基于投影变换的交通流二元线性回归变点识别方法

合集下载

一种基于计算机视觉的车流量检测方法

一种基于计算机视觉的车流量检测方法作者：王建华等来源：《电脑知识与技术》2013年第19期摘要：该文提出一种基于计算机视觉的车流量检测方法。

首先，利用背景差法对视频中车辆前景图像进行提取。

其次，对前景图像进行灰度化、二值化、膨胀、填充等图像处理方法。

然后，完成图片中目标块数目的统计，完成车辆的计数。

最后，对车辆粘连问题提出了基于车辆形状的解决方案。

实验结果表明了该方法的准确性和有效性。

关键词：计算机视觉；背景差法；图像处理；车流量检测；二值化中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）19-4493-03随着现代交通的快速发展，车辆的日益增多，合理利用道路资源成为目前一项重要课题。

为了实现快速准确地检测道路中的车流量，该文提出了一种基于计算机视觉的车流量检测方法。

1 车辆前景图像的提取对车辆进行检测的前提是提取车辆的前景图像，即在视频序列中实时地发现并提取运动目标，为之后运动目标的处理、识别、分析等算法提供数据[1]。

一般情况下视频监控中背景与摄像头之间相对位置保持不变，则背景图像的大小和位置在不同帧中将保持不变，于是可以直接利用帧间同一位置像素的亮度或颜色的差别来进行变化检测，并提取目标。

对于运动目标检测和提取算法，常用的有帧间差法、背景差法这两种方法。

帧间差法是利用相邻帧的图像相减得到车辆的前景图像，而背景差法是利用当前的图像减去背景图像得到车辆的前景图像。

后者更加直接有效，通常能够提供最完备的特征数据，是当前静止背景下进行运动目标检测的最常用的方法[2]。

具体做法：[Dt（x，y）=ft（x，y）-f（x，y）] （1）其中[Dt（x，y）]为提取出来的车辆前景图像；[ft（x，y）]为当前视频图像；[f（x，y）]为视频的背景图像。

摄像头的位置是不变的，所以当前视频图像的背景与背景图片相同，相减后相同点的灰度值都变为零。

而车辆包含的点在两幅图中的灰度值不一样，相减后不为零[3]。

基于计算机视觉的车道线识别算法研究

基于计算机视觉的车道线识别算法研究第一章：引言计算机视觉是一种研究计算机如何获取、处理、分析图像和视频的技术。

作为人工智能的一个分支，计算机视觉在智能交通领域有着广泛的应用。

其中，车道线识别是智能驾驶、自动驾驶等技术的重要组成部分。

车道线识别算法是通过分析车辆行驶时图像中的车道线，确定车辆所在的行驶路线，并指导自动驾驶系统行驶。

本文将基于计算机视觉研究车道线识别算法，提出一种基于图像处理技术的车道线识别算法。

第二章：相关技术2.1 图像处理技术图像处理技术是车道线识别算法的基础，主要包括图像滤波、边缘检测、二值化、霍夫变换等技术。

其中，图像滤波是为了去除图像噪声，边缘检测是为了提取车道线的边缘信息，二值化是为了将图像转化为黑白二值图像，霍夫变换是为了检测图像中的直线。

2.2 机器学习技术机器学习技术用于实现智能化的车道线识别算法。

常用的机器学习算法包括支持向量机、决策树、神经网络等。

机器学习算法可以通过训练样本来学习车道线的特征，并根据学习结果进行车道线识别。

第三章：算法设计本文提出的车道线识别算法基于图像处理技术和机器学习技术，主要分为以下几个步骤：3.1 图像预处理图像预处理包括图像滤波、边缘检测、二值化等步骤。

首先，采用高斯滤波去除图像噪声；然后，采用Sobel算子进行边缘检测，并使用Canny算法进一步提取车道线的边缘信息；最后，将图像二值化，将车道线的边缘信息提取出来。

