两种视频检测器的区分

视频检测器是实现交通信息采集和交通事故检测的高科技设备,由于其采用的视频检测方式获取交通信息丰富,设备易于安装和调试,对路面不会产生破坏,使用和维护方便,易于系统升级,正在逐渐取代线圈检测等其他方式成为车辆检测的主要手段。视频检测器按其功能可分为采集交通信息的视频车辆检测器及检测交通突发事故的交通事件视频检测器。然而,由于不同功能的视频检测器名称相似,没有规范的标准制约,用户很容易将专门采集交通数据流的视频检测器和交通事件视频检测检测器相混淆。现将两种不同功能的检测器区别加以说明。     

基于视频的高速公路多雾路段车辆检测方法研究

为提高高速公路多雾路段雾天下视频监测范围及交通参数采集精度,本文构建了基于暗通道先验、背景差分的组合算法,对雾天视频图像进行去雾处理和目标检测,以提升高速公路多雾路段雾天下视频监测能力,并在杭州湾跨海大桥浓雾场景下(能见度≤50m)进行了算法验证.研究结果表明,本文提出的组合算法在雾天环境下车辆检测效果良好.     

基于深度识别的停车场高位视频监测应用研究

在我国城镇化、科技化的战略背景下,汽车出行率呈现指数型增长,疫情的常态化发展也让越来越多的人选择自驾出行,这些都给高速公路服务区的停车资源带来了前所未有的挑战,传统的地磁感应器等传感设备在户外容易出现损坏、反复维修增加成本等问题,利用目标图像检测算法是克服该问题的重要技术之一。本文采用深度学习中的区域卷积神经网络算法高效识别出停靠车辆、移动车辆、行人等信息,以提升停车场视频监测系统的效率,有效解决空余车位识别、停车场资源整合、车位诱导的实效性等问题。     

收费站排队长度测量的视频检测方法

视频检测技术因具有直观、功能多、非接触检测等优点在智能交通领域的应用越来越广泛。视频检测可以在高速公路或隧道中用于自动检测停车、撞车、逆行、遗撒物、行人、烟火等交通事件，同时采集车流量等交通数据；还可用于在城市路口检测车辆存在信息，为交通信号机提供触发信号，优化信号控制。本文主要介绍如何通过视频检测技术测量收费站的车辆排队长度，以及当排队长度超过阀值时自动报警。     

高速公路交通视频事件检测系统应用探讨

交通视频事件检测系统为高速公路智能交通管理提供了新的技术手段,提高了高速公路管理部门的工作效率,降低了高速公路管理部门的工作强度。本文以交通视频事件检测系统为例,介绍了交通事件检测系统的应用背景、检测原理、系统架构、系统功能、系统优点及在珠海机场高速的实际应用。     

非连续视频监控区域车辆跟踪方法探析

如何在非连续视频监控区域进行车辆追踪是一项重要的课题。本文在分析跟踪方法的基础上,以加权时间作为前提条件,并以此为基础,分析出摄像机的网络拓扑计算法。并以加权时间为前提,进一步提出摄像机网络拓扑结构估计算法。这些算法能够对车辆的检测及跟踪进行相应的计算,然后将无视野重叠区域下的线索进行融合,以实现车辆的追踪。     

改进的yolov5车辆行人检测方法在云南高速公路的应用

云南交投集团高速监控系统及时高效地对各类交通事故、交通阻塞、违章事件的检出和上报,高度依赖于其对应的目标检测算法。本文针对现有目标检测算法在高速公路监控领域对各类车辆、行人及小目标对象适配性不高、检测精度不够、检出效果不足的问题,提出了一种高速场景下改进yolov5的车辆行人检测算法。本文在yolov5s算法框架的基础上,通过在原有3层输出层基础上额外增加小目标输出层提升对高速场景小目标的检测能力,同时通过引入SPD-Conv卷积提升了网络主干对细粒度特征的提取,最后通过改进原有置信度损失和分类损失进一步提升了算法的检测效果。实验结果和项目实践表明,在自制的真实场景高速数据集下,改进后的yolov5s算法与原yolov5s模型相比,在其推理耗时有少量增加但仍能保证检测过程实时性的情况下,其精确率、召回率、平均准确率均有较明显提升,满足了工程上对高速场景下各类事件的检出要求。     

