基于单目视觉的道路车辆检测系统设计

为了减少车辆碰撞,设计了一个新的基于单目视觉的道路前方车辆检测系统.首先,建立一个基于DM642数字信号处理器的小型灵活硬件平台.然后,提出了一个2步车辆检测算法.第1步,采用车辆边缘和对称性融合算法,设定较低阈值检测出所有可能车辆,该步骤对车辆有接近100％的检测率(TP)和对非车辆有较高的误检率(FP),即能获得图...     

一种城域智能交通管理系统实现方案

利用高清摄像机、高性能服务器及存储设备构建了一套城域智能交通管理系统,该系统具有卡口车辆监控和违章车辆处理功能。对系统处理海量数据、系统架构及系统优化方面进行了研究,为智能交通管理提供了新的解决方案。     

基于背景差分的运动目标检测研究

基于视频的运动车辆检测及车型识别系统是智能交通系统的重要组成部分。论述了在固定摄像头拍摄的车辆图像序列中检测出运动车辆,使用了目前最常用也最有效的运动目标检测方法和背景差分算法,其中前景提取是背景差分算法的关键。实验表明:此方案可行。     

基于Android智能手机的前方车辆检测系统

开发基于Android智能手机的前方车辆检测系统。通过手机摄像头获取道路图像数据,利用JNI技术调用Android本地方法对图像数据进行处理并返回检测结果。为解决Android平台计算能力低、现有目标检测算法耗时久的问题,设计了一种车辆区域定位方法。首先利用车辆固有纹理特征对检测区域进行筛选,进一步利用聚类算法定位每一个车辆可能存在的区域。最后利用SVM分类器和HOG特征精确定位车辆外部轮廓,并剔除上一步中可能出现的错误聚类,最终实现手机平台上的前车实时检测。     

视频检测技术在公路车流量检测系统中的应用

智能交通系统中需要的关键数据为道路的占有率、车流量、行车速度等,利用仪器得到的统计数据可以用于指导道路车辆的管理.根据车辆管理部门的需要,在借鉴国内外相关技术的基础上,结合对图像硬件平台和图像处理算法的理解和分析,设计了一种基于视频图像处理技术的便携式车流量检测系统,构建了基础的系统硬件平台,给出了系统完整的解决方案,详细分析了系统软件中涉及的白天及夜间车流量检测算法.测试证明该系统能够实时地检测车流量参数,可广泛应用于智能交通系统中.     

基于智能视频监控系统的运动目标检测和跟踪研究

运动目标检测和跟踪技术是视频监控系统中的两大关键技术,本文以智能视频监控系统研究为基点,介绍了智能视频监控系统的兴起及组成部分、运动目标检测与跟踪算法的基本作用原理,阐述了基于智能视频监控系统的运动目标检测方法和运动目标检测方法的实现,分析了包括基于均值偏移的跟踪算法、基于粒子滤波的跟踪算法、融合Mean-Shift的粒子滤波跟踪算法在内的运动跟踪方法,对于后期智能视频监控系统的运动目标检测和跟踪研究具有一定的指导意义.     

基于视频流的车型识别系统研究

在智能交通系统中,车辆信息的获取对车辆自动监控和全自动收费系统的建立起着关键的作用。因此,车辆图像检测技术的研究对提高公路交通的自动化程度,促进智能交通系统的发展有重大的实际意义。主要讨论如何通过背景建模的方法提取车辆轮廓信息来达到车型识别的目的,并指出了下一步的研究方向。     

智能车辆稽查系统的设计及应用

目前国内套牌车、假牌车、超速车、被盗车、超载车、未年检车等等问题严重,本文针对这类问题设计并实现了一种基于射频识别技术的智能车辆稽查系统.该系统采用RFID技术,利用电子标签阅读器识别电子标签卡从而获取车辆的各种信息,在后台处理各种信息达到管理车辆的目的.该系统改变了传统的人工车辆管理模式,实现不停车的自动化稽查,减轻了执法人员的工作强度,对各种违规、违章、被盗抢车辆能进行主动报警,消除车辆盗抢犯罪动机,彻底根治车辆盗抢行为,为社会经济稳定快速发展提供极大的帮助.     

基于布谷鸟搜索的聚类推荐算法研究综述

前推荐系统研究面临的主要问题是如何提高推荐准确度和用户满意度。为克服原始推荐算法和现存改进算法的局限性,利用一种具有较强全局搜索能力的智能优化算法——布谷鸟搜索算法,结合K-means聚类算法进行改进。在此基础上,设计了应用于Movielens数据集基于布谷鸟搜索的聚类推荐系统总体框架,对其中关键技术和目前存在问题进行了分析,并指出接下来需开展的研究工作。     

视频车辆检测器在城市道路监控中的应用

交通监控系统是智能交通系统中的一个重要环节,它主要负责对交通状况进行检测,采集有关道路交通流量的各种参数,视频车辆检测系统是一种利用图像处理和模式识别技术实现对交通目标检测和识别的计算机处理系统.本文论述了基于视频车辆检测技术的基本原理,并与传统的车辆检测技术进行比较和评述,表明视频车辆检测在城市道路交通监控应用上的优越性.     