3.2 车道线检测车道线检测包括霍夫变换和直线拟合两个步骤。

首先，使用霍夫变换检测图像中的直线；然后，对直线进行参数拟合，得到车道线的位置和斜率。

3.3 车道线跟踪车道线跟踪是为了保持车道线的连通性和稳定性。

本文采用滑动窗口的方式对车道线进行跟踪。

首先，将车道线分为多个窗口，然后通过每个窗口内像素点的多项式拟合来得到车道线的位置信息。

3.4 车道线校正车道线校正是为了纠正车道线的偏差。

本文采用车道线左右偏差的平均值作为校正系数，将车道线向左或右移动校正偏差。

基于计算机视觉的交通流量监测与预测

基于计算机视觉的交通流量监测与预测随着城市化进程不断加速，交通拥堵问题也日益凸显。

在如今的城市交通中，优化交通流势在必行。

而交通流量监测与预测技术可以对交通流进行精准的控制，以达到最佳的通行效率。

基于计算机视觉的交通流量监测与预测技术是一种具有广泛应用前景的技术，本文将围绕此话题展开讨论。

一、计算机视觉技术在交通监测中的应用1.1 相机监测技术计算机视觉中最基本的就是相机监测技术。

通过设置相机并安装于路口或交通要道处，就可以实现对车辆行驶情况、车辆数量等信息的实时监测。

相机监测技术可以采用传统的停车路口的卡口式、在线监控，或者采用90°电视墙式。

其中，双相机解算技术更是常见在这种情况下，由于车辆离开了监测区域，无法准确测量车辆速度而影响监测准确度。

然而，通过双相机监测技术，由于充分覆盖了监测区域，保证了车辆的监测。

并且利用一些处理算法帮助较准确地解算出车速与车辆类型等信息。

1.2 基于深度学习的交通监测近年来，基于深度学习的交通监测技术也得到了迅速的发展。

由于深度学习具有强大的学习能力和预测能力，在交通监测上也取得了卓越成果。

深度学习监测技术可以借助卷积神经网络（CNN）等方法来实现对车辆的识别与分类等功能。

在实际应用中，将监控视频数据收集到的车辆图片进行预处理，并基于网络模型对车辆进行分类、识别与统计。

这会让我们准确地监测到车辆数量、车型、车速、车道分布等诸多信息。

二、交通监测的必要性交通监测与预测技术对于城市交通管理来说，是至关重要的。

在日常城市交通管理中，准确把握道路交通情况、掌握交通拥堵状况，是保障城市交通安全与通行畅顺的首要任务。

而实时交通监测数据可以被用于城市交通规划、指挥和决策：2.1 交通规划交通规划是一项长期而且繁琐的工作。

一些城市交通问题的解决需要大量经验和数据。

交通监测技术提供的准确的交通流数据可以为交通规划提供有力的支持，从而使交通规划更加科学和合理。

2.2 交通指挥当交通拥堵发生时，需要快速调动相应的资源来缓解拥堵。

基于计算机视觉的交通流量监测与分析

基于计算机视觉的交通流量监测与分析交通流量监测与分析是城市交通管理和规划中非常重要的一项工作。

随着科技的发展，计算机视觉技术在交通流量监测领域的应用越来越广泛。

本文将探讨基于计算机视觉的交通流量监测与分析的相关技术和应用。

计算机视觉的交通流量监测与分析是利用计算机视觉技术对道路交通进行实时监测和数据分析的过程。

它可以通过摄像头对交通场景进行拍摄，然后利用图像处理和图像识别等技术对交通流量进行自动分析和统计。

这种监测方式具有高效、准确、实时等特点，能够为交通管理部门提供重要的数据支持和决策依据。

在交通流量监测与分析中，常用的技术包括车辆检测、车辆跟踪和车辆计数等。

车辆检测是通过计算机视觉技术对交通中的车辆进行实时检测，可以利用图像处理算法对车辆进行分割和边缘检测，进而准确地判断出车辆的位置和大小等信息。

车辆跟踪是指在车辆检测的基础上，通过连续的图像处理技术对车辆进行跟踪，从而得到车辆的轨迹和速度等信息。

车辆计数则是通过车辆检测和跟踪技术，对通过某个区域的车辆进行计数和统计，进而获取交通流量的实时数据。

在实际应用中，基于计算机视觉的交通流量监测与分析在交通管理、交通信号优化、车辆智能导航等领域发挥了重要作用。

首先，交通管理部门可以通过交通流量监测与分析的数据，及时调整交通信号灯的时间，优化道路交通流畅度。

其次，基于计算机视觉的交通流量监测与分析还可以为车辆智能导航提供数据支持，使驾驶员在路上选择最佳路径，避免拥堵和交通事故。

此外，交通流量监测与分析还可以用于实时监测交通事故和违规行为，提高交通安全性。

然而，基于计算机视觉的交通流量监测与分析也面临一些挑战和问题。

首先，交通场景复杂多变，包括各种车辆、行人、交通标志等，如何准确地对各种目标进行检测和识别仍然是一个难题。

其次，交通流量庞大，特别是在高峰时段，交通监测系统需要能够处理大量数据，并且能够实时地进行分析和统计。

另外，基于计算机视觉的交通监测系统还需要解决隐私和安全等问题，确保个人信息的保护和数据的安全。

基于投影特征值的交通信号灯检测与识别方法

基于投影特征值的交通信号灯检测与识别方法【摘要】本文介绍了一种基于投影特征值的交通信号灯检测与识别方法。

在交通信号灯检测中，面临着复杂的环境和光线变化等挑战。

通过分析投影特征值的原理，提出了一种有效的特征提取方法，并结合信号灯识别算法实现了对交通信号灯的准确识别。

文章还对实验结果进行了详细分析，证明了该方法在交通信号灯检测与识别领域的优势。

未来的研究方向包括进一步优化算法以提升检测和识别准确率，并适应复杂多变的交通场景。

通过本研究，可以为交通信号灯检测技术的发展提供新的思路和方法。

【关键词】交通信号灯、投影特征值、检测、识别、特征提取、算法、实验结果、优势、未来研究方向1. 引言1.1 研究背景交通信号灯是道路交通中的重要标志，用以指示车辆和行人何时停止和何时通行。

