant: 北京工业大学
IPC: G08G1/017
Abstract: 本发明涉及一种基于组合式车路视频网络的车牌识别与定位系统，包括车载移动摄像头监控子系统(1)、固定摄像头监控子系统(2)、以及路边信息处理子系统(3)；车载移动摄像头监控子系统(1)安装在浮动车辆上，用于识别与定位浮动车前后的车辆的车牌；固定摄像头监控子系统(2)安装在道路上方，用于识别和定位某路段内的所有可识别定位到的移动车辆车牌；路边信息处理子系统(3)安装在固定摄像头监控子系统移动摄像头监控子系统(1)和通过此路段的固定摄像头监控子系统(2)所识别和定位到的车辆信息，判断此路段的交通状况，并将处理后的车辆信息发送至交通管理部门。(2)所监控的路段路旁，用于接收和处理由车载
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104883466A
公开(公告)日：2015-09-02
申请号：CN201510261430.3
申请日：2015-05-21
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于手机APP的多媒体报警方法，点击手机报警APP图标，进入APP界面；在APP界面上点击相应报警按钮，在出现的“确认是否报警”提示框中选择“是”以确认报警，“否”则返回界面；出现“选择报警方式”提示框，有直接报警、拍摄照片报警以及拍摄视频报警三种报警方式供报警人选择，同时后台自动调用网络连接模块通过数据传输网络与接处警中心建立网络连接；报警人选择合适的报警方式进行报警并进入相应报警流程，同时APP后台自动调用定位模块获取报警现场位置信息；后台自动调用编解码模块对获得相应报警流程数据信息和报警现场位置信息进行编码，转换成可传输的数据包，并将这些数据包通过无线通信网络发送到接处警中心完成多媒体报警。
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公开(公告)号：CN103903019A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201410146310.4
申请日：2014-04-11
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及一种多车道车辆轨迹时空图的自动生成方法。首先通过摄像机离线标定获取摄像机内外参数、根据实际监控需求设置感兴趣区域，并在车流上游起始位置设置三条虚拟检测带；然后基于这三级虚拟检测带进行车辆特征点的提取并按车辆分组，进行特征点跟踪与分组修正并完成车辆轨迹的高精度提取，进而为每条车道自动生成驶过车辆的纵向时空轨迹图并生成一幅含所有车道的横向时空轨迹图，最后自动判断是否处于车道线修正阶段，如果是则基于轨迹聚类法自动修正车道线位置。与现有技术相比，本发明所述方法提高了目标亮度变化的鲁棒性，提高了车辆检测与轨迹跟踪的精度，能够很好地实现车道线的在线自动修正，避免车辆轨迹点所属车道号的错误判断。
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公开(公告)号：CN113538902B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110669070.6
申请日：2021-06-17
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频的交叉口区域交通参数统计方法，该方法包括：数据采集、交通数据预处理、道路区域划分、行程时间估计、计算行驶距离及数据修复六个主要阶段。本发明可以用于修复卫星定位系统和视频采集等来源的车辆轨迹数据，提高轨迹数据的利用率和信息完整度。同时，利用信息融合和人工智能技术考虑了交通状态对车辆行驶轨迹的影响，使修复的轨迹符合车辆行驶的时空特征，提高了修复后轨迹数据的可信度及可靠性，该方法修复轨迹数据既避免了人工经验修复轨迹数据的不可靠性，也弥补了数据驱动方法的泛化能力不足的缺点。该方法结果适应于地理信息系统及智能交通系统方面的科学研究和实践应用。
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公开(公告)号：CN106372619B
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201610835876.7
申请日：2016-09-20
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开一种车辆鲁棒检测及分车道到达累计曲线估计方法，首先非拥堵区域的检测，避免针对交通拥堵停驶车辆进行复杂遮挡处理及检测的无谓工作。然后，基于假设生成和验证框架，融合AdaBoost分类器与车底阴影检测结果，得到鲁棒的车辆检测结果。最后，使用投影畸变车辆稳定特征将车辆位置划归特定的车道，准确估计分车道车辆到达累计曲线。本发明能够有效避免针对车辆遮挡的复杂处理过程，实现了高峰时段交通拥堵状态实时进行鲁棒的车辆检测并准确地获取交通参数，对解决车辆到达率和车头时距调查成本高、工作量大、不确定因素多等问题具有实际的意义。
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公开(公告)号：CN103903019B
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201410146310.4
申请日：2014-04-11
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及一种多车道车辆轨迹时空图的自动生成方法。首先通过摄像机离线标定获取摄像机内外参数、根据实际监控需求设置感兴趣区域，并在车流上游起始位置设置三条虚拟检测带；然后基于这三级虚拟检测带进行车辆特征点的提取并按车辆分组，进行特征点跟踪与分组修正并完成车辆轨迹的高精度提取，进而为每条车道自动生成驶过车辆的纵向时空轨迹图并生成一幅含所有车道的横向时空轨迹图，最后自动判断是否处于车道线修正阶段，如果是则基于轨迹聚类法自动修正车道线位置。与现有技术相比，本发明所述方法提高了目标亮度变化的鲁棒性，提高了车辆检测与轨迹跟踪的精度，能够很好地实现车道线的在线自动修正，避免车辆轨迹点所属车道号的错误判断。
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