基于数字图像技术的汽车行驶轨迹状态识别
基于图像识别技术的智能小车跟随系统
基于图像识别技术的智能小车跟随系统作者：王清嘉来源：《品牌与标准化》2022年第03期【摘要】本文将对智能小车跟随系统进行研究和说明，并对运用二值化方法作为智能图像识别技术进行智能跟随的图像处理模式进行解释，探讨人工智能图像识别技术及其具体应用，并分析了智能控制算法对图像色素识别的不同模式及其优缺点，此外还对智能小车跟随系统的应用场景进行了说明，最后对智能小车跟随系统的标准化发展进行了展望。
【关键词】图像识别;智能小车;跟随系统;二值化【DOI编码】10.3969/j.issn.1674-4977.2022.03.025Smart Car Following System Based on Image RecognitionWANG Qing-jia（Liaoning Rail Transit Vocational College，Shenyang 110023，China）Abstract：This paper will study and explain the intelligent car following system，explain an image processing mode that uses the binary method as the intelligent image recognition technology for intelligent following，discuss the artificial intelligence image recognition technology and its specific application，analyze the different modes of image pigment recognition by the intelligent control algorithm and their advantages and disadvantages，and explain the application scenario of the intelligent car following system. Finally，the standardization development of intelligent car following system was prospected.Key words：image recognition;smart car;follow system;binarization如今各领域对智能化运输工具或移动工具的需求越来越大，因此促进了智能小车的不断发展。
基于图像处理技术的车辆自动驾驶系统设计与实现
基于图像处理技术的车辆自动驾驶系统设计与实现车辆自动驾驶技术是当下智能交通领域的研究热点，通过图像处理技术为车辆提供感知和决策能力，实现车辆的智能驾驶。
本文将重点介绍基于图像处理技术的车辆自动驾驶系统设计与实现。
一、引言随着人工智能和计算机视觉技术的快速发展，车辆自动驾驶已经成为汽车行业的未来发展趋势。
图像处理技术在车辆自动驾驶系统中扮演着重要的角色，通过对车辆周围环境图像的实时处理与分析，为车辆提供关键的感知和决策能力。
二、图像感知与检测车辆自动驾驶系统的感知能力依赖于对周围环境的实时感知与检测。
基于图像处理技术，可以利用车载摄像头获取实时图像，并对图像进行处理，提取出道路、交通标志、车辆等关键信息。
在图像处理过程中，通常会采用目标检测、语义分割、实例分割等技术来实现车辆及其周围环境的感知。
目标检测算法是车辆自动驾驶系统中常用的图像处理技术之一。
通过训练深度学习网络，可以实现对图像中车辆、行人、交通标志等目标物体的准确检测与定位。
目标检测技术可以结合深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），以提高目标检测的准确性和实时性。
语义分割技术是将图像像素按照语义进行分类，实现对图像中每个像素的标注。
通过将车辆周围环境的图像进行语义分割，可以识别出车道线、障碍物等细粒度的环境信息，为车辆的路径规划、避障等功能提供准确的输入。
实例分割技术则可以在图像中将同一类目标物体分割为不同的实例，从而获得更精细的目标边界信息。
这种技术可以在车辆自动驾驶系统中应用于检测和跟踪车辆、行人等移动目标，实现对其运动状态的精准感知。
三、图像处理技术在路径规划中的应用图像处理技术在车辆自动驾驶系统中还可以运用于路径规划。
通过对道路图像进行处理与分析，可以提取出路面的几何特征、交通标志和信号灯等信息，为车辆的路径规划提供重要依据。
在路径规划中，一种常用的技术是基于图像的SLAM （Simultaneous Localization and Mapping）。
智能交通中的车辆轨迹跟踪算法研究
智能交通中的车辆轨迹跟踪算法研究智能交通一直是未来交通发展的方向，人工智能和智能技术的应用不断提升着公共交通、汽车、自动驾驶等交通系统的效率和安全性。
其中，车辆轨迹跟踪算法是智能交通中不可或缺的一环。
一、什么是车辆轨迹跟踪算法车辆轨迹跟踪算法是指通过计算车辆运动状态、运动轨迹等信息，分析和判断车辆的运动轨迹，从而做出相应的控制和监控。
车辆轨迹跟踪算法主要分为两类：基于传感器数据和基于视频图像数据的算法。
基于传感器数据的算法主要采用车辆现有的传感器，如GPS、惯性测量单元等，实现车辆运动状态、轨迹的跟踪。
而基于视频图像数据的算法则主要借助摄像头等光学设备，实现车辆运动轨迹的提取和跟踪。
二、车辆轨迹跟踪算法的研究意义车辆轨迹跟踪算法在智能交通中扮演着至关重要的角色，有着广泛的应用价值。
具体而言：1. 实现车辆智能控制：通过跟踪车辆的运动轨迹和状态信息，实现对车辆的智能控制和管理，如自动驾驶、车辆自适应巡航等，提高了车辆行驶的效率和安全性。
2. 增强交通安全：车辆轨迹跟踪算法能够对车辆进行实时监控，一旦发生交通事故或违法行为，能够及时发出警报和预警，增强了交通安全。
3. 优化交通流量：车辆轨迹跟踪算法能够及时判断路况和车辆流量，优化路况和交通信号控制，提高交通的通行能力。
三、常用的车辆轨迹跟踪算法1. 卡尔曼滤波算法卡尔曼滤波算法是一种广泛应用于车辆轨迹跟踪中的算法，主要基于观测和预测模型对车辆状态进行估计和滤波。