基于视频流的隧道交通流数据采集及交通仿真探究

本文以降本增效为核心,以当前隧道已有的视频监控设备为基础,基于成熟计算机视觉技术以及MobileVit轻量化车辆检测算法,探索可适配隧道各种环境的低成本可推广的隧道车辆行驶数据采集与仿真模式。在基于实时隧道监控视频流测试中,各类算法在各种复杂情况下均能满足设计指标。     

视频事件自动检测系统在泰州大桥的应用

<正>随着我国高速公路建设的快速发展,高速公路机电系统智能化和自动化程度也在逐步提高。视频事件自动检测系统为高速公路智能交通管理提供了新的技术手段提高了高速公路管理部门的工作效率,降低了高速公路管理部门的工作强度,在交通智能管理领域发挥了很大作用。本文以泰州大桥视频事件自动检测系统解决方案为实例,介绍视频事件自动检测系统的原理、功能以及实施体会。系统原理一、视频事件自动检测工作原理视频自动检测分析仪对实时图像和背景图像进行对比,采用软硬件算法,对视频中的车辆行人等进行分析,得出我们所需要的交通事件信息(交通拥堵、交通事故、车辆停驶、行人、抛洒物、火灾烟雾等)和交通数据信息(如车流、车速、车道占有率、车长等)。     

基于CUDA加速的目标检测在桥梁中的应用

为提高高速公路桥梁安全智能监控水平,该文以锡张高速公路全程监控系统构建为基础,对GMM背景建模提出了参数递推更新、阴影检测和每个像素高斯模型个数自适应选择的策略针对复杂条件下背景建模这一视频检测难点,该文利用常数内存来存储所有只读常量参数来解决存访速度;利用内存优化来对内存数据按段对齐、存储器合并访问、按SoA排序,以解决存访合并和IO延迟隐藏;对在CPU端和GPU端利用页锁定内存和CUDA流来实现代码异步并行,以从根本上来提高数据访问效率、降低算法复杂度。经测试结果表明,相比CPU实现,GPU方式能够明显提高算法的实时性能。     

高速公路车辆检测器的综合比选

随着我国经济的发展和高速公路通车里程的增加、高速公路车流量的日益增长,高速公路监控系统的作用越来越突出,交通流数据采集和交通事故检测是监控系统的重中之重。基础交通信息和交通事故主要包括车流量、车速、车间距、车辆类型、道路占有率、车辆违章信息、交通事故检测等。车辆检测器作为交通信息采集的一个重要组成部分,以机动车辆为检测目标,检测车辆的通过或存在状况,其作用是为智能交通控制系统提供足够的信息以便进行最优的控制。目前国际上常用的车辆检测器主要有环形线圈车辆检测器、视频车辆检测器、微波车辆检测器、激光车辆检测器等,其中环形线圈车辆检测器由于其高准确率、低成本和高可靠性而被我国高速公路大量使用。     

视频检测器产品展示

SUPCON VTD-D(浙大中控)功能特点每个视频处理器最多可检测双向八车道;采用先进的特征检测处理算法,全面消除阴影、车灯、光线及恶劣天气的影响,在不同的光照和天气状况下,都保持高精确度;视频处理器可根据安装的高度设置大小不同的检测区域,可设置不少于32个检测区域;视频处理器可按用户定义的时间间隔,对车辆实时计     

基于视频车辆检测器的货车占道监测

视频车辆检测器是随着高速公路建设而发展起来的,现在已经成为高速公路和城市交通道路监控系统中不可缺少的组成部分.视频车辆检测器在近20年取得了长足的发展,在我国高速公路中得到了较广泛的应用,如湖南临长高速公路、广州新国际机场高速公路、莞深高速公路和四川城南高速公路均采用了视频车辆检测器.与传统的感应线圈车辆检测器等高速公路监控设备相比,视频车辆检测器具有如下优点:虚拟检测域由监控计算机设置,且可按不同需要移动虚拟检测域,操作简单灵活;安装、维修检测器时无须破坏路面;检测器可提供视频图像参考,保证监控质量.     

