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公开(公告)号：CN110472496A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910609164.7
申请日：2019-07-08
Applicant: 长安大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于目标检测与跟踪的交通视频智能分析方法，具体包括利用监控摄像机采集的高速公路视频，利用深度学习方法进行车辆目标检测，根据检测结果，使用多目标跟踪方法获取目标轨迹，智能分析目标轨迹，获取车流量、车辆速度并检测交通拥堵、停车的交通异常事件，完成交通视频的智能分析。该方法能够对车辆进行视野范围内的长时间检测与跟踪，从而准确地获取交通参数、检测交通事件。本发明的方法在多种交通场景中使用都具有较高的稳定性，具有一定的实用价值与广阔的市场潜力。
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公开(公告)号：CN106570883B
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201610937588.2
申请日：2016-10-25
Applicant: 长安大学
Inventor： 宋焕生 , 孙士杰 , 刘瑞芝 , 张文涛 , 张朝阳 , 崔华 , 李钢 , 李怀宇 , 张向清 , 李莹 , 陈艳 , 王璇 , 杨燕妮 , 孟乔 , 潘强 , 李婵 , 孙亚
Abstract: 本发明通过在通道中架设RGB‑D相机，用相机对包含人体目标的通道进行拍摄，获取多幅深度图，并得到深度图对应的俯视图，根据俯视图形成矩形框集合，利用矩形框集合形成轨迹，通过对轨迹的跟踪以及判断，统计通道内的人数。本发明的方法能够精确的锁定人头及统计人数。
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公开(公告)号：CN109697420A
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201811541565.5
申请日：2018-12-17
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明属于智能交通领域，具体涉及一种面向城市交通的移动目标检测及跟踪方法，通过在城市道路及交叉口处架设相机，用相机对包含机动车、非机动车和行人目标的交通场景进行拍摄，获取视频数据，并利用视频数据的图像特征，基于目标检测提出一种模型匹配算法并将这种算法和KCF算法进行结合得到了一种多目标跟踪算法，采用所得到的多目标跟踪算法获取目标运动轨迹并对目标的完整轨迹进行储存，达到对视频范围内的目标进行自动检测、分类及持续跟踪，获得目标的移动轨迹信息的目的。本发明方法能够利用连续的图像精确的获得不同目标的类型及其移动轨迹信息。
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公开(公告)号：CN106501830B
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201610821121.1
申请日：2016-09-13
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种路基碾压施工动态过程实时监控方法，包括各个压路机机械上安装的高精度GPS‑RTK系统的移动站设备和基准站设备，基准站设备采集GPS卫星观测数据进行发送，压路机机械移动站对通过3G网络传输模块接收的基准站发送来的数据和采集的GPS卫星观测数据进行载波动态相位差分，把解算后数据传输至3G网络服务器，数据转换过滤子系统对数据进行分析处理保存在数据库中，监控中心显示平台通过网络获得数据库中数据，动态显示碾压过程的三维可视化信息，实现了对施工过程的实时监控，从而保证路基路面在最少碾压遍数下得到充分压实，可有效地避免“欠压”和“过压”等现象的发生，节省了人力、缩短了工期。
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公开(公告)号：CN105160324B
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201510566019.7
申请日：2015-09-08
Applicant: 长安大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于部件空间关系的车辆检测方法，属于图像识别领域。所述发明包括建立高斯混合模型，获得透视变换矩阵，构建逆投影面，根据所述透视变换矩阵将所述视频图像中的信息进行逆投影，获得逆投影图，从所述逆投影图中确定所述车牌部件和所述车灯部件，如果所述逆投影图中的所述车牌部件和所述车灯部件的个数和不小于预设值，则在确定所述车牌部件和所述车灯部件为一辆车的部件后确定车辆数目。本发明通过在车辆检测过程中引入高斯混合模型，与现有技术相比，能够克服遮挡以及光照条件差对目标检测算法的影响，提高了车辆识别的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106600643A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201610938572.3