该算法对不确定性因素的响应能力强，有着较高的准确度和精度。
2. 粒子滤波算法粒子滤波算法是一种基于蒙特卡罗方法的车辆轨迹跟踪算法，主要是通过估计车辆状态的后验分布来实现跟踪。
该算法对于非线性运动模型和非高斯噪声有着较好的适应性。
3. 变分贝叶斯算法变分贝叶斯算法是一种应用于车辆轨迹跟踪的机器学习算法，主要是通过学习车辆行驶的模式和规律，对车辆状态进行估计和跟踪。
该算法能够充分利用传感器信息，达到较高的精度和准确度。
智能交通系统中的车辆轨迹识别技术详解
智能交通系统中的车辆轨迹识别技术详解近年来，随着城市交通的日益繁忙和车辆数量的增加，如何高效管理道路资源、提升交通效能成为了亟待解决的问题。
而智能交通系统的出现，为解决交通管理难题带来了新希望。
其中，车辆轨迹识别技术作为智能交通系统的重要组成部分，正在逐渐成为交通管理的核心技术。
一、车辆轨迹识别的基本原理车辆轨迹识别技术可以通过分析车辆在道路上的运动轨迹，实时获取车辆相关的信息，如车辆速度、行驶路径、行驶方向等。
这些信息可以通过视频监控系统、传感器等设备来采集，并通过图像与信号处理等技术进行分析提取。
二、基于图像处理的车辆轨迹识别技术在智能交通系统中，图像处理是最常用的车辆轨迹识别技术之一。
通过使用高清摄像机拍摄道路场景，并利用计算机视觉技术对图像进行处理，可以实现对车辆轨迹的准确识别与分析。
在图像处理过程中，需要借助车辆检测、车辆跟踪和车辆识别等算法来实现。
三、基于雷达技术的车辆轨迹识别技术除了图像处理技术外，雷达技术也被广泛应用于车辆轨迹识别中。
雷达可以通过发射无线电波并接收其回波来感知车辆的位置与速度。
相较于图像处理技术，在复杂的天气条件下，雷达能够提供更可靠的数据。
同时，雷达还可以实时监测车辆的速度与加速度等参数，为交通管理提供更精准的信息。
四、车辆轨迹识别技术在智能交通系统中的应用车辆轨迹识别技术在智能交通系统中有着广泛的应用前景。
首先，通过实时监测车辆的轨迹，交通管理者可以掌握道路交通状况，进一步优化交通信号控制，减少交通拥堵。
其次，车辆轨迹识别技术还能应用于交通事故的预警与监测，通过及时发现异常轨迹，可以快速采取措施，有效避免交通事故的发生。
另外，车辆轨迹识别技术还可以用于交通统计分析、违法监测等方面，进一步提升交通管理的效能。
五、车辆轨迹识别技术面临的挑战与未来发展虽然车辆轨迹识别技术在智能交通系统中已取得重要进展，但仍然面临一些挑战。
首先，车辆轨迹识别技术需要处理大量的数据，在算法和计算能力方面还有待进一步提升。
基于图像处理的运动轨迹跟踪技术研究
基于图像处理的运动轨迹跟踪技术研究近年来，随着人工智能技术的飞速发展，图像处理技术已成为许多领域不可或缺的一部分。
其中，基于图像处理的运动轨迹跟踪技术应用广泛，具有极高的实用性和可操作性。
一、运动轨迹跟踪技术的概述运动轨迹跟踪技术，顾名思义，即针对运动物体进行跟踪定位，以获取其运动轨迹。
这种技术大量应用于场馆监控、交通监管、行人跟踪等领域，有时还可以用于目标识别、模式分类等领域。
二、运动轨迹跟踪技术的基本原理通常情况下，运动物体会生成一个像素点的运动轨迹，但该轨迹是不连续的，不能直接看出该物体的轨迹。
因此，需要利用基于图像处理的算法来实现运动轨迹的跟踪定位。
主要通过以下三个步骤实现运动轨迹跟踪：（一）前景提取我们知道，在视频监控中，场景中会存在不少背景噪声。
因此，实现运动轨迹跟踪必须进行前景提取，以分离其它物体与运动物体，保证跟踪的准确性和可靠性。
（二）目标选择在提取出前景后，会剩下一些与运动物体无关的信息。
这时，需要运用目标选择算法对前景中的目标进行特征描述、识别和筛选，以实现对运动物体的精确跟踪。
（三）运动轨迹反投影运动轨迹反投影技术是估计运动物体运动状态的重要方法。
运动观测信号和目标状态信息是通过一个关系转换使用反投影映射更新状态的。
在这个过程中，可以通过计算得到物体的位置、大小和方向等信息，来实现运动轨迹的跟踪。
三、运动轨迹跟踪技术的应用基于图像处理的运动轨迹技术已经得到广泛应用，例如在交通管理、场馆安保、行人跟踪、双人互动、虚拟现实、机器人导航等领域中得到了广泛应用。
在交通管理中，摄像头中的图像可以实时监视道路、车辆和行人的运动，以及通过路口和人行横道的流量情况，为交通规划和紧急处理提供了重要参考。
在场馆安保方面，通过布置摄像头对场馆内外人员进行拍照和录像，在发生紧急事件时可以实时定位相关人员，并对其进行相应的处理。
在行人跟踪中，利用摄像头对街道或商业区进行监控，可以实时地监测行人的位置、行动和活动轨迹，并用于人口流量分析和预测。
基于深度学习的图像分析技术在车辆识别中的应用研究
基于深度学习的图像分析技术在车辆识别中的应用研究一、引言车辆识别是计算机视觉领域中的一个热门研究方向，近年来随着深度学习技术的发展，基于深度学习的图像分析技术在车辆识别中得到了广泛的应用。
本文主要研究基于深度学习的图像分析技术在车辆识别中的应用，并探讨其优劣势。
二、车辆识别技术现状现代车辆识别技术主要分为基于传统图像处理方法和基于深度学习技术两类。
传统的图像处理技术主要包括特征提取、特征描述和模式识别等步骤，而基于深度学习的技术则是以神经网络为基础，通过大量的实例训练来学习特征并进行模式识别。
传统的图像处理技术在车辆识别中的应用相对成熟，可以实现基础的车型分类和识别。
但是传统的方法在面对复杂的场景或者光照变化等问题时表现较差，因此无法满足实际需求。
三、基于深度学习的图像分析技术基于深度学习的图像分析技术主要包括卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）等模型。
其中，CNN模型是目前应用最为广泛的一种模型，主要用于图像识别和分类。
CNN模型通过多层卷积和池化等操作，实现图像的高级抽象和特征提取。
此外，使用深度学习进行车辆识别的优势在于不需要人工提取特征，而是通过网络自动学习图像特征。
因此，基于深度学习的车辆识别技术具有更高的准确性和鲁棒性。
四、基于深度学习的车辆识别应用研究基于深度学习的车辆识别技术已经在不同场景应用中有了广泛的研究和应用。
以下列举两个基于深度学习的车辆识别应用案例：1. 车牌识别车牌识别是一个实用性很强的车辆识别领域，在治安监控、交通管理、停车场管理等方面有着广泛的应用。
基于深度学习的车牌识别技术是目前车牌识别技术中最为优秀的一种方法。