公路交通信息采集方式的综合比较

随着我国智能交通系统概念的日益普及和应用的迅速发展,交通数据采集和交通事故检测已经作为智能交通系统的重中之重,对其优先发展。基础交通信息和交通事故主要包括车流量、车速、车间距、车辆类型、道路占有率、车辆违章信息、交通事故检测等。在这种情况下,原有的环型线圈检测器信息采集开始显得力不从心,而微波检测、视频检测、红外检测等多种检测手段正越来越多地应用在高速公路项目建设中。     

视频交通流检测器应用方案

随着我国智能交通系统概念的日益普及和应用的迅速发展,交通流数据采集作为智能交通系统的重中之重来优先发展。基础交通信息主要包括车流量、车速、车间距、车辆类型、道路占有率等。采集交通流数据信息检测一般采用线圈检测、微波检测和视频检测三种。线圈检测是目前技术较为成熟的一种检测方式,但线圈的寿命易受各种环境因素影响,安装和维护难度较大,微波检测对于车流量大的路段检测精确度稍差,同时对安装要求非常高,视频检测器是目前最为流行的一种检测技术,技术的发展非常     

车辆检测技术和车辆检测器的比较分析（上）

因为近期一直在研究交通事件管理的问题,所以比较关注各种车辆检测技术的对比和软件的算法问题,现将搜集到的一些车辆检测技术资料提供给读者参考,在合适的时候,我们还将事件管理软件的需求和系统分析的资料整理成文.     

Traficon正式发布无线通讯的Traficam

作为视频车辆检测技术世界级参照的比利时Traficon公司始终走在视频检测技术研发的前列。公司研发的世界上第一个一体化视频车辆检测器Traficam在2003年正式上市,第二代Traficam于2005年正式上市。2008年1月公司研发的无线通讯Traficam在获得ETSI／FCC认证后正式上市。     

基于微波车检器的动态交通事件检测系统

从软件设计与实现的角度出发,以满足河北省高速公路路网监控对交通事件检测的需求为目标,探讨了基于微波车辆检测器的高速公路动态交通事件检测系统的设计方案,阐述了系统软件结构及各模块的功能与实现方案,介绍了应用于该系统的交通事件自动检测算法系统通过采集微波车辆检测器的交通数据,运用AID算法进行动态交通事件检测,并配合使用全程监控摄像机进行人工核实,使交通事件可以得到全天候快速检测及确认,并根据事先做好的预案进行事件处理。     

视频事件检测在沪苏浙高速公路的应用

交通环境中大量的信息来源于视觉,比如,交通信号、交通标志、道路标线、行人、运动的车辆、交通目标的行为等等。因此,用视频监视技术对诸如此类的信息进行处理是一种自然的选择。江苏沪苏浙高速公路视频事件检测系统利用计算机视觉、神经、网络、     

基于Hadoop交通视频大数据分析组件的设计与应用

随着计算机网络技术的进步,视频监控正朝着高清化和智能化方向发展,并广泛应用于智能交通领域,面对海量的交通视频大数据,提出一种利用数据并行和算法并行来提升视频大数据分析性能的解决思路,设计基于Hadoop的分布式视频大数据分析组件,将视频文件进行物理分割,并将视频分析算法分布到多台计算机上,通过Map/Reduce分布式计算框架对视频大数据进行分析。计算实验结果表明思路合理、可靠和高效,能够有效提高交通视频大数据分析的性能。最后,阐述交通视频大数据分析组件在违章停车或事故停车检测、道路遗留物检测、道路烟火检测、道路拥堵分析等交通事件中应用场景,具有较强的实用价值。