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公开(公告)号：CN102930510B
公开(公告)日：2016-05-18
申请号：CN201210358748.X
申请日：2012-09-24
Applicant: 长安大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提供一种人脸图像多角度相互转化方法：将人脸图像表示为像素灰度值的列向量形式；将某角度的单帧输入人脸图像视为高维空间中的一点，同角度训练集人脸图像视为该点的近邻点，将问题转化为局部邻域嵌入非线性降维理论中，求取高维空间某点的近邻点权值问题；利用求解出的权值以及目标角度训练集人脸图像合成目标角度人脸图像；将合成的目标角度人脸图像表示为像素灰度值的矩阵形式；本发明所述人脸图像多角度相互转化方法算法简单，并且在计算速度以及头发和人脸边缘部分合成效果明显优于现有技术。
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公开(公告)号：CN103324913B
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201310208226.6
申请日：2013-05-29
Applicant: 长安大学 , 中国公路工程咨询集团有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于形状特征和轨迹分析的行人事件检测方法，通过使用背景差分法的目标分割获得前景目标，对同一目标的连通域采用基于块的方法标记，同时记录该连通域的外接矩形并提取其几何形状特征完成目标识别，当识别出类行人目标后提取目标的角点，利用角点位置信息对角点跟踪匹配，重复上述过程，可以得到目标的运动轨迹，对该轨迹求分段拐点，在拐点形成的每个分段内分别做线性分析，实现目标速度的求取，在此基础上分析行人事件状态信息，完成交通安全预警。本发明的检测方法适用于复杂多变的交通场景，能对监控视频范围内出现的行人准确识别、跟踪并预警，实用价值高，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN103136514B
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201310045477.7
申请日：2013-02-05
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提供了一种基于双向跟踪的停车事件检测方法，通过分割成多个块区域，动态背景提取，计算当前帧与背景对应各个块区域内像素差的绝对值之和，重复上述步骤进行处理，标记为可疑块并赋值为255，进行连通域分析，求出连通域的最小外接矩形，标记可疑区域，检测到该可疑区域的运动轨迹，对检测到的运行轨迹进行分析，确定可疑区域是否为停车。本发明的检测方法不受环境限制，能够进行实时检测，并且结合跟踪线的分析能够更好地去除阴影、光照、抛落物及路面积水的影响，该算法可以实现对道路异常停车事件的实时准确的检测，可以及时有效地进行交通事故的救援和处理，防止二次事故发生，进而保障道路运行的安全。
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公开(公告)号：CN105243354A
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201510567757.3
申请日：2015-09-08
Applicant: 长安大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00825
Abstract: 本发明公开了一种基于目标特征点的车辆检测方法，属于图像处理领域。所述发明包括获取所述世界坐标系与所述像素坐标系之间的转移矩阵；确定视频中的运动目标区域，在运动目标区域提取特征点进而确定垂足点，从视频中选取稳定特征点，对稳定特征点进行跟踪，获取运动目标的轨迹线，根据运动目标的轨迹线进行轨迹线判定，如果判定两条轨迹线属于同一辆车，则对车辆计数结果加一，重复前述步骤直到所述视频结束为止。通过在车辆检测中引入基于目标特征点跟踪与聚类的检测方式，与现有技术相比，减少了环境限制，具有较高的稳定性和检测精度，并且降低检测误差，提高了车辆识别的准确率。
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公开(公告)号：CN103226834B
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：CN201310099003.0
申请日：2013-03-26
Applicant: 长安大学 , 中国公路工程咨询集团有限公司
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明一种图像运动目标特征点快速搜索方法，包括图像块分割，计算第一帧图像和第二帧图像以及第三帧图像和第二帧图像中以像素点为中心的图像块的灰度差值的绝对值和，标记目标块，进行边缘检测，寻找最佳角点，创建以角点为中心的基本匹配模板，寻找到匹配点，保存匹配点信息，重复步骤，预测新的匹配点，获取车辆行驶轨迹线，以前一帧记录的角点位置为依据，与当前帧中的记录的目标的匹配点位置做比较，确定是否为新的车辆目标。本发明的图像运动目标特征点快速搜索方法，与现有技术相比，可对视频范围内所有车辆目标进行快速搜索匹配跟踪，能够快速、准确的得到跟踪轨迹及有效信息，并且降低了计算复杂度和时间复杂度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104794425A