具体来说，使用基于CNN的模型结合OCR技术，对车牌区域进行抽取和分割，然后将分割后的字符送入CNN模型中进行识别。
该方法可以有效地解决车牌识别中车牌区域分割和字符识别的问题，进而实现车牌的高效准确识别。
数字图像处理技术在智能交通中的应用
数字图像处理技术在智能交通中的应用
数字图像处理技术是信息处理技术中的一种，它是应用数学和计算机的原理来处理图像，经过一定的算法处理，能彻底分析图像中所包含的数据信息。
在智能交通中，数字图像处理技术可以帮助交通管理者对道路，车辆，人群和环境等进行识别，定位和检测，并利用这些信息来实现自动控制和管理。
数字图像处理技术可以应用于停车管理。
可以通过数字图像处理技术将摄像头安装在车辆的前档板和发动机厢，从而实时获得车辆的车牌号和位置信息，对尾号限行的车辆，远程控制停车位，可以根据车辆位置决定收费情况，甚至可以实现定位行车轨迹，进行重点车辆追踪。
数字图像处理技术还可以应用于交通事故报警检测。
可以利用图像处理技术，设置交通摄像头，远程识别和处理前后对比图像，根据变化判断事故是否发生，并且可以在未发生事故时将资料发送给管理中心，以及警方，确保交通安全。
总之，数字图像处理技术在智能交通中的应用不仅能有效提高交通效率，还可以保证道路上的安全，有助于加强道路交通安全管理，提升交通改造的效率，更加有效的保障市民的安全。
如何利用计算机视觉技术进行车辆识别
如何利用计算机视觉技术进行车辆识别车辆识别是计算机视觉技术中的一个重要应用领域。
随着自动驾驶、智能交通等技术的不断发展，车辆识别在交通管理、安全监控等方面起到了重要的作用。
本文将介绍如何利用计算机视觉技术进行车辆识别。
一、概述车辆识别是通过计算机视觉技术对车辆进行检测、分类和识别的过程。
主要包括车辆检测、车辆分类和车辆识别三个步骤。
车辆检测是指在图像中准确定位到车辆的位置；车辆分类是将检测到的车辆进行分类，如摩托车、汽车、卡车等；车辆识别是指对每个车辆进行独立的标识和跟踪。
二、车辆检测车辆检测是车辆识别中的第一步，它的目标是找到图像中所有的车辆，并准确地标出其位置。
常用的车辆检测方法包括基于特征的方法和基于深度学习的方法。
基于特征的方法常用的特征包括颜色、纹理、形状等，通过提取图像的特征并使用分类器进行车辆检测。
而基于深度学习的方法则是利用深度神经网络对车辆进行检测，通过训练一个分类器来学习车辆的特征。
三、车辆分类车辆分类是根据车辆的外观特征将其归类为不同的类别。
常用的车辆分类方法主要有基于特征的方法和基于深度学习的方法。
在基于特征的方法中，可以采用颜色、纹理、形状等特征来对车辆进行分类。
而基于深度学习的方法则是通过训练一个深度神经网络来学习车辆的特征，并将其分类为不同的类别。
四、车辆识别车辆识别是对每个车辆进行独立的标识和跟踪。
在车辆识别中，可以采用车牌识别、车辆外观识别等方法来完成识别过程。
车牌识别是指通过图像处理和模式识别技术来识别车牌上的字符信息，从而对车辆进行标识。
而车辆外观识别是指利用图像处理和特征提取技术来提取车辆的外观特征，比如车身颜色、车辆型号等，从而对车辆进行跟踪和识别。
五、应用场景车辆识别技术在交通管理、智能交通、安全监控等方面有着广泛的应用。
例如，通过对交通流量进行车辆识别，可以实现交通管理的智能化，帮助交通部门对道路交通进行监控和管理。
在智能交通领域，车辆识别技术可以应用于自动驾驶车辆的环境感知和路径规划等方面。
智能交通系统中的车辆轨迹识别算法研究
智能交通系统中的车辆轨迹识别算法研究近年来，随着城市化程度的不断提高，交通拥堵问题日益突出，如何利用科技手段来解决这一问题成为了社会各界关注的焦点。
智能交通系统作为一种新兴的解决方案，正逐渐被广泛应用于城市公共交通、物流、出租车等领域，极大地提高了交通运行效率。
车辆轨迹识别算法作为智能交通系统的核心技术之一，其高效的性能和准确的结果，对于智能交通系统的运行至关重要。
一、车辆轨迹识别算法的作用在智能交通系统中，车辆轨迹识别算法可以实现对车辆行动轨迹的准确识别，为城市交通运行提供数据支持。
具体来说，轨迹识别算法可以通过分析车辆在空间坐标系中的运行轨迹，判断车辆的行驶方向、速度、停车时间以及拥堵情况等信息，对城市的拥堵情况进行实时监测。
在公路交通领域中，轨迹识别算法可以为交通管理部门提供实时的道路交通信息，避免交通阻塞、坍塌等问题的发生。
而在物流行业中，实时监控车辆的行驶轨迹和物流配送情况可以大幅提升物流企业的配送效率，降低成本，提高用户满意度。
二、车辆轨迹识别算法的核心技术一般而言，车辆轨迹识别算法主要包含了车辆检测、轨迹跟踪和轨迹分析三个部分。
其中，车辆检测和轨迹跟踪是轨迹识别算法的核心技术。
车辆检测技术可以通过利用车辆的特征信息对目标进行检测，提取车辆的外形轮廓和颜色等特征，实现对车辆的识别。
而轨迹跟踪技术则是通过对车辆运行的轨迹信息进行跟踪和分析，实现对车辆的位置、速度、行驶路线等信息的提取，为后续的数据分析提供支持。
三、轨迹分析算法在车辆轨迹识别算法中，轨迹分析算法是非常重要的一环。
它可以通过对车辆运行轨迹的分析和处理，提取各类交通信息，如拥堵程度、道路状况、行驶速度等等。
其中，拥堵检测算法是轨迹分析算法中的一个重要方面。
该算法可以基于车辆运行轨迹的数据和其他交通数据，判断当前道路的拥堵情况，并提供相应的路线调整方案。
此外，行驶速度计算算法也是一个基于轨迹分析的算法。
此算法可以根据车辆在规定时间内行驶的路程、时间，计算出车辆的实际行驶速度，从而为交通方案的优化提供数据承诺。
基于图像识别的智能小车系统设计
第1章绪论1.1课题背景目前，在企业生产技术不断提高、对自动化技术要求不断加深的环境下，智能车辆以及在智能车辆基础上开发出来的产品已成为自动化物流运输、柔性生产组织等系统的关键设备。
世界上许多国家都在积极进行智能车辆的研究和开发设计。
智能车辆也叫无人车辆，是一个集环境感知、规划决策和多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统。
它具有道路障碍自动识别、自动报警、自动制动、自动保持安全距离、车速和巡航控制等功能。
智能车辆的主要特点是在复杂的道路情况下，能自动地操纵和驾驶车辆绕开障碍物并沿着预定的道路（轨迹）行进。
智能车辆在原有车辆系统的基础上增加了一些智能化技术设备：1）计算机处理系统，主要完成对来自摄像机所获取的图像的预处理、增强、分析、识别等工作。
