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公开(公告)号：CN102637362B
公开(公告)日：2014-06-18
申请号：CN201210096256.8
申请日：2012-04-01
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于交通视频的隧道车型识别方法，主要包括设置虚拟线圈，检测所得到的视频图像为车辆经过虚拟线圈时的视频图像，并在车辆经过虚拟线圈的时候对当前帧与背景进行相减运算，得到车辆所在纵向高度的灰度直方图。再使用帧差法的车高方向灰度直方图计算车辆高度。最后利用车高判断车型，即将车型分类将车辆按其车身大小将车分成大，中，小3种类型进行逻辑判断。主要用于隧道内车辆检测，因隧道内的特殊环境，该方法可不考虑车长因素，直接用高度对其车型进行判断，具有较好的高效性，实用性和便捷性，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN102136195B
公开(公告)日：2013-05-01
申请号：CN201110075087.5
申请日：2011-03-28
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于纹理检测道路交通状况的方法，该方法结合对视频图像的空域和时域纹理分析来判断道路的交通状况。其中空域纹理分析用来判断车辆的空间占有率，时域纹理分析用来判断车辆的时间占有率，如果时域纹理变化较小且空域纹理显示车辆空间占有率较大，则表明当前交通状况处于饱和和拥堵的置信度较高，反之，则处于畅通的置信度较高。本发明采用逐行逐帧进行处理，其处理时间小于数据的采集时间，因此能够保证检测的实时性，并且基于图像纹理的计算能够准确的确定出车辆的空间占有率及时间占有率，为交通参数统计提供依据。
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公开(公告)号：CN102622582A
公开(公告)日：2012-08-01
申请号：CN201210039553.9
申请日：2012-02-21
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频的道路行人事件检测方法。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，基于块的连同域标记，通过标记目标的轮廓特征分离行人目标，同时记录其重心位置信息，和基于重心位置特征实现匹配计算行人目标速度从而判断是否行人三个步骤。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行人目标进行检测，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，很适合于实时检测行人事件，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN102663746B
公开(公告)日：2014-08-13
申请号：CN201210080263.9
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背景检测方法。该方法结合统计直方图和多帧平均法的基础上，对于简单的背景或者背景变化复杂的环境做出反应，对于简单的背景模型则用统计直方图的方法判断灰度出现最大值点为背景模型灰度值；对于复杂背景则需要判断多个峰值点中哪一个更接近真实的背景。借助多帧平均法求得的参考背景，认为距离参考背景最小的是最接近真实背景。并用实验验证了该方法，取得了较为理想的效果。对于背景环境的简单和复杂度都能做出准确度较高的初始背景估计，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN102637360B
公开(公告)日：2014-07-16
申请号：CN201210096048.8
申请日：2012-04-01
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频的道路停车事件检测方法，主要包括基于块图像分割，通过提取三个不同的背景，然后进行两两比较确定是否为可疑块，然后再通过相邻块区域的个数确定是不是停车事件。该方法能够进行实时检测，运算速率较快，以块为单位进行处理可以提供运算速率，减少阴影、光照的影响，而通过背景相减进行比较，又可以提高检测的准确性，很适合高速公路停车事件的实时检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103236157A
公开(公告)日：2013-08-07
申请号：CN201310099604.1
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
Abstract: 本发明一种基于图像块的状态演变过程分析的停车事件检测方法，通过选取参考帧，划分为多个块，计算每一块与其在相应的参考块中对应像素灰度差的绝对值之和，对从第三帧图像起的所有连续的图像进行处理；确定稳定状态的块并将当前块的像素灰度值保存起来，第一次时保存在SP中，以后的各次保存在SC中，分别计算SP和SC内所有像素的均值和方差，确定不变的块或者变化的块，对变化的块进行连通域检测，确定该连通域是否为停车事件。本发明与现有技术相比，不受背景提取效果的限制，具有较高的稳定性和检测精度，且易于实现，能有效地检测出场景中的所有停车事件，因此具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN102663746A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210080263.9
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背景检测方法。该方法结合统计直方图和多帧平均法的基础上，对于简单的背景或者背景变化复杂的环境做出反应，对于简单的背景模型则用统计直方图的方法判断灰度出现最大值点为背景模型灰度值；对于复杂背景则需要判断多个峰值点中哪一个更接近真实的背景。借助多帧平均法求得的参考背景，认为距离参考背景最小的是最接近真实背景。并用实验验证了该方法，取得了较为理想的效果。对于背景环境的简单和复杂度都能做出准确度较高的初始背景估计，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN102637360A
公开(公告)日：2012-08-15
申请号：CN201210096048.8
申请日：2012-04-01
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频的道路停车事件检测方法，主要包括基于块图像分割，通过提取三个不同的背景，然后进行两两比较确定是否为可疑块，然后再通过相邻块区域的个数确定是不是停车事件。该方法能够进行实时检测，运算速率较快，以块为单位进行处理可以提供运算速率，减少阴影、光照的影响，而通过背景相减进行比较，又可以提高检测的准确性，很适合高速公路停车事件的实时检测。
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公开(公告)号：CN103150549B
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201310044830.X
申请日：2013-02-05
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提供了一种基于烟雾早期运动特征的公路隧道火灾检测方法，通过获取背景图像，划分块，求取计算块和背景块的灰度差值的绝对值之和并赋值得到二值化图像，标定出检测区域，得到检测目标的连通域，重复上述过程，得到疑似烟雾区域，对该区域逆向进行跟踪匹配处理，最终确定该检测目标是否为烟雾，此处是否发生了火灾。本发明的火灾检测方法，与现有技术相比，可对视频监控范围内发生的火灾事件进行检测，不受环境限制，能够实时对视频进行检测，且检测时间短、易于实现、准确性较高，适合于实时检测公路隧道火灾事件，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN103236157B
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：CN201310099604.1
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
Abstract: 本发明一种基于图像块的状态演变过程分析的停车事件检测方法，通过选取参考帧，划分为多个块，计算每一块与其在相应的参考块中对应像素灰度差的绝对值之和，对从第三帧图像起的所有连续的图像进行处理；确定稳定状态的块并将当前块的像素灰度值保存起来，第一次时保存在SP中，以后的各次保存在SC中，分别计算SP和SC内所有像素的均值和方差，确定不变的块或者变化的块，对变化的块进行连通域检测，确定该连通域是否为停车事件。本发明与现有技术相比，不受背景提取效果的限制，具有较高的稳定性和检测精度，且易于实现，能有效地检测出场景中的所有停车事件，因此具有广阔的应用前景。
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