而实现对交通信号灯的自动检测与识别，对于提高交通管理的效率和安全性具有重要意义。

传统的交通信号灯检测与识别方法常常面临着光照变化、遮挡和背景干扰等挑战，使得其性能难以保证。

基于投影特征值的交通信号灯检测与识别方法以其简单、高效的特点受到了广泛关注。

通过对交通信号灯的投影特征进行提取与分析，可以有效地识别信号灯的位置和状态。

这种方法不仅能够降低计算复杂度，还能够提高检测与识别的准确性和鲁棒性。

研究基于投影特征值的交通信号灯检测与识别方法具有重要意义。

本文将结合交通信号灯检测的挑战、基于投影特征值的原理、特征提取方法、信号灯识别算法以及实验结果分析，探讨该方法在交通管理领域的应用前景。

本文还将总结该方法的优势并展望未来的研究方向，为进一步推动交通信号灯检测与识别技术的发展提供参考。

1.2 研究意义交通信号灯在城市交通管理中起着至关重要的作用，能够有效地引导车辆和行人的通行，减少交通事故的发生。

由于城市交通环境复杂多变，传统的信号灯检测与识别方法存在着一些问题，如对光照、天气等因素的敏感性以及对复杂背景的适应性不足。

基于投影特征值的交通信号灯检测与识别方法具有许多优势，能够更好地应对复杂的交通环境。

基于计算机视觉的交通流量预测技术研究

基于计算机视觉的交通流量预测技术研究随着城市交通规模的不断扩大，交通拥堵已经成为现代城市发展面临的一大问题。

了解城市交通流量的运行情况和趋势非常重要，能够有效地指导交通管理部门制定优化交通流的措施。

传统的交通流量监测手段存在一些局限性，如人工手动记录数据维护大，数据准确度低等问题。

随着计算机视觉技术的发展，基于计算机视觉的交通流量预测技术逐渐成为趋势。

本篇文章将介绍基于计算机视觉的交通流量预测技术的研究发展现状和主要方法。

一、引言交通流量监测是交通系统的重要组成部分，可以用来描述道路交通流的属性、规模和组成等。

传统的交通流量监测手段包括路段计数器、车牌识别、摄像头记录等方法。

这些方式的优点在于维护相对简单，可靠性和准确性也较高。

但是，由于数据是手动记录的，用于监测的传感器数量限制了数据的范围，有时可能会导致采样偏差，准确性也可能会因车速或天气等外部因素而受影响。

基于计算机视觉的交通流量预测技术是指利用摄像机和计算机视觉算法对交通图像进行分析处理，获得交通流量参数的一种方法。

与传统的监测手段相比，基于计算机视觉的交通流量预测技术具有以下优势：1. 可以同时处理多个位置的数据，范围更广。

2. 可以在没有额外的探测设备，或者设备不能正常工作的情况下收集数据。

3. 采用自动化设计，可以减少人力成本，减少数据维护成本。

4. 可以优化交通管理，指导交通规划，以及制定交通管理政策。

二、研究现状基于计算机视觉的交通流量预测技术几乎是在计算机视觉兴起之后才得以开发实现。

自2010年以来，这一技术得到了迅速的发展和应用，并且引起了越来越多的关注。

有关的研究范畴涵盖了监控器，交通数据采集，车辆检测，交通特征分析等多方面。

最近，研究人员利用基于计算机视觉的技术开发了有效的交通流量预测算法。

这些方法主要利用道路摄像机监测交通流，通过计算机视觉处理等技术对交通流量进行实时分析。

这些方法可以实时跟踪车辆在交通网络中的运动，还可以通过大型数据挖掘和领域知识的整合来预测交通流量未来的趋势。

基于计算机视觉的交通流量检测与优化技术

基于计算机视觉的交通流量检测与优化技术交通流量是指在特定时间内通过道路或交通网络的车辆数量。

了解和掌握交通流量情况对于交通管理和规划非常重要。

基于计算机视觉的交通流量检测与优化技术可以提供实时、准确的交通流量数据，帮助交通管理部门进行交通控制和优化。

本文将介绍基于计算机视觉的交通流量检测与优化技术的原理和应用。

基于计算机视觉的交通流量检测与优化技术是利用计算机视觉技术对交通场景进行图像或视频分析，获取交通流量信息，并根据获取的数据进行交通控制和优化。

这项技术涉及图像处理、目标检测和跟踪、机器学习等多个领域的算法和方法。

首先，基于计算机视觉的交通流量检测技术通过对交通场景的图像或视频进行处理，提取出交通流量相关的特征和信息。

这些特征可以包括车辆的大小、形状、颜色等。

利用图像处理和模式识别的方法，可以将交通场景中的车辆区分出来，并统计出车辆数量和流量。

同时，这项技术还可以检测车辆的行驶方向、速度等信息。

其次，基于计算机视觉的交通流量优化技术通过分析和理解交通流量数据，提出交通控制和优化策略。

利用机器学习和统计分析的方法，可以对交通流量进行预测和建模。

交通管理部门可以根据预测结果和模型进行交通信号灯的优化调整，以提高交通效率和减少拥堵。