2）摄像机，用来获得道路图像信息。
3）传感器设备，车速传感器用来获得当前车速，障碍物传感器用来获得前方、侧方、后方障碍物等信息。
智能车辆作为移动机器人的一个重要分支正得到越来越多的关注。
1.2国内外发展现状及趋势智能化作为现代社会的新产物，是以后的发展方向，他可以按照预先设定的模式在一个特定的环境里自动的运作，无需人为管理，便可以完成预期所要达到的或是更高的目标。
同遥控小车不同，遥控小车需要人为控制转向、启停和进退，比较先进的遥控车还能控制其速度，而智能小车，则可以通过计算机编程来实现其对行驶方向、启停以及速度的控制，无需人工干预，是一个集环境感知、规划决策，自动行驶等功能于一体的综合系统，它集中地运用了计算机、传感、信息、通信、导航、人工智能及自动控制等技术，是典型的高新技术综合体。
国外智能车辆的研究历史较长。
它的发展历程大体可以分成三个阶段：第一阶段20世纪50年代是智能车辆研究的初始阶段。
1954年美国Barrett Electronics公司研究开发了世界上第一台自主引导车系统AGVS （Automated Guided Vehicle System）。
深度图像识别技术在智能交通系统中的应用研究
深度图像识别技术在智能交通系统中的应用研究一、引言智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）是运用现代计算机、通讯、传感器技术与管理方法，对道路交通状况和运输活动进行实时监测、智能分析、高效控制的一种先进的交通管理系统。
在ITS中，深度图像识别技术起着至关重要的作用。
本文旨在探讨深度图像识别技术在智能交通系统中的应用研究。
二、深度图像识别技术简介深度图像识别技术是基于深度学习和计算机视觉的图像识别技术。
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其通过大量的数据训练模型，在计算中不断优化模型的结构，从而提高模型的准确性和泛化能力。
计算机视觉是一种通过计算机技术对数字化图像进行处理的技术，其在数字图像、视频处理、人机交互等领域得到广泛应用。
深度图像识别技术主要应用于图像分割、物体识别、目标跟踪、3D建模等领域。
对于传统的图像识别技术而言，其主要判断图像中的颜色和纹理等特征，而深度图像识别技术则能够判断物体的3D形状和空间关系等更细致的特征，从而在复杂环境下对目标物进行高效准确的识别。
三、智能交通系统中深度图像识别技术的应用1. 车辆识别深度图像识别技术能够帮助智能交通系统精准识别车辆，从而实现自动计费、自动停车等功能。
目前许多城市已经应用该技术实现了ETC电子收费系统，以及停车场智能管理系统。
基于深度图像识别技术的车辆识别系统，可以有效辨别车牌号码、车型等信息，从而实现毫秒级别的自动识别和计费。
2. 行人识别深度图像识别技术不仅可以识别车辆，还能够准确识别行人，进而实现自动人脸识别、身份验证等。
行人识别技术主要应用在智能安防系统、智能门禁系统等领域，通过深度学习，系统可以较准确地判断行人的性别、年龄、是否佩戴口罩等信息，并将其输出到安全平台。
3. 车道检测交通流畅度是智能交通系统一个重要的指标。
前置车辆检测对于提高道路通行能力和保障行车安全至关重要。
基于深度学习的车辆轨迹特征识别与分析
基于深度学习的车辆轨迹特征识别与分析随着汽车产业的发展，越来越多的车辆进入交通系统，这对交通系统管理和智能交通系统的发展提出了巨大的挑战。
为了解决这一问题，车辆轨迹特征识别与分析被广泛应用。
本文介绍了基于深度学习的车辆轨迹特征识别与分析的研究现状，并对其发展进行了探讨。
一、车辆轨迹特征识别与分析的研究现状1. 传统方法传统的车辆轨迹特征识别与分析方法主要基于经典的机器学习算法，如支持向量机(Support Vector Machine, SVM)、决策树(Decision Tree)、随机森林(Random Forest)等。
这些算法可以利用轨迹数据进行分类、聚类和预测，但存在一些问题，例如：(1) 维度灾难，轨迹数据具有高维度的特征，处理起来比较困难；(2) 特征提取不充分，传统的机器学习算法主要基于手工提取特征，特征提取比较依赖于领域知识和人工经验，往往不能充分地挖掘数据的信息。
2. 深度学习方法深度学习技术具有强大的特征提取和表示能力，可以自动从数据中学习到更加准确的特征，因此，深度学习已经成为车辆轨迹特征识别与分析的研究热点。
深度学习方法主要包括卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)、自编码器(Autoencoder, AE)、循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)等。
卷积神经网络主要用于图像识别，但它也可以用于轨迹数据的识别和分类。
卷积神经网络可以将轨迹数据转换为图像数据，然后利用图像识别的方法来处理轨迹数据。
自编码器可以将原始数据进行编码和解码，在这个过程中，自编码器可以学习到数据的特征，从而进行数据分类和聚类。
循环神经网络主要用于序列数据的处理，可以自动对轨迹数据进行建模和预测。
二、基于深度学习的车辆轨迹特征识别与分析方法1. 数据预处理在进行特征提取前，需要进行数据预处理。
数据预处理包括数据清洗、采样和标准化。
基于图像识别的自动驾驶技术研究
基于图像识别的自动驾驶技术研究随着科技的飞速发展，自动驾驶技术逐渐成为汽车行业的热门话题。
基于图像识别的自动驾驶技术正逐渐成为实现无人驾驶的关键技术之一。
本文将探讨基于图像识别的自动驾驶技术的研究现状、应用领域以及未来的发展前景。
一、图像识别技术在自动驾驶中的应用1. 视觉感知图像识别是自动驾驶技术中的重要一环，它通过摄像头、激光雷达等设备获取道路、车辆等环境信息，进而实现对环境的感知与理解。
基于图像识别的自动驾驶系统能够准确地识别交通标志、行人、车辆等，并及时作出相应的决策，保证行驶安全。
2. 高精度地图绘制基于图像识别的自动驾驶技术能够通过摄像头采集道路信息，生成高精度地图。
这些地图能够实时更新，包含道路曲率、标志、施工区域等信息，为车辆提供精确的位置和周围环境的信息，实现更高水平的自动驾驶。
