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新威尼斯8702

时间:2019-12-12 00:37:45 作者:ag电子竞技俱乐部官博 浏览量:52643

新威尼斯8702研究人员研发高速公路车辆监控系统 探测并拦截违反交规车辆

  研究人员在Arxiv.org上发表了一篇名为“高速公路交通中的车辆智能监控系统”(An Intelligent Monitoring System of Vehicles on Highway Traffic),文中指出研究人员描述了一个框架,该框架利用480 x 640像素的摄像头(安装在路边电线杆或交通信号灯上),以每秒25帧的速度抓取视频;然后人工智能(AI)模型会逐帧消化视频,以探测车辆并记录车辆的位置和速度。该系统使用一种简单的图像处理技术提取单个帧,同时算法对帧的数值像素值中包含的背景数据(如树木、建筑物和停放分汽车)以及前景数据(如移动的车辆和行人)进行分类,以,以创建没有静止物体的道路掩模。

  在完成噪音抑制预处理步骤后,该系统通过检测车辆的轮廓(具体来说,是通过确定车辆的边缘是否能通过给定的像素),并且通过比较相邻的每辆车的颜色,将每一帧中的车辆隔离开。图像分割技术 - 区域生长分割检查种子点的像素,并确定是否应该将相邻的像素添加至初始区域中,从而可确定车辆的方向,而车辆与摄像头的距离可测量出车辆的相对速度。该方法利用了模式识别、数字图像处理和数学方法,对车辆进行探测、追踪并计算车辆速度。

  研究人员在Arxiv.org上发表了一篇名为“高速公路交通中的车辆智能监控系统”(An Intelligent Monitoring System of Vehicles on Highway Traffic),文中指出研究人员描述了一个框架,该框架利用480 x 640像素的摄像头(安装在路边电线杆或交通信号灯上),以每秒25帧的速度抓取视频;然后人工智能(AI)模型会逐帧消化视频,以探测车辆并记录车辆的位置和速度。该系统使用一种简单的图像处理技术提取单个帧,同时算法对帧的数值像素值中包含的背景数据(如树木、建筑物和停放分汽车)以及前景数据(如移动的车辆和行人)进行分类,以,以创建没有静止物体的道路掩模。

,见下图

  据外媒报道,密切关注高速公路的交通流量从多方面来看都有益处,主要可以揭示造成交通堵塞、违反道路规则和交通事故的根本原因。不幸的是,传统技术依赖昂贵的雷达、激光和激光雷达传感器的组合才能了解交通流量。因此,巴基斯坦斯瓦比大学(University of Swabi)、伊斯兰堡Comstats大学和孟加拉国杰索尔科技大学(Jessore University of Science and Technology)的研究人员找到了一种替代方法:利用机器学习算法从摄像头拍摄的镜头中提取有用的数据。

  未来,研究人员将把该框架应用于道路交叉口,并扩展至隧道和立交桥。

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  研究人员承认,具有更高分辨率和帧速率的摄像头能够获取“更丰富”的时间和车辆数据,但是他们表示,他们的概念验证已经在几种道路上经过了测试,而且得到了良好的结果,可为提供一个简单、经济、易于部署的高速公路监控解决方案奠定基础。该框架可帮助更好地管理交通流量,减少交通事故发生的机会,此外,还能用于探测并拦下违反交通规则的车辆并。

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  据外媒报道,密切关注高速公路的交通流量从多方面来看都有益处,主要可以揭示造成交通堵塞、违反道路规则和交通事故的根本原因。不幸的是,传统技术依赖昂贵的雷达、激光和激光雷达传感器的组合才能了解交通流量。因此,巴基斯坦斯瓦比大学(University of Swabi)、伊斯兰堡Comstats大学和孟加拉国杰索尔科技大学(Jessore University of Science and Technology)的研究人员找到了一种替代方法:利用机器学习算法从摄像头拍摄的镜头中提取有用的数据。