此外，交通管理部门还可以根据交通流量数据，制定交通规划，合理分配交通资源，提高道路和交通网络的使用效率。

基于计算机视觉的交通流量检测与优化技术有着广泛的应用前景。

首先，它可以用于交通事故的预警和处理。

通过实时监测交通流量，交通管理部门可以及时发现交通事故，并采取相应的措施。

其次，这项技术还可以用于交通信号灯的智能控制。

根据交通流量数据，交通信号灯可以自动调整信号时长，以适应实时的交通情况。

此外，基于计算机视觉的交通流量检测与优化技术还可以用于交通网络的规划和设计。

通过对交通流量数据的分析，可以确定道路设施的位置和容量，以最大程度地满足交通需求。

尽管基于计算机视觉的交通流量检测与优化技术有着广阔的应用前景，但在实际应用中仍然存在一些挑战。

基于双重ROI和变间距扫描的车道线检测

引用格式
车道线检测，双重感兴趣区域，变间距扫描，概率Ｈｏｕｇｈ变换
王鑫，刘玉超，海丹．基于双重ＲＯＩ和变间距扫描的车道线检测［Ｊ］．指挥与控制学报，２０１７，３（２）：１５４ —１５９
ＤＯＩ１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．２０９６．０２０４．２０１７．０２．０１５４
ｉｆｎａｌｌｙｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃＨｏｕｇｈｔｒａｎｓｆｏｒｍｍｅｈｏｔｄｉｓｕｓｅｄｉｎｈｅｔｌｎｅａｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｅｘｐｅｉｍｅｒｎｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｈｅｔｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｈｏｔｄｃａｎｅｆｃｔｅｉｖｅｌｙ
ＬａｎｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄＢａｓｅｄｏｎＤｏｕｂｌｅＲＯＩａｎｄＶａｒｉｅｄ－Ｌｉｎｅ－ＳｐａｃｉｎｇＳｃａｎｎｉｎｇ
ＷＡＮＧＸｉｎ１，３ＬＩＵＹｕ — Ｃｈａｏ２ＨＡＩＤａｎ３ＡｂｓｔｒａｃｔＡｌａｎｅｄｅｔｅｃｉｔｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｒｅｇｉｏｎｏｆｉｎｔｅｒｅｓｔｎｄａｈｅｔｓｃｎｎａｉｎｇｌｉｎｅｉｓｄｅｖｅｌｏｐｅｄｔｏｓａｔｉｓｆｙｔｈｅｒｅａ１．ｉｔｍｅｎｄａｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｏｆｔｈｅａｕｘｉｌｉａｒｙｄｒｉｖｅｓｙｓｔｅｍｎｄａｓｅｌｆ－ｄｒｉｖｉｎｇｓｙｓｔｅｍ．１１ｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｈｏｔｄｉｓｄｉｖｉｄｅｄｉｎｔｏｔｗｏｐｈａｓｅｓｏｆｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｉｔｏｎｎｄａｌａｎｅｒｅｃｏｇｎｉｉｔｏｎ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｏｉｒｇｉｎｌａｉｍａｇｅｉｓｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｅｄｂｙｔｈｅｇｒａｙａｌｇｏｉｔｒｈｍ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｈｅｔｐｉｎｒｃｉｐｌｅｏｆｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ，ｓｃｎｎａｉｎｇｌｉｎｅｓａｒｅｄｉｖｉｄｅｄｉｎｖａｒｉａｂｌｅｉｎｔｅｒｖｌａｆｏｒｒｏｕｇｈｆｅａｔｕｒｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．ｈｅｎｔｈｅｄｏｕｂｌｅＲＯＩｉｓｓｅｔｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｈｅｔｌｎｅａｐｏｓｉｉｔｏｎｄｅｔｅｃｔｅｄｉｎｔｈｅｌａｓｔｍｏｍｅｎｔｎｄａｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｓｅｘｔｒａｃｔｅｄｃｕｒｒｅｎｔｉｔｍｅ．ＩｎｔｈｅＲ０Ｉ．ｏｎｅ．ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｌａｅｄｇｅｏｐｅｒａｔｏｒｉｓｕｓｅｄｆｏｒｆｅａｔｕｒｅｅｘｒａｔｃｉｔｏｎａｎｄ