二、基于图像识别的自动驾驶技术研究现状1. 深度学习在图像识别中的应用深度学习在图像识别中的应用极大地推动了自动驾驶技术的发展。
通过建立深度神经网络模型，以大量的图像数据为基础，系统可以通过自我学习来提高图像识别的准确性和鲁棒性。
近年来，以卷积神经网络为代表的深度学习框架可以高效地处理大规模图像识别问题，使自动驾驶系统的性能大幅度提升。
2. 多传感器数据融合基于图像识别的自动驾驶技术通常结合多种传感器，如摄像头、激光雷达、毫米波雷达等，以获取更全面、准确的环境信息。
这些传感器数据在运用图像识别技术时，可以通过数据融合的方式，提高系统对环境变化的感知性能，从而实现更精确的决策和控制。
三、基于图像识别的自动驾驶技术的挑战与解决方案1. 数据稀缺和质量问题基于图像识别的自动驾驶技术需要大量的高质量图像数据作为训练集，但往往数据难以获取，特别是在极端天气条件下的数据。
解决这个问题的方案之一是通过合成数据来扩充训练集，利用虚拟仿真技术生成各种场景下的图像数据，提高训练模型的鲁棒性。
2. 复杂环境下的识别和理解自动驾驶技术在复杂城市环境和不同天气条件下的图像识别和理解仍然面临挑战。
基于云计算平台的车辆行驶轨迹数据挖掘与分析
基于云计算平台的车辆行驶轨迹数据挖掘与分析车辆行驶轨迹数据挖掘与分析是基于云计算平台的一个重要应用领域。
随着智能交通系统和车联网技术的不断发展，大量的车辆行驶轨迹数据被收集和存储在云计算平台上。
这些数据包含了车辆的位置、速度、时间等信息，对于交通管理、交通预测、道路规划等领域具有重要意义。
本文将就基于云计算平台的车辆行驶轨迹数据挖掘与分析进行深入探讨。
首先，我们需要清楚，车辆行驶轨迹数据是通过GPS 设备等定位技术获取的。
这些数据采集到云计算平台后，需要进行预处理，包括数据清洗、数据融合、数据格式转换等。
在预处理的过程中，需要对数据进行去噪、异常值处理、数据格式的统一等工作，以确保后续的分析工作的准确性和可靠性。
接下来，我们可以利用云计算平台上的数据挖掘技术对车辆行驶轨迹数据进行分析。
数据挖掘是一种从大量数据中发掘潜在模式、关系和知识的方法。
在车辆行驶轨迹数据挖掘中，我们可以利用聚类分析、关联规则挖掘、时空模式挖掘等技术，探索出隐藏在数据中的规律和趋势。
首先，聚类分析是一种将相似的数据对象归类到同一个簇中的方法。
在车辆行驶轨迹数据挖掘中，我们可以利用聚类分析技术对车辆进行分组，发现不同类型的车辆或是行驶模式。
例如，我们可以通过聚类分析将车辆分为高速公路驾驶、市区行驶、山区行驶等不同的模式，从而更好地理解车辆行驶轨迹数据的特点和规律。
其次，关联规则挖掘是一种发现数据集中项之间潜在关系的方法。
在车辆行驶轨迹数据挖掘中，我们可以通过关联规则挖掘，发现车辆行驶轨迹数据中的频繁项集和关联规则。
例如，我们可以挖掘出频繁的轨迹组合，如某个地点通常与另一个地点同时出现，或是某个车辆在一定时间段内经常出现在某个地点等，从而可以为交通管理和道路规划提供参考依据。
最后，时空模式挖掘是一种挖掘时空数据中的潜在模式的方法。
在车辆行驶轨迹数据挖掘中，时空模式挖掘可以帮助我们发现车辆行驶轨迹数据中的时空变化规律。
例如，我们可以挖掘出车辆行驶轨迹数据中的拥堵区域、交通流量高峰期等时空模式，以帮助交通管理部门进行交通拥堵的预测和调度。
基于图像处理的自动驾驶技术研究
基于图像处理的自动驾驶技术研究第一章绪论近年来，随着人工智能技术的快速发展，自动驾驶技术在全球范围内逐渐成为一个热门话题。
自动驾驶技术的核心是对于大量图像信息的处理和分析，这正是图像处理技术发挥重要作用的领域之一。
本文将重点介绍基于图像处理的自动驾驶技术研究进展。
第二章图像处理技术在自动驾驶技术中的应用自动驾驶技术的关键在于环境感知和信息处理能力。
这其中，图像处理技术作为其中最为核心的技术之一，对于感知环境、识别路况、控制车辆等方面都发挥了重要作用。
其中，视觉传感器是现代自动驾驶技术中最重要的感知手段之一。
基于视觉传感器获取的图像信息，包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达等设备可以有效地确定车辆周围环境信息。
第三章自动驾驶技术中的图像处理算法基于图像处理技术的自动驾驶技术主要包括以下三个方面：(1) 识别交通标志和道路标记在自动驾驶技术中，交通标志和道路标记的识别是非常重要的。
通过分析摄像头拍摄下来的图像，AI系统可以识别出车辆周围的交通标志和道路标记，如行人过街标志、限速标志、交通信号灯等，并根据这些信息合理调整车辆的速度、行驶方向。
(2) 检测遮挡和障碍物检测车辆前方的障碍物及遮挡物是自动驾驶技术中的核心技术之一，在行驶过程中，AI系统通过图像处理技术对车辆周围环境进行感知。
当车辆前方有遮挡或障碍物时，AI便会进行预测并及时采取措施，保证驾驶安全。
(3) 车道线识别在自动驾驶技术中，车道保持是非常重要的。
为了保障车辆行驶的安全性，AI系统需要通过图片分析，识别出车道线的位置，并及时调整车辆行驶方向和速度，保证车辆行驶在正确的车道上。
第四章图像处理技术在自动驾驶技术中的优势与传统的自动驾驶技术相比，基于图像处理技术的自动驾驶技术具有以下优势：(1) 更灵活、更稳定基于图像处理技术的自动驾驶技术可以在不同地形、不同范围内运用，具有较高的灵活性。
同时，在图像采集稳定性方面，基于图像处理技术的自动驾驶技术相较于传统方法更为稳定，可以减少车辆运行中的失误和误差，提高行驶安全性。
基于像素分析的轨迹异常车辆的识别法
ｅｏ ＝ ｅ ∑ （ Ｘ） Ａ ３ 专ｘ ， ｐ ｖ
２２ 共 发 模 型 （ ｏ ｏ ｃ ｒｎ ｅ ｄ Ｉ ． Ｃ — ｃ ｕｅ ｃ ｓｍｏ ｅ ）
（ ４ ）
最后将探测阶段得到的正常模型和异常模型
与隐马尔可夫模 型是基于对与目 标像素点不 通过与阈值的比较，从而判断出异常像素式 （ ） ５：
的异常视频中，正常轨迹的车辆有可能没有被完
全的掩盖 ，会显 示出少许的像素点，同时画面中
物体视频中，完成对 目 标物体 （ 车辆 ） 的识别。 首先对做过动态处理的视频中（ 见图 ３ ）的车 辆进行提取，设置为 Ｒ Ｉ Ｏ 区域 （ ３ 图 中框所示） 。
（ ， （）：１ （） Ｌ ）
２３ 两种模型结合进行异常判断 ．
