基于目标跟踪的智能交通监控技术

技术成果分类: 行业应用 ??智能交通

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随着经济的发展,我国也正快步进入汽车社会,交通运输部的数据显示,至2012年,我国机动车保有量已达2.4亿辆,公路通车总里程已突破420万公里。近年来,我国十分重视道路交通安全工作,并取得了一定成效。根据2013年中国道路交通安全论坛上交通运输部官员和专家发布的数据,1996年,我国重大以上道路交通事故最高曾达到80起。2012年这一数字下降为25起,2012年全国客运车辆交通事故死亡人数同比下降17.7%。但是,道路安全形式仍不容乐观,十一五期间,平均全国每年大概有30起,中国道路交通事故总量依然偏大,这充分说明了我们国家现在道路交通事故的现状。

该技术将聚类KPF的实时目标跟踪算法应用于智能交通视频监控中,以高点静态摄像头捕获的交叉路口视频图像为研究对象,实现了对视频中目前主要依赖人工检测的车辆实线并道违章行为的自动检测和标识。并根据目标跟踪所获得的车辆运动轨迹,对车辆在交叉路口的转向进行预测,为在监控摄像机网络中对车辆的接力跟踪奠定了基础。

在视频序列中,首先对车辆进行识别和标识,通过对目标车辆的跟踪,获取其运动轨迹,并根据轨迹与车道分道线的关系判断其是否存在实线并道行为。图?? 显示了实线并道违章行为的检测过程。在图像坐标系中建立车道分道线的直线方程,根据车辆运动轨迹的坐标向量,判断是否与分道线发生交叉,如果有交叉,则可以判断该车辆存在实线并道的违章行为。

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