基于Hilbert-Huang变换和支持向量机的油水两相流流型识别

摘要：针对油水两相流的测量难题，利用文丘里管对水平管内油水两相流流型进行了研究。基于差压波动信号，提出了ＨｉｅｔＨｕｎｌｒ－ａｇ变换与支持向量机相结合的流型识别方法。首先计算差压波动信号的均方根，并对其进行ｂ归一化处理后作为表征流型的特征向量之一；然后对差压信号进行Ｈｉｅｔａｇ换，利用经验模态分解后的ｌｒＨｕｎ变ｂ－
ｔｕｂｅ．Ｗｉｈｔｉｅｈｔｈｓｍｔｏｄ，ｔｏｔｍｅｎｓｈｅｒｏａｑｕａｅｏｆｔｉｆｒｎｉｌｐｒｓｕｅｓｇｌｗａａｃａｅｎｄｕｓｄａｒｈｅｄｆｅｅｔａｅｓｒｉｎａｓｃｌｕｌｔｄａｅｓｏｅｏｈｅｃａａｔｒｓｉｅｔｓａｔｒｉｓｎｍａｉｅ．Ｍｅｎｎｆｔｈｒｃｅｉｔｃｖｃｏｒｆｅｔｗａｏｒｌｚｄａｗｈｉｅ，ｔｉｆｒｎｔａｅｓｒｓｇｌｗａｌｈｅｄｆｅｅｉｌｐｒｓｕｅｉｎａｓｈａｎｄｌｄｗｉｈＨｉｂｅｔＨｕａｒｎｓｏｒｅｔｌｒ— ｎｇｔａｆｍ．Ｔｈｅｅｒａｉｆｔｉｓｎｄｔｅｏｎａｅｓｗｅｅｏａｎｅｎｅｇｙｒｔｏｓｏｈｅｆｒｔａｈｅｓｃｄｌｙｒｒｂｔｉｄａｈｅｓｔｏｔｅｔｃｒｃｅｉｔｃｅｔｓｌｓｌａｓｏｃａｅｗｉｈｈｅｌｗｒｇｉｅ，ｂｙｈｒＷＯｈａａｔｒｓｉｖｃｏｒｃｏｅｙｓｉｔｄｔｔｆｏｅｍｕｓｎｔｍｕｌｉｉｇｈｅｔ— ｒｓｌｉｎｅｔｒｈｅｅｏｕｔｏｆａｕｅｏｆｔｅｍｐｉｉａｏｎｌｓｓｒｃｌｍｄｅａａｙｉ．Ｔｈｅｎ，ｔｌｈｅｆｏｗｅｉａｄｅｉｉｄｗｉｈＳＶＭ，ａｒｇｍｅｗｓｉｎｔｆｅｔｎｄｂｅｔｒｅｕｌｓｔｅｒｓｔｗｅｅｒｏｂａｎｄｔｉｅ．Ｔｈｅｏｉｗａｅｆｏｌ — ｔｒｌｗｍｅｓｒｍｅｃｕｌｂｂｔｅｍａｉｆｏａｕｅｎｔｏｄｅｅｔｒｄｅｆｌｗｒｇｉｅｅｍｉｎｔｆｃｔｏｓｃｄｅｉｉａｉｎｗａｏｍｂｉｅｔｈｄｅｆｔｅｏｉ－ｔｒｔ — ａｅｆｏｍｅｓｅｎｉｎｔｉｎｄｗｉｈｔｅｍｏｌｏｈｌｗａｅＷＯ－ｓｌｗａｕｒｍｅｔｕｓｎｇａＶｅｕｒ — ｐｈ