由于隐马尔可夫模型 （ ｉ ｅ ｒｏ ｄ１ Ｈ ｄ ｎＭａ ｖ ｄ ｋ Ｍｏｅ ） 侧重于通过时间上的差 别， 测物体的异常轨迹。 检 共发模 型 （ ｏ ｏｃｒｎｅ ｏｅ）则更加 侧重于 Ｃ — ｃｕｅｃｓ ｄ１ ｍ 通过空间上的差别，检测物体 的异常轨迹。可 以 通过两种模型的结合，利用时空交 汇的手段，从 而更加精确地检测出物体的异常行为轨迹。 首 先 利 用 马 尔 可 夫 模 型 （ ｉ ｅ ｒｏ Ｈ ｄ ｎＭａ ｖ ｄ ｋ Ｍｏ ｅ 计算实验 阶段正常像素点的概率 Ｐ ｄ１ ） ’构造 出异常事件模型式 （ ） ３：
Ａｂ ｔａ ｔ Ｔｈｅｔａ ｂ ｏ ｍｉ ｄ ｎｉ ｃ ｔ ｎ ｉ ａ ｍｐｏｔｎ ａｋ ｉ ｈ ｒ￣ ｃｍａ ａ ｅｓ ｓｅ ，ａ ｔｂ ｃ ｍｅ ｓｒ ｃ ： ｒｔ ａ ｎ ｒ ｔ ｉ ｅ ｔ ａｉ ｓ ｎ ｉ ￣ｃ ｙ ｉ ｆ ｏ ｒａ ｔｔｓ ｎ ｔ ｅｔａ ｎ ｇ ｙｔｍ ｎｄｉ ｅ ｏ ｓ
隐 马 尔 可 夫 模 型 （ ｉ ｅ ｒ ｖ ｄｌ Ｈ ｄ ｎＭａ ｏ ｅ ｄ ｋ Ｍｏ ，
基于智能算法的车辆轨迹跟踪技术研究
基于智能算法的车辆轨迹跟踪技术研究车辆轨迹跟踪技术是现代交通系统中不可或缺的一部分，它可以帮助交通管理部门对于车辆的行驶情况进行精确的监控，从而提高道路交通效率与安全性。
传统的车辆轨迹跟踪技术基本上是依靠GPS等定位系统，但是这种技术并不准确且易受到环境因素干扰。
随着人工智能技术的不断发展，在车辆轨迹跟踪领域也涌现出了一系列基于智能算法的最先进技术。
一、智能算法中的神经网络在车辆轨迹跟踪技术中，一种常见的智能算法是神经网络。
神经网络可以通过对大量数据的学习，逐渐建立一个准确的预测模型，从而在车辆轨迹跟踪方面做出公认的最佳表现。
神经网络通常包含输入层、隐藏层以及输出层三个部分，其中输入层可以将车辆状况、路况等数据进行预处理，隐藏层可以通过对数据进行较为复杂的学习操作，最后输出层将处理后的结果进行输出，完成对车辆轨迹的准确跟踪。
与传统的车辆定位技术相比，神经网络具有更高的准确度与鲁棒性，同时又可以在受到噪声等干扰时保持较高的稳定性。
二、深度学习算法的应用在现代智能算法中，一种越来越普遍的技术是深度学习算法。
深度学习算法基于人工神经网络，并通过对一定数量的数据进行训练，从而实现对数据的自动化处理。
在车辆轨迹跟踪技术中，深度学习算法的应用意义重大。
当车辆需要通过路况复杂的地区时，普通的传感器很可能会受到环境干扰而不能准确进行测量。
而深度学习可以通过对数据的智能处理，建立准确的神经网络模型，从而提高车辆轨迹跟踪的准确率与可靠性。
三、基于卷积神经网络的技术卷积神经网络是深度学习算法的一种重要应用，它可以通过对输入数据进行卷积、降维等操作从而进行训练。
在车辆轨迹跟踪技术中，卷积神经网络被广泛应用，可以快速地、准确地对路况数据进行处理。
对于车辆运动过程的轨迹，卷积神经网络可以通过对路面摄像头、传感器等设备获取的数据进行分析，识别出路况状况，从而进行轨迹跟踪。
这种技术在野外环境中尤为有效，可以提高车辆轨迹跟踪的准确率与实时性。
基于图像处理的交通信息采集
际交通 状况 ．
根 据 图像 信 息 中心 投 影 的特 点 ， 文提 出了一 本 种 基 于图像 处理 的交 通 信 息 采集 方 法 ， 主要 包 括 图 像 识别 和跟 踪 、 图像 坐标 和局 部道路 坐标 的转换 ， 车
辆 运行 车如雷 达测 速 仪 ， 应 线 圈 ， 感
基 于 图 像 处 理 的 交 通 信 息 采 集
高建 平 ， 张小 东２ 蒋 锐２ ， 一 ，
（． １ 重庆交通学 院 土木建筑学 院， 重庆 ４ （７ ； ． ０Ｉ ４ ２ 同济大学 道路与交通工程教育部重点实验室 ， ） 上海 ２０９ ） ｏｏ２ ． 摘要 ： 笔者在文 中简要介绍了图像识别的基础上 ， 出了网格转换方法 ， 提 在图像坐 标和道路平 面投影坐标之 间建立
在 内的交通运 行 特 征 信 息 ， 克服 了传 统 ｛ 速法 只 它 贝 ４ 能得 到单 车车 速的不 足 ； ２ 基于 图像 处 理 的交 通 信 息采 集 方 法 ， 够 较 ） 能
为精 确 的定 位 车辆 的空 间位 置 ， 也 是 传统 测 速 方 这 法无 法实 现的 ， Ｐ Ｇ Ｓ测 速 方 法也 只能 得 到 单 车 的空
间位 置 ．
车辆 的提取采 用 帧差 法 ， 后 通 过 Ｂｏ 析进 然 ｌ ｂ分
行 汽 车 的识 别 与分 析 ．ｌ Ｂｏ 析是 对 图像 中相 同像 ｂ分
素的 连 通 域 进 行 分 析 ， 连 通 域 被 称 为 Ｂｏ ， 常 该 ｌ 通 ｂ
３对 道路 交 通 条 件进 行 拍 摄 时 ， 保 证拍 摄 要 ） 在 求 的条件下 ， 测人员 无需 现场 职守 ， 观 因而 不会对 主 线交通 产生 影 响 ， 像 信 息 能够 真 实 反 映 道路 的实 影
图像处理技术在车辆检测中的应用研究
图像处理技术在车辆检测中的应用研究随着科技的进步，车辆检测技术得到了广泛的应用。
车辆检测可以帮助交通管理部门更好地管理道路交通流量，提高道路安全性。
在车辆检测技术中，图像处理技术是一个重要的环节，它可以帮助我们更准确地检测车辆。
本文将重点介绍图像处理技术在车辆检测中的应用研究。
一、图像处理技术在车辆检测中的分类在车辆检测中，图像处理技术主要包括视觉特征提取、目标检测、跟踪等方面。
首先，视觉特征提取是图像处理技术的重要组成部分，它可以有效地提高车辆检测的准确率。
常用的视觉特征包括轮廓、颜色、纹理等，这些特征可以用来描述车辆的外观特征，帮助区别不同类型或不同品牌的车辆。
其次，目标检测是指在图像中识别出目标（车辆），在车辆检测中应用广泛。
目标检测技术常见的算法包括卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）等。
最后，跟踪是指在视频序列中跟踪目标的运动轨迹，常用的跟踪算法包括卡尔曼滤波（Kalman Filter）等。
二、图像处理技术在车辆检测中的应用现代的车辆检测系统利用深度学习算法、神经网络等先进技术，结合视觉特征提取、目标检测和跟踪等技术手段来实现车辆检测。
在汽车行驶时，摄像头会不断地拍摄道路中的汽车图像，并把这些图像传输给车辆检测系统。
然后，车辆检测系统通过图像处理技术对车辆进行检测，并实时跟踪车辆的运动轨迹，这对于交通管理、车辆监控等领域具有重要的意义。
1、目标检测技术在车辆检测中的应用目标检测技术在车辆检测中的应用非常广泛，用于实现车辆的自动识别、计数、分类等功能。
