基于交通状态的交叉口车辆轨迹数据修复方法

    公开(公告)号:CN113538902A

    公开(公告)日:2021-10-22

    申请号:CN202110669070.6

    申请日:2021-06-17

    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。

    基于视频的交叉口区域交通参数统计方法

    公开(公告)号:CN111161545B

    公开(公告)日:2021-01-05

    申请号:CN201911343078.2

    申请日:2019-12-24

    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:车辆检测、判断用户需求、在线交通参数统计、离线交通参数统计、信息发送和冗余信息删除五个主要阶段。本发明可以根据用户在线与离线的不同需求,提供来源于视频且基于元胞传输模型的交通参数统计数据。本发明采用模式识别和计算机快速统计代替人工统计的方法,解决人工统计数据应用于交叉口状态估计的不适应性,时效性不能保证等问题,提高了效率,节约了成本。本发明可以为交通状态监测、交通状态估计、交通状态预测、感应式交通控制、交通出行分析、交通流规律分析提供数据支撑,同时离线统计的交通参数数据也可用于土地利用、交通设施使用情况的分析。

    一种车辆鲁棒检测及分车道到达累计曲线估计方法

    公开(公告)号:CN106372619A

    公开(公告)日:2017-02-01

    申请号:CN201610835876.7

    申请日:2016-09-20

    Inventor: 辛乐 陈阳舟

    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。

    基于视觉的快速路智能车导航中车道信息提取系统及方法

    公开(公告)号:CN102663403B

    公开(公告)日:2014-04-16

    申请号:CN201210128340.3

    申请日:2012-04-26

    Abstract: 基于视觉的快速路智能车导航中车道信息的提取系统及方法,属于机器视觉与智能控制领域。其包括图像坐标系建立,道路图像预处理,车道模型建立和车道信息提取四个环节。其中,道路图像预处理包括加权平均灰度化方法,中值滤波,灰度拉伸对比度增强,基于Otsu算法的自适应二值化处理;车道模型建立环节对左右车道线建立直线模型,明确了提取的车道信息为kl,bl,kr和br,其中kl和bl为左车道线的斜率和截矩,kr和br为右车道线的斜率和截矩;车道信息提取算法基于应用广泛的Hough变换进行实现。由于采用了灰度拉伸对比度增强算法,因此本发明的车道信息提取算法可以适应一定光照变化的道路图像,可以适应不同视野即远视野和近视野的道路图像。

    一种基于数据插值的多传感器异步数据融合方法

    公开(公告)号:CN115577320A

    公开(公告)日:2023-01-06

    申请号:CN202211263372.4

    申请日:2022-10-15

    Abstract: 本发明公开了一种基于数据插值的多传感器异步数据融合处理方法,设计了包括航迹推算模块、数据缓冲模块、时间索引模块、数据插值模块四部分的定位框架。航迹推算模块根据车辆的运动动模型进行位姿估计。传感器获取了测量信息后经由数据缓冲模块进行缓存。通过时间索引模块来实现多传感器测量信息时间戳的精准匹配,通过数据插值模块,经由状态估计器,获得尽可能精确的车辆位置信息。通过搭建无人驾驶仿真平台验证本方法的有效性。实验结果表明,按照本发明提出的定位框架实现的定位算法具有精度高的优点。

    一种高速公路机电系统健康指数评估方法

    公开(公告)号:CN107194149B

    公开(公告)日:2020-01-10

    申请号:CN201710256660.X

    申请日:2017-04-19

    Abstract: 本发明公开一种高速公路机电系统健康指数评估方法,包括:步骤1:建立高速公路机电设备健康指数基本概念;步骤2:构建高速公路机电系统的层级组成结构;步骤3:基于老化指数模型的单一设备健康指数评估及修正;步骤4:基于层次分析法的高速公路组成结构各层级健康指数定量评价。采用本发明的技术方案,可以对机电系统诸多设备进行有效管理,并对设备运维资金进行有效分配具有重要意义。

    一种基于数码成像的隧道照明LED缺失自动检测方法

    公开(公告)号:CN110636665A

    公开(公告)日:2019-12-31

    申请号:CN201910728483.X

    申请日:2019-08-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于数码成像智能处理的隧道LED照明灯具缺失自动检测方法。本发明利用数码相机或智能手机等光学传感与成像系统,采集隧道洞内前方道路、周围环境以及隧道顶部LED照明灯具的真实影像,记录LED灯具实际工作发光情况。本发明从隧道LED照明灯具检测结果出发,使用摄像机成像模型所具有的直线交比不变性约束条件,针对LED照明灯具图像区域之间数量关系推导所符合的规律,实现LED灯具缺失情况的深入分析和自动检测。采用本发明的技术方案,可以对公路隧道洞内复杂条件下多种情况的缺失LED照明灯具进行鲁棒检测,对隧道照明高效交工验收以及日常养护具有重要意义。

    基于组合式车路视频网络的车牌识别与定位系统

    公开(公告)号:CN104616502A

    公开(公告)日:2015-05-13

    申请号:CN201510082153.X

    申请日:2015-02-15

    CPC classification number: G08G1/0112 G08G1/0175

    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(2)所监控的路段路旁,用于接收和处理由车载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。

    一种基于轨迹数据的交叉口交通流特性分析及车辆运动预测方法

    公开(公告)号:CN104504897A

    公开(公告)日:2015-04-08

    申请号:CN201410505847.5

    申请日:2014-09-28

    Abstract: 本发明公开了一种基于轨迹数据的交叉口交通流特性分析及车辆运动预测方法,属于智能交通系统及交通流参数采集技术领域。本发明从车辆原始轨迹的空间瞬态分析入手,从不同角度描述和分析轨迹的局部几何特征,形成基于车辆原始粗糙运动轨迹的多层次谱聚类处理框架,自动提取和分析轨迹数据所包含的交叉口多种交通流向模式。以此为基础,本发明可以获取交叉口分相位(信号控制交叉口)交通流量以及各运动方向车辆经过交叉口的行程时间等详细交通特性参数,以此作为传统交通数据的重要补充。本发明通过跟踪当前时刻的所有运动车辆的行程轨迹,采用交通流向轨迹模式匹配的方法预测车辆的下一步行为,有助于实时预警交叉口可能存在的安全风险。

    一种室外恶劣光照条件下的快速鲁棒交通标志检测方法

    公开(公告)号:CN103824081A

    公开(公告)日:2014-05-28

    申请号:CN201410062277.7

    申请日:2014-02-24

    Abstract: 本发明涉及一种室外恶劣光照条件下的快速鲁棒交通标志检测方法,包括:建立多类交通标志的颜色直方图;生成基于多类直方图的概率图;提取基于MSER的交通标志候选区域;去除非交通标志区域。本发明构建不同光照下的多个颜色直方图,并基于多直方图反投影生成输入图像的概率图,将不同光照条件下的交通标志图像变换到统一条件下,对MSER特征区域进行一致性处理,提高了算法对于恶劣光照变化的鲁棒性,同时具有较快的检测速度。实验表明,在弱光照和强光照条件下,现有算法的检测准确率明显下降,而本发明的检测准确率依然保持在90%以上。本发明不仅可以提取红色、黄色、蓝色的交通标志,同时可以提取白色背景的交通标志。

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