基于高光谱技术的不同霉变程度籼稻快速鉴别

基于高光谱技术的不同霉变程度籼稻快速鉴别龚中良;郑立章;文韬;李立君;谢洁飞;马强【摘要】为解决快速、无损鉴别籼稻霉变程度问题.该文利用高光谱技术采集正常、轻度霉变、中度霉变和重度霉变共4类籼稻样本的光谱数据,经不同预处理后,通过连续投影算法(SPA)提取特征波长,采用多元线性回归判别分析(MLR-DA)建立籼稻霉变程度鉴别模型.同时,通过竞争性自适应重加权算法(CARS)筛选特征变量,采用偏最小二乘法回归判别分析(PLS-DA)建立鉴别模型.研究结果表明,SG-SPA-MLR-DA 和RAW-CARS-PLS-DA模型的验证集相关系数Rp均大于0.950.其中,RAW-CARS-PLS-DA模型的预测效果最优,其验证集相关系数Rp为0.969,均方根误差RMSEP为0.269,对未知籼稻样本的总体分类准确率为93.33％.该模型对不同霉变程度籼稻具有较强的鉴别能力,故该方法可为快速、无损鉴别籼稻霉变程度提供技术支持.%In order to solve the problem of fast and nondestructive identification of moldy,the spectral data of four kinds of moldy indica rice,including normal indica rice,mildly moldy indica rice,moderately moldy indica rice and seriously moldy indica rice,was collected by using the hyperspectral technology.After preprocessing with five methods,the successive projections algorithm (SPA) was proposed to extract the characteristic wavelength;then,the identification models of different degree of moldy indica rice were established by using the multivariate linear regression-discriminate analysis (MLR-DA).Meanwhile,the competitive adaptive reweighted sampling (CARS) was used to obtain characteristic variables;the identification models were established by using partial least squares regression-discriminate analysis (PLS-DA).The resultsshowed that the correlation coefficient of validation set (Rp) of the SG-SPA-MLR-DA model and RAW-CARS-PLS-DA model were more than0.950.The prediction precision of the RAW-CARS-PLS-DA model was optimal,the correlation coefficient of validation set (Rp) was 0.969,the root mean square error of validation set (RMSEP) was 0.269,and the overall accuracy of identification rate of predicted samples was 93.33％.The model has the ability of identifying the different degree of moldy indicarice.Therefore,this method can provide technical support for quick and nondestructive identification of the mildewing process of the indica rice.【期刊名称】《中国粮油学报》【年(卷),期】2017(032)008【总页数】8页(P123-130)【关键词】高光谱技术;预处理;霉变;籼稻;模型;鉴别【作者】龚中良;郑立章;文韬;李立君;谢洁飞;马强【作者单位】中南林业科技大学机电工程学院,长沙410004;中南林业科技大学机电工程学院,长沙410004;中南林业科技大学机电工程学院,长沙410004;华南农业大学工程学院南方农业机械与装备关键技术教育部重点实验室,广州510642;中南林业科技大学机电工程学院,长沙410004;中南林业科技大学机电工程学院,长沙410004;中南林业科技大学理学院,长沙410004【正文语种】中文【中图分类】S123;S511研究人员发现霉变稻谷的脂肪酸含量会随着霉变程度的加深而增加。

一种基于改良逆投影变换的道路斑马线识别方法

学变换以消除噪声干扰，再应用双极系数法对斑马线进行识别；最后，采用连通域判决方法消除图像中其他景物对识别造成的影响．实验结果表明，斑马线识别的准确率和实时性得到＿ｒ提升，
改良后的逆投影变换效果突出．
ｏ
ｐｇ
七
式二由徐友春等人推导出，同样用于将路面的
１ＩＰＭ变换
１．１ＩＰＭ变换背景
数的１７．由此可见，平面交叉口对整个道路交通系统的安全水平有着十分重要的影响口］．道路斑马线是道路交叉口重要的安全标志，为行人提供了一个安全的过马路区域，并提醒着车辆驾驶员需减速、注意安全．目前，基于图像的斑马线识别已受到许多研究者的关注．自２１世纪初开始，国外的一些学者就已进行了
角的原因，路面上的斑马线呈现出近大远小的不规则性，从正面较难辨认．所以，要将规则的斑马线提取出来，必须先得到路面的俯视图像，
路斑马线识别的研究还十分不足］，识别率也未达到实用的程度，这是制约智能安全交通的
能车辆等环境的基于改良逆投影变换ＩＰＭ
收稿日期：２０１３－０４ — ２２第一作者简介：王一丁，教授．研究方向：信号处理、图像处理、智能识别方向

基于计算机视觉技术的交通事故二次研判方法

基于计算机视觉技术的交通事故二次研判方法一、交通事故二次研判方法的重要性交通事故是我们生活中不可避免的一部分，而事故发生后如何对其进行有效的处理和研判，成为了保障交通安全的重要一环。

传统的交通事故研判方法主要依靠人工经验和专业技能，但是这种方法容易出现主观判断和漏判等情况，因此引入计算机视觉技术，开发一种基于图像和视频数据的交通事故二次研判方法，可以提高事故研判的准确度和速度，保障交通安全，是一项十分重要的技术。