其中，卷积神经网络是最为常用的目标检测算法之一。
例如，Yolo v3算法使用卷积神经网络结构，能够在实时视频中检测出多辆车辆，并进行实时跟踪。
在实际应用中，车辆检测系统可以将检测到的车辆信息发送给交通管理部门，以便于采取更科学、有效的交通策略。
2、视觉特征提取技术在车辆检测中的应用视觉特征提取技术是图像处理技术中的热点领域，对于车辆检测非常重要。
智能交通系统中车辆轨迹分析的使用方法与应用案例
智能交通系统中车辆轨迹分析的使用方法与应用案例智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）是利用先进的信息和通信技术，对道路交通行为进行管理和控制，提高交通效率、安全性以及环境友好性的系统。
车辆轨迹分析作为智能交通系统的重要组成部分，在交通管理、智能导航、交通流预测等方面起到关键作用。
本文将介绍智能交通系统中车辆轨迹分析的使用方法，并分享一些应用案例。
一、车辆轨迹分析的使用方法1. 数据采集与处理在智能交通系统中，车辆轨迹数据可以通过传感器、卫星定位系统、视频监控等方式进行采集。
采集到的车辆轨迹数据需要进行预处理，包括数据清洗、数据压缩、数据标准化等，以保证数据的准确性和一致性。
2. 轨迹数据的表征与表示将车辆轨迹数据进行表征和表示是车辆轨迹分析的关键一步。
常用的表示方法包括地理坐标、时间序列、路段划分等。
地理坐标可以将车辆位置信息表示为经纬度坐标，以便于后续的地理空间分析；时间序列可以将车辆轨迹数据按照时间先后顺序进行排列，以便于后续的时间序列分析；路段划分可以将道路网络划分为若干个路段，以便于对不同路段进行轨迹分析。
3. 轨迹数据分析与挖掘车辆轨迹数据蕴含着丰富的交通信息，通过轨迹数据分析和挖掘可以获取交通运行状态、交通拥堵情况、出行特征等信息。
常用的轨迹数据分析和挖掘方法包括轨迹可视化、轨迹聚类、轨迹异常检测等。
轨迹可视化可以将轨迹数据在地图上进行展示，直观反映车辆运行轨迹；轨迹聚类可以将相似的轨迹归为一类，帮助识别出不同的交通模式；轨迹异常检测可以检测到异常的轨迹行为，提供交通违规行为的预警。
4. 轨迹数据的应用与决策支持通过车辆轨迹分析所获取的交通信息可以应用于交通管理、智能导航以及交通流预测等领域，对决策制定提供支持。
例如，在交通管理中，可以根据车辆轨迹数据调整信号灯时长、优化交通路线等，以提高交通效率；在智能导航中，可以根据车辆轨迹数据给用户推荐最佳路线，避开拥堵区域；在交通流预测中，可以利用车辆轨迹数据进行交通状况预测，为交通管理部门提供决策依据。
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ｎｃ删ｓｉｎｙ］／［…ｓ口＋岗ｎａ］
ｌｚ：ｏ
２．２摄像机校准
安装摄像机后要进行校准，摄像机的校准分为两
部分：外部参数校准和内部参数校准。外部参数包括
摄像机距地面高度＾、与车侧距离ｄ、自转角ｙ和俯仰 角口；内部参数包括焦距、镜头失真系数、图像平面原
点的计算机图像坐标等。摄像机内部参数只需校正
一次，当位置发生变化时只校正外部参数即可。
２．６％。驾驶员超速行驶、占道行驶、无证驾驶、酒后 驾驶、疲劳驾驶是造成交通死亡事故的主要原因，其 中超速行驶、占道行驶和疲劳驾驶造成的死亡人数占 ２５．３％。２００４年，全国共发生一次死亡１０人以上群 死群伤特大道路交通事故５５起，因超速行驶、疲劳驾 驶、违法超车等交通违法行为导致的特大事故３０起， 占５４．５％。减少由于驾驶员人为因素造成的交通事
车辆相对于道路标志线的位置，可以识别车辆行驶
轨迹状态。 从平面图像获得３一Ｄ空间运动物体的位置，关
键在于平面坐标与三维坐标的变换。ＣＣＤ摄像机
固定在车辆前端顶部，安装位置见图２、３，摄像头距
地面高度为＾。设定２个三维坐标系：世界坐标系
ＸｙＺ与摄像机坐标系ｚｙｚ。动态的世界坐标系随 车辆一起运动，以摄像机镜头中心在地面的垂直投
（５）
投影变换矩阵为
Ｏ
０
０
１
Ｏ
Ｏ
Ｐ一
（６）
Ｏ
１
Ｏ
ｎ∞㈨∞ Ｏ 一１Ｈ １ 由式（２）、（３）、（５）、（６）可得，世界坐标为（Ｘ，ｙ， Ｚ）的空间某点在图像上的坐标，即像平面坐标（“，
ｕ）为
ｆ
， Ｘｓｉｎ口ｃｏｓｙ＋ｙｓｉｎ口ｓｉｎｙ一（Ｚ一＾）ｃｏｓ口
ｌ“ ｏ Ｘｃｏｓａｃｏｓ７＋ｙｃｏｓａｓｉｎ），＋（Ｚ一＾）ｓｉｎ口＋厂
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｍｏｎｉｔｏｒ ｄｒｉｖｅｒ ｗｏｒｋｉｎｇ ｓｔａｔｅｓ ａｎｄ ｖｅｈｉｃｌｅ ｔｒａｖｅｌｉｎｇ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ ａｔ ｒｅａｌ ｔｉｍｅ， ｔｈｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｐｒｏｐｅｒｔｙ ｏｆ ｄｒｉｖｉｎｇ ｒｏｕｔｅｓ ｒｅｌａｔｉｖｅ ｔｏ ｒｏａｄ ｔｒａｆｆｉｃ ｍａｒｋ ｗａｓ ａｎａｌｙｚｅｄ ｂｙ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｉｍａｇｅｓ ｔａｋｅｎ ｆｒｏｍ ｏｎ－ｂｏａｒｄ ａ０Ｄ ｉｍａｇｅ ｓｅｎｓｏｒ，ｔｈｅ ｍｏｄｅｌｓ ｏｆ ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ ｐｒｏｊ ｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｖｅｈｉｃｌｅ ｔｒａｖｅｌｉｎｇ ｒｏｕｔｅｓ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｗｅｒｅ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ ｂｙ ｉｍａｇｅ ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ ａｎｄ ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ，ｔｈｅ ｖｅｈｉｃｌｅ’ｓ ｒｅａｌ ｔｈｒｅｅ—ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ ｒｅｌａｔｉｖｅ ｔｏ ｒｏａｄ ｔｒａｆｆｉｃ ｍａｒｋ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｄｏｔｓ ｏｆ ｐｌａｎａｒ ｉｍａｇｅｓ ｗｅｒｅ ｃｏｍｐｕｔｅｄ． Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔ ｓｈｏｗｓ ｔｈａｔ Ｖｅｈｉｃｌｅ’ｓ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｔｒａｖｅｌｉｎｇ ｒｏｕｔｅｓ ａｒｅ ｃｏｉｎｃｉｄｅｎｔ ｗｉｔｈ ｒｅａｌｉｔｙ， ｓｏ ｔｈａｔ ｄｒｉｖｅｒ’ｓ ｓｏｍｅ ｐｅｃｃａｎｃｙ ｂｅｈａｖｉｏｒｓ， ｓｕｃｈ ａｓ ｄｒｉｖｉｎｇ ａｌｏｎｇ ｓｏｌｉｄ ｃｅｎｔｒａｌ—ｌｉｎｅ， ｄｒｉｖｉｎｇ ａｃｒｏｓｓ ｓｏｌｉｄ ｃｅｎｔｒａｌ ｌｉｎｅ ａｎｄ ｄｒｉＶｉｎｇ ａｌｏｎｇ ｃｏｎＶｅｒｓｅ ｒｏａｄｗａｙ，ｃａｎ ｂｅ ｄｅｃｉｄｅｄ ｃｏｒｒｅｃｔｌｙ．６ ｆｉｇｓ，８ ｒｅｆｓ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｔｒａｆｆｉｃ ｓａｆｅｔｙ；ｄｒｉｖｉｎｇ ｓｔａｔｕｓ；ｉｍａｇｅ ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ；ｐｅｃｃａｎｃｙ ｄｒｉＶｉｎｇ Ａｕｔｈｏｒ ｒ姻ｕｍｅ：Ｌｉｎ Ｇｕａｎｇ—ｙｕ（１９７２一），ｆｅｍａｌｅ，ｄｏｃｔｏｒａｌ ｓｔｕｄｅｎｔ，８６—２９—８２３３４４５８，ｌｓｇｙｕ＠ｔｏｍ．
ｃＯｓｙ ｓｉｎｙ ０ ０
Ｒ，＝
—ｓｉｎｙ ０ Ｏ
—Ｓｌｎ口
ｃｏｓｙ Ｏ Ｏ
Ｏ
１０
Ｏ
０１
Ｏ
ｃＯｓａ
（３）
Ｏ
】
Ｏ
Ｒ。＝ —ＣＯＳ口 ０ 一ｓｉｎａ
Ｏ
０
０
则世界坐标系的点ｗ到摄像机坐标系的变换Ｍ为
Ｍ—Ｒ皿，ＴＷ
（４）
设摄像机焦距为厂，经透视投影变换，可得平面
图像的点ｃ与实际空间对应点ｗ的关系为
Ｃ一职皿，ＴＷ
收稿日期：２００５—１１一０９ 基金项目：高等学校博士学科点专项科研基金项目（２００５０７１０００２） 作者简介：林广宇（１９７２－），女，吉林辽源人，长安大学讲师，工学博士研究生，从事汽车电子技术与道路变通安全研究。 导师简介：魏朗（１９５７一），男，四川成都人，长安大学教授，工学博士。
万方数据
ｃｏｍ；Ｗｅｉ Ｌａｎｇ（１９５７一），ｍａｌｅ，ＰｈＤ，ｐｒｏｆｅｓｓｏｒ，８６—２９—８２３３４４７１，ｌａｎｇｗ００１＠ｓｏｈｕ．ｃｏｍ．
０引 言
随着中国公路交通基础设施的逐渐完善和汽车 保有量的增加，道路交通事故造成的生命和财产损失 愈发让人不能小觑。据公安部道路交通管理局统计， ２００４年全国共发生道路交通事故５１７ ８８９起，造成 １０７ ０７７人死亡，与２００３年相比，死亡人数上升
车必须在机动车道内行驶，若车辆经常压着道路标 志线行驶或不时穿越道路标志线，一方面存在大量
的安全隐患，另一方面表征驾驶员处于非正常工作
状态（如疲劳驾驶、酒后驾驶等）。对于正在公路行
驶的大部分车辆，交管部门无法做到随时跟踪其状 态，纠正其违章行为［８］。利用车载系统的ＣＣＤ图像
传感器拍摄的平面图像，建立模型，得到三维空间中
ｆ（ｎ１１一口４１“）Ｘ＋（口１２一口４ｚ“）ｙ＋
ｊ
‘
‘口１３一ｃｚ４３“’ｚ＋‘∞·一吼４“’一ｏＩ（１１）Ｊ
Ｉ（ｎ２１一口４ｌ口）Ｘ＋（口２２一瞳４２口）ｙ＋
【
（口２３一口４３ｕ）Ｚ＋（口２４一口４４口）＝ｏ
式（１１）表明，欲获得摄像机参数，需测量至少６
个空间点的世界坐标，以及与其对应的像平面坐标。 实验中取７个点，第７点作为验证点。
章行为，是判别驾驶员行驶状态的有效方法。 关键词：交通安全；行驶状态；图像理解；违章驾驶
中图分类号：Ｕ４９１
文献ａｔｕｓ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉＯｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｄｉｇｉｔａｌ ｉｍａｇｅ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ
Ｌｉｎ Ｇｕａｎｇ—ｙｕ，Ｗｅｉ Ｌａｎｇ （ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ａｕｔｏｍｏｂｉｌｅ，ｃｈａｎｇ’ａｎ ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ｘｉ’ａｎ ７１００６４，ｓｈａａｎｘｉ，ｃｈｉｎａ）
＼迅 ／ 弋，＜
带
ｌｒ
（ａ）违章图像
（ｂ）检测图像
图１图像处理结果 Ｆｉｇ．１ Ｉｍａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｒｅｓｕｌｔ
２行驶轨迹状态识别
２．１ 模型建立 《中华人民共和国道路交通管理条例》规定机动
图３摄像机的俯视图 Ｆｉｇ．３ Ｃａｍｅｒａ’ｓ ｐｌａｎｆｏｍ
图４坐标系统的关系 Ｆｉｇ．４ ＲｅＩａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｗｏ
ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ ｓｙｓｔｅｍｓ
Ｗ＝（Ｘ，ｙ，Ｚ，１）ｏ
若世界坐标系统的Ｘ、ｙ、Ｚ轴与摄像机坐标系
统的ｚ、儿ｚ轴分别相互平行，则世界坐标系内点ｗ
的摄像机坐标Ｍ为
Ｍ＝ｎＶ
（１）
平移变换矩阵Ｔ为
万方数据
１１６
交‘通运输 工程学报
２００６年
０Ｏ
Ｏ
１Ｏ
Ｔ ｜｜
（２）
Ｏ１ —
ｎ∞№∞ ０ Ｏ
Ｏ＾ｌ
实际安装中，世界坐标系与摄像机坐标系的各 对应轴并不互相平行，为确定摄像机的空间方向，用 俯仰角ａ表示摄像机光轴（ｚ轴）相对于水平方向的 夹角，用自转角ｙ表示摄像机ｚ坐标轴相对于路面 标线（Ｘ轴）的夹角，得旋转变换矩阵为
在实验中预先标定某些空间点，测量它们的世
界坐标及在像平面的坐标，借助这些点确切的位置 信息对摄像机进行校准。根据式（５），设
Ａ—ＰＲ皿，