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  复杂环境下车辆视频检测识别方法有新进展  
  日期:2017-08-14    来源:  
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  智能交通是未来交通系统的发展方向之一,作为智能交通系统的重要方面,基于视频的车辆检测与跟踪技术以道路交通视频图像为分析对象,通过对设定区域的图像进行处理和分析,得到车流量、平均车速、车型、拥堵状况等相关交通信息。

  近日,由南通大学承担的交通运输部应用基础(主干学科)项目“复杂环境下车辆视频检测识别方法”顺利通过验收。

  项目通过系统建模、理论分析、仿真实验及实验测试等方法,对电子稳像、交通监控视频中的前景提取、多特征融合目标跟踪以及车型识别等技术进行了深入研究,设计了基于机械稳像与电子稳像的二级复合式稳像系统,有效解决了大风导致的视场抖动、光线变化、目标尺度变化以及目标旋转遮挡等干扰情况下交通监控车辆识别与跟踪问题,实现了复杂环境中特征缺失或受干扰情况下车辆信息的可靠、准确、快速识别与跟踪。项目研究成果有效提高了复杂环境下车辆目标识别与检测的可靠性与准确性,为智能交通系统交通信息采集与处理技术的进一步发展提供了重要技术支撑。

  撰稿人:马瑞,徐一鸣

  
 
 
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