二、计算机视觉技术在交通事故二次研判中的应用现状计算机视觉技术是指利用计算机来模拟人类视觉系统的处理过程，对图像、视频进行处理和分析的技术。

在交通事故二次研判中，计算机视觉技术主要应用于以下几个方面：1、事故现场图像、视频数据的采集和处理。

利用高清图像和视频设备采集现场事故的影像数据，通过计算机视觉技术对影像数据进行处理，包括图像增强、照片拼接、视频剪辑等等，以得到更加清晰和完整的影像资料。

2、交通事故的类型和责任认定。

利用计算机视觉技术对影像数据中的车辆、路况等元素进行识别和分析，并结合事故记录数据库，自动判断事故类型、责任认定等，大大减少了人工研判的时间和误差。

3、重建事故现场三维模型。

利用计算机视觉技术，对影像数据进行三维重建，生成事故现场的三维模型，通过可视化的方式展现事故现场的场景和情况，有利于事故研判、调查和再现。

三、计算机视觉技术在交通事故二次研判技术发展中的挑战及对策尽管计算机视觉技术在交通事故二次研判中有较为广泛的应用，但是仍然存在许多技术和应用方面的挑战和问题。

其中主要包括以下几个方面：1、关键技术突破问题。

交通事故二次研判依赖于许多计算机视觉领域中的核心技术，包括目标检测、图像分割、特征提取、运动估计等等。

如何在这些关键技术中取得突破，是当前的研究热点和困难。

2、数据处理与安全问题。

交通事故二次研判数据涉及到个人隐私和事故涉及方的隐私问题，如何对这些数据进行安全存储和处理，同时保障数据的完整性和保密性，是一个亟待解决的问题。

基于模式识别的交通流量预测研究

基于模式识别的交通流量预测研究第一章课题背景和研究意义随着城市化的不断推进，交通流量的增长也不可避免。

如何合理地规划和管理交通系统成为了未来城市发展的关键之一。

交通流量预测能够精确地预判未来的交通状况，有助于制定有效的交通控制措施和路网规划，提高道路的通行效率，减少交通拥堵，改善城市交通状况和居民的出行体验。

传统的交通流量预测方法主要基于统计分析和时间序列分析，但这些方法受制于数据的数量和质量，无法很好地适应复杂多变的交通环境。

而基于模式识别的交通流量预测方法，能够从众多变量中提取出关键特征，建立合适的模型，提高交通流量预测的准确率和可靠性，成为了当前研究的重点之一。

第二章相关理论和技术2.1 模式识别技术模式识别是指通过计算机算法识别出数据中的规律性，以完成分类、识别、分析和预测等任务的技术。

模式识别技术可以帮助我们从复杂的数据中提取出关键特征，预测未来的走势，是交通流量预测的重要工具。

2.2 机器学习算法机器学习是指通过计算机算法自动探索数据中的规律性，从而提高模型的预测能力。

常用的机器学习算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等。

这些算法都能够自适应地建立模型，对不同的交通流量预测任务进行处理，并从中学习优化模型。

2.3 时间序列分析时间序列是指通过对时间上的变化进行观察和分析，探究其规律性的数据结构。

时间序列分析方法是通过对数据中的趋势、季节和周期性进行分析，建立模型进行预测。

这种方法适用于对规律性强，固定时间间隔收集的交通流量数据进行预测。

第三章研究方法和实现过程3.1 数据采集交通流量预测的重要前提是获取准确可靠的数据，因此需要建立完善的采集系统，监测不同时间段的交通流量情况。

常用的数据采集方法包括交通摄像头、电子标识、GPS定位等。

3.2 数据预处理在进行分析和建模之前，需要首先对数据进行预处理。

主要预处理工作包括无效数据过滤、数据挖掘、标准化等，以去除异常值，保证数据的准确性和可靠性。

基于Radon变换的二维图像零交叉线——二元树识别算法

基于Radon变换的二维图像零交叉线——二元树识别算法王耀明;张刚
【期刊名称】《电子学报》
【年(卷),期】2001(29)10
【摘要】提出了一种较为有效的图像识别算法.本文把Radon变换的抗噪声和降维性能和零交叉指纹图的多尺度分析特点结合起来,并将二元树结构作为表示零交叉指纹图的工具,提出了一种判别方法,在图像识别中取得了较好效果.
【总页数】3页(P1421-1423)
【作者】王耀明;张刚
【作者单位】上海师范大学理工信息学院;上海师范大学理工信息学院
【正文语种】中文
【中图分类】T391
【相关文献】
1.基于Radon和解析Fourier-Mellin变换的尺度与旋转不变目标识别算法 [J], 王晅;肖斌;马建峰
2.基于改进Radon变换的直线钢轨识别算法 [J], 蒋超;牛宏侠
3.轮廓线图象的零交叉--二元树识别算法 [J], 王耀明;张刚;董建萍;俞时权
4.基于Radon变换的多尺度虹膜识别算法 [J], 侯文君;李杨;都思丹
5.一种基于Radon变换的微表情识别算法 [J], 吴进; 安怡媛; 韩天顺; 师倩文因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