多配送中心车辆路径问题的两阶段算法

对多配送中心车辆路径问题进行描述,并建立该问题的数学模型,设计了求解多配送中心车辆路径问题的两阶段算法。第一阶段把多配送中心车辆路径问题转化成单配送中心车辆路径问题,提出基于边界客户分配法的转化策略;第二阶段对单配送中心车辆路径问题进行求解,采用禁忌搜索算法进行优化求解,最后表明算法的有效性和可行性。     

基于车队离散模型的分布式多智能体信号协调控制算法

为减少干线协调交叉口的车辆延误,基于多智能体系统与增强学习算法(RL)建立了一种新的分布式交通信号协调算法.增强学习算法通过训练各个智能体与外界环境的交互能力达到减少车辆延误的目的.为更精确地描述干线上的车队运动规律,引入了罗伯逊车队离散模型,并基于该模型以及HCM2000中的干线交叉口车流延误计算公式建立了RL中的回...     

禁忌搜索算法求解图节点着色问题

作为一种新兴智能搜索算法,禁忌搜索算法被广泛应用于各类优化领域并取得了理想效果。本文介绍了禁忌搜索算法的特点、应用领域、研究进展,概述了算法基本流程,评述了算法设计过程中的关键要点,并将其应用于图节点着色问题。最后探讨了禁忌搜索算法研究方向的发展趋势。     

智能车辆识别图像处理方法浅析

随着信息技术的快速进步和发展,人工智能技术在各领域的应用逐步普及,为生产和生活提供了很多便利。目前人工智能支持的自动图像处理算法备受关注,在车牌图像处理中适当地引入人工智能可以明显改善图像处理效果。本文主要阐述引入人工智能技术的车牌图像处理算法,探讨了基于车辆图像素材处理算法的智能图形识别方法,以及其在车辆监控系统的应用,从而能够有效监控车辆的实时情况。     

港口物流半实物仿真中的智能车辆模型设计与应用

智能运输车辆已成为智慧港口物流系统中的关键设备,其智能化水平及多车系统的协作程度对整体物流系统的运作绩效产生重要影响。为深入研究智能车辆系统协同控制与调度优化,解决原型车辆研发难度大、成本高等问题,设计了基于树莓派的四轮驱动、四轮转向微型车辆模型,提出了基于OpenCV和RFID的多交错轨迹机器视觉导航和定位方法,制定了基于开源平台、3D打印及低成本驱动控制电路等技术的实现方案。该车辆模型已应用于智能港口物流的半实物仿真系统,并提供了软件集成开发环境,可作为智能港口、无人自主系统等领域的研究工具以及实践教学、员工培训平台。     

基于iOS平台的车联网移动应用系统设计与实现

随着生活节奏的不断加快,人们对车辆的需求和使用越来越多。设计一套完整的基于iOS的车联网移动应用系统,并实现用户管理、预约加油、实时地图、车辆导航、车辆维护、音乐播放、违章查询等功能,方便用户随时随地查看和管理车辆信息,给人们对自身车辆的管理带来了极大便利。     

基于视频的道路车辆测速系统设计与实现

为了对道路上行驶的车辆速度进行有效估计,提出了一种基于Harris Stephen角点检测算法和归一化互相关（Normalized Cross Correlation method,NCC）匹配算法的视频车辆检测系统。该系统对车辆进行跟踪,并测算车辆在干道和高速公路上的速度。通过使用Harris Stephen角点检测兴趣点,利用归一化互相关算法匹配对应角点,利用点对应关系确定车辆行驶的像素位移。根据车辆在连续视频帧中所有角点的总位移计算车辆的平均位移,结合帧率估计车速。实验结果表明,系统测速精度高,能实时估计出车辆行进的速度。     

运动估计中三步搜索算法的并行设计与实现

在对现有三步搜索算法研究的基础上,通过理论分析,对三步搜索算法进行了并行设计与实现。     

基于量子计算云平台的量子搜索算法实验教学探究北大核心

基于近几年量子计算领域的快速发展和各种量子计算云平台的出现,探究了可线上、线下开展基于量子计算云平台的量子搜索算法实验。借鉴“前置课堂”教学模式,准备该实验所涉及的数学和物理学基础知识;围绕搜索问题,设计了三条思维主线组成知识框架,并结合简单实例帮助学生理解抽象的表述和复杂的公式,从而解决知识点较多、算法不易理解的难题;设计了具有启发性、引导性的基础实验和思考题;探究了研究量子搜索算法本身以及算法的实际应用两种类型的拓展实验,为学生今后学习高级量子编程打下基础。     

基于地磁传感的交通监测系统

采用基于地磁传感器的数据采集系统可用于检测车辆的存在和车型识别.这种利用车辆通过道路时对地球磁场的影响来完成车辆检测的数据采集系统具有常规线圈检测器所不具备的优点,在智能交通系统(ITS)的信息采集中必将起着非常重要的作用.