  未来,研究人员将把该框架应用于道路交叉口,并扩展至隧道和立交桥。

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  研究人员在Arxiv.org上发表了一篇名为“高速公路交通中的车辆智能监控系统”(An Intelligent Monitoring System of Vehicles on Highway Traffic),文中指出研究人员描述了一个框架,该框架利用480 x 640像素的摄像头(安装在路边电线杆或交通信号灯上),以每秒25帧的速度抓取视频;然后人工智能(AI)模型会逐帧消化视频,以探测车辆并记录车辆的位置和速度。该系统使用一种简单的图像处理技术提取单个帧,同时算法对帧的数值像素值中包含的背景数据(如树木、建筑物和停放分汽车)以及前景数据(如移动的车辆和行人)进行分类,以,以创建没有静止物体的道路掩模。

(图片来源:高速公路交通中的车辆智能监控系统论文)

研究人员研发高速公路车辆监控系统 探测并拦截违反交规车辆  研究人员在Arxiv.org上发表了一篇名为“高速公路交通中的车辆智能监控系统”(An Intelligent Monitoring System of Vehicles on Highway Traffic),文中指出研究人员描述了一个框架,该框架利用480 x 640像素的摄像头(安装在路边电线杆或交通信号灯上),以每秒25帧的速度抓取视频;然后人工智能(AI)模型会逐帧消化视频,以探测车辆并记录车辆的位置和速度。该系统使用一种简单的图像处理技术提取单个帧,同时算法对帧的数值像素值中包含的背景数据(如树木、建筑物和停放分汽车)以及前景数据(如移动的车辆和行人)进行分类,以,以创建没有静止物体的道路掩模。

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  在完成噪音抑制预处理步骤后,该系统通过检测车辆的轮廓(具体来说,是通过确定车辆的边缘是否能通过给定的像素),并且通过比较相邻的每辆车的颜色,将每一帧中的车辆隔离开。图像分割技术 - 区域生长分割检查种子点的像素,并确定是否应该将相邻的像素添加至初始区域中,从而可确定车辆的方向,而车辆与摄像头的距离可测量出车辆的相对速度。该方法利用了模式识别、数字图像处理和数学方法,对车辆进行探测、追踪并计算车辆速度。

(图片来源:高速公路交通中的车辆智能监控系统论文)

  研究人员在Arxiv.org上发表了一篇名为“高速公路交通中的车辆智能监控系统”(An Intelligent Monitoring System of Vehicles on Highway Traffic),文中指出研究人员描述了一个框架,该框架利用480 x 640像素的摄像头(安装在路边电线杆或交通信号灯上),以每秒25帧的速度抓取视频;然后人工智能(AI)模型会逐帧消化视频,以探测车辆并记录车辆的位置和速度。该系统使用一种简单的图像处理技术提取单个帧,同时算法对帧的数值像素值中包含的背景数据(如树木、建筑物和停放分汽车)以及前景数据(如移动的车辆和行人)进行分类,以,以创建没有静止物体的道路掩模。

1.  研究人员承认,具有更高分辨率和帧速率的摄像头能够获取“更丰富”的时间和车辆数据,但是他们表示,他们的概念验证已经在几种道路上经过了测试,而且得到了良好的结果,可为提供一个简单、经济、易于部署的高速公路监控解决方案奠定基础。该框架可帮助更好地管理交通流量,减少交通事故发生的机会,此外,还能用于探测并拦下违反交通规则的车辆并。

  研究人员承认,具有更高分辨率和帧速率的摄像头能够获取“更丰富”的时间和车辆数据,但是他们表示,他们的概念验证已经在几种道路上经过了测试,而且得到了良好的结果,可为提供一个简单、经济、易于部署的高速公路监控解决方案奠定基础。该框架可帮助更好地管理交通流量,减少交通事故发生的机会,此外,还能用于探测并拦下违反交通规则的车辆并。

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2.

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  未来,研究人员将把该框架应用于道路交叉口,并扩展至隧道和立交桥。

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  未来,研究人员将把该框架应用于道路交叉口,并扩展至隧道和立交桥。

4.。

  研究人员承认,具有更高分辨率和帧速率的摄像头能够获取“更丰富”的时间和车辆数据,但是他们表示,他们的概念验证已经在几种道路上经过了测试,而且得到了良好的结果,可为提供一个简单、经济、易于部署的高速公路监控解决方案奠定基础。该框架可帮助更好地管理交通流量,减少交通事故发生的机会,此外,还能用于探测并拦下违反交通规则的车辆并。

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