ｒｇｅｓｎａｅｎｐ０ｅｔｅｔａｓｏｍｔｏｅｒｓｉｓｂｓｄｏｒｊｃｉｒｎｆｒｍｅｈｄｏｖ
ＦＹｕ．ＷＡＮＧａ — ｕｎＵＸｉｏｙａ
（ｃｏｌｆＴａｓｏｔｔｎａｄＶｈｃｎｉｅｒｇｈｎｏｇＵｉｒｔｅｈｏｇ，Ｚｂｈｎｏｇ２５９Ｃｉ）ＳｈｏｏｒｎｐｒｉｎｅｉｅＥｇｎｅｎ，ＳａｄｎｎｖｓｙｏＴｃｎｌｙｉＳａｄｎ５０，ｈｎａｏｌｉｅｉｆｏｏ４ａＡｂｔａｔｓｒｃ：Ｔｈｒｖｏｓｒｓａｃｅｉｌｏｕｅｎｔｆｃｆｗｓａｅｅｏｎｔｎｉｄａｃ（ａｌｒｆｃｆｗｅｐｅｉｕｅｅｒｈｓｍａｎｙｆｃｓｄｏｒｆｏｔｔａｉｌｒｃｇｉｉｎａｖｎｅｎｍｅｙｔａｆｏｏｉｌ
基于投影变换的交通流二元线性回归变点识别方法
付宇，晓原王
（山东理工大学交通与车辆工程学院，山东淄博２５４５０９）
（ａｇｉｏｕｎｓｕ．ｄ．ｎｗｎｘａｙａ＠ｄｔｅｕｃ）
摘
要：交通流状态辨识的以往研究主要集中在交通流状态预辨识（即交通流预测）实时辨识（和即事件检测或
ｄａｉｉｌｅｒｒｇｅｓｏ．Ｔｉｍｅｈｄｉｃｌｒｔｄａｄｔｓｅｎｔｅｆｌａａｏｏｄｔｅｆｈａｉｉｎｈｕｌｔｉａｅｒｓｉｎｓｃｎｈｓｔｏｓａｉａｅｎｅｔｄｏｈｅｄｄｔｆａｒａｏｖｒｙｔｅｖｄｔａｄｔｅｂｉｉｌｙ
ｆａｉｉｉｆｔｈｏｙ．ｅｓｂｌｔｏｈｅｔｅｒｙ
Ｋｅｏｄ：ｔｆｏ；ｌｅｒｅｒｓｏ；ｔｅ — ｉｅｓｎｃｔｒｌｔｒｅｔｅｔｎｆｍ；ｃａｇ — ｏｔｔｉｉｓｙｗｒｓｒｉｆｗｉａｇｅｓｎｈｅｄｍｎｉａｓａｔｏｆａｃｌｎｒｉｒｏｌｅｐ；ｐｏｃｖａｓｒｊｉｒｏｈｎｅｐｉａｓｃｎｓｔｔ
第３０卷第１期
２１００年１月
计算机应用
ＪｕｎｌｆＣｍｐｔｒＡｐｉａｉｎｏｒａｏｕｅｐｌｔｓｏｃｏ
Ｖｏ．１３０Ｎｏ．１
Ｊｎ２１ａ．００
文章编号：０１０１２１）１０６０１０ —９８（０００ — ２３— ３
０引言
交通流状态辨识是智能运输系统（Ｉｔｌｅｔｎｅｉｎｌｇ
检测交通流状态的实时性相矛盾。为了提高检测效率和精
度，文应用画法几何中空间问题的平面化原理 — — 投影变本换理论，以二元线性回归为例，合淄博市人民路实时提取的结交通流观测的现场数据，别并做出回归系数变点存在与否识的判决。
ｆｅａｔｇｎｅｌｉｅｒｃｇｉｏ（ａｌｉｃｅｔｄｔｔｎｏｔｆｏｒａｄｗｅｅｔｎ，ｂｔｅｏｎｉｆｏｃｓｎ）ａｄｒａｔｅｏｎｔｎｎｍｅｎｉｎｅｃｉｒｒｉｆｗｂｅｋｏｎｄｔｃｏ）ｕｒｃｇｉｏｏｒｉ —ｍｉｙｄｅｏａｃｌｆｉｔｎ
关键词：交通流；线性回归；维散点图；影变换；三投变点统计
中图分类号：Ｐ９Ｔ３
文献标志码：Ａ
Ｒｅｏｎｔｏｆｒｃｎｅｐｉｔｏｒｆｃｆｏｂｎａｙｌｎａｃｇｉｉｎｏｈａｇ－ｏｃｖｒｓｒｅｃｐｉｅｍｔ，ｔｅｋｙｔｔｅｃａｇ—ｏｔｒｃｇｉｏａｎｌｚｄｂｈｏｐａａｏｆｒｅｔｅｔｎｆｍｉｄｓｒｔｅｇｏｅｊｉａｏｎｉｖｙｒｈｅｏｈｈｎｅｐｉｅｏｎｔｎｗｓａａｙｅｙｔｅｃｍｌｔｎｏｎｉｎｉ
ｑｎｔｔｔｖｈａｇｕｅｏｒｆｃｆｏｗａｅｌｃｅｉｓｍｅｄｇｅ．Ｂａｅｎｔｅｒｆｃｆｏｕａｉａｉｅｃｎｅｒｌｆｔａｉｗｓｎｇｅｔｄｎｏｅｒｅｆｌｓｄｏｈｔａｉｗｔｅｒａｄｈｌｍｅｔｏｆｌｈｏｙｎｔｅｅｅｎｓｆ
交通流突变检测），一定程度上忽略了对交通流量变规律的辨认。依据交通流理论，合画法几何中投影变换原上在结理，以二元线性回归平面化研究为例，变点辨识的关键问题进行了分析。结合某路实测数据对本方法进行了标定对和检验，证了方法的有效性和可行性。验