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201410805130.2
申请日：2014-12-19
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于车辆轨迹的统计方法，涉及交通检测领域。所述发明包括稳定特征点的选取与跟踪，利用稳定特征点在真实空间中轨迹的同时刻相对距离之间的关系变化进行聚类，当同时刻相对距离的方差小于预设阈值时，不更新所述车辆计数器的计数值，当所述同时刻相对距离的方差大于预设阈值时所述车辆计数器的计数值加一。本发明通过提取拍摄到的道路视频图像中的车辆轨迹，对其中的车辆轨迹进行处理，得到轨迹在同时刻的相对距离，根据同时刻相对距离的变化关系确定该视频图像内的车辆数目，使得在车辆数目的统计过程中避免了环境的影响以及仅能统计单一车型的限制，提高了车辆数目的统计精度和统计效率。
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公开(公告)号：CN103150908B
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201310045929.1
申请日：2013-02-05
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提供了一种基于视频的平均车速检测方法，通过划分多个块，获得目标车辆的特征点，根据映射表得出每一帧图像中特征点在实际道路上的实际距离，最后得到平均车速，本发明的方法主要用于交通监管部门对道路交通状况、交通流量等信息的判断依据，可以满足有关部门对数据的实时性、准确性和检测精度的要求。本发明的方法与现有的平均车速检测方法相比，不受环境限制，能够对视频范围内所有车辆的平均速度进行实时、可靠的检测、易于实现以及准确性较高，很适合于实时检测车辆的平均速度，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN102646280B
公开(公告)日：2014-12-03
申请号：CN201210099687.X
申请日：2012-04-06
Applicant: 长安大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明公开了一种基于块累加统计的背景实时更新方法。该方法首先将初始背景和视频图像进行分割，并将背景每个块的Bi[N]、Fi、Ci和BUFi[N]初始化为0；接着进行背景的块累加技术；最后根据背景的块累加计数器的数值对背景进行实时更新。本发明的方法能及时更新场景中的光线变化，且计算简单、更新速度快、噪声点小，在道路畅通和车流量很大时都能更新出较完整且正确率高的背景，所更新的背景能满足实时运动目标的提取需要，具有较强的适用性。
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公开(公告)号：CN102622895B
公开(公告)日：2014-04-30
申请号：CN201210080108.7
申请日：2012-03-23
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频的车辆速度检测方法，首先获取交通道路视频，并对其做预处理得到720*288像素大小的只含灰度值信息的图像序列；其次在图像中选取2*8*90大小的车辆跟踪区域，从连续的9帧图像中提取图像投影序列；再用帧差法提取投影图像序列并选取其特征值，使用映射表中的二维映射关系(点到距离的关系)求取这些特征值点在实际道路中的位置；最后建立特征值点实际位置与时间的关系曲线图，用最小二乘法拟合车辆的速度。与现有技术相比，本发明的方法可对视频范围内所有的车辆速度进行检测，不受环境限制，能够对实时视频进行判断，且检测时间短、易于实现、准确性较高，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN102622886B
公开(公告)日：2014-04-30
申请号：CN201210080262.4
申请日：2012-03-23
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频的车辆违章变道事件检测方法。该方法主要包括基于块的二值化分割将待处理的视频中每帧图像中的目标背景分离开来，基于块的特征角点选择，通过标记目标的特征点进行车辆跟踪，同时记录其跟踪点位置信息，和基于跟踪轨迹特征实现匹配计算车辆位置比例方差从而判断车辆是否变道。与现有技术相比，本发明所提供的方法可对视频范围内所有车辆目标进行检测，不受环境限制，能够对实时视频进行判断，且检测时间短、易于实现、准确性较高，很适合于实时检测车辆违章变道事件，具有广阔的应用前景。
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