申请日：2016-10-25
Applicant: 长安大学
CPC classification number: G06T2207/10004 , G06T2207/30242
Abstract: 本发明为一种基于轨迹分析的人数统计方法，通过双目相机或RGBD相机获得场景的深度图，对相机进行标定，使用标定后的相机参数将深度图转化为三维点云，将三维点云投影至X‑Y平面，得到场景的俯视图，利用本发明提出的人头锁定方法对俯视图内的人头目标进行锁定，通过训练的分类器(Adaboost、SVM、Bayies等)对轨迹进行进入和出去的判断。本发明用于统计场景内(公交车、扶梯、通道口等)的来往行人，精确的得到进入和出去的人数。
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公开(公告)号：CN106228560A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201610607201.7
申请日：2016-07-28
Applicant: 长安大学
CPC classification number: G06K9/6267 , G06K9/38 , G06T2207/30196 , G06T2207/30242
Abstract: 本发明公开了一种复杂场景下的人数统计方法，使用双目相机(或者RGBD相机)通过相机标定，对场景信息进行三维点云恢复，然后生成场景俯视图，通过设计的人头锁定算法对场景的人头进行锁定，对锁定目标提取出13种属性，训练出SVM分类器，利用分类器，对锁定目标进行识别，从而得出场景内的人数。由于俯视图保留了大部分的空间信息，同时消除了空间中人头的畸变，所以，本锁定算法可以有效锁定人头，且在各种场景下都具有很强的适应性，由于人头在俯视图下稳定的特点，本方法可以有效的利用训练的分类器，去除场景中的伪目标，可以实时地、精确地对场景内的人数信息进行统计。
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公开(公告)号：CN103150550B
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201310045531.8
申请日：2013-02-05
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提供了一种基于运动轨迹分析的道路行人事件检测方法，通过划分成多个块区域图像中的每个块，在背景图像中找到与该块位置相同的背景块，计算灰度差值的绝对值之和并赋值，确定目标块，寻找最佳角点，得到特征点，同时创建一个目标结构体，记录这些目标的特征点位置以及匹配跟踪计数器信息，用模板在当前帧图像中搜索，重复上述过程，得到目标的跟踪轨迹，通过查找映射表，得到跟踪轨迹对应的实际距离，求得跟踪轨迹的速度，判断该目标是否为行人。本发明的检测方法，可对视频范围内所有行人目标进行检测，不受环境限制，能够对实时视频进行检测，且检测时间短、易于实现、准确性较高，很适合于实时检测行人事件，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN103150901B
公开(公告)日：2015-02-18
申请号：CN201310045476.2
申请日：2013-02-05
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提供了一种基于车辆运动矢量场分析的异常交通状况检测方法，通过利用基于块的帧间差法检测运动区域，找出运动区域的特征点，得到运动车辆的行驶轨迹，记录所有运动车辆的行驶轨迹，形成车辆运动矢量场，结合正常车辆运动矢量场，与视频中的车辆运动矢量场作对比，确定车辆行驶轨迹是否正常。本发明的检测方法，绕过了复杂背景环境限制，能够对对视频范围内所有运动车辆进行实时、可靠检测。并且易于实现、准确性较高，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN103236191B
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201310099688.9
申请日：2013-03-26
Applicant: 中国公路工程咨询集团有限公司 , 长安大学
Abstract: 本发明属于视频检测领域，提供了一种基于视频的高速公路匝道车辆并入安全预警方法，通过在匝道口架设两台与两条道路同向的摄像机检测运动车辆，标定车辆轨迹，根据连续跟踪帧中的车辆轨迹经过运算得到实际运动距离，进而得到车辆的实际速度，通过两条道路上的车辆的速度得到两条道路上的车辆驶入并入区域的时间差，通过时间差判断车辆发生冲突的可能性。本发明的基于视频的高速公路匝道车辆并入安全预警方法，与现有技术相比，不受环境限制，能够对对视频范围内所有车辆进行实时、可靠的预警。并且易于实现、准确性较高，很适合于高速公路匝道的实时交通预警，具有广阔的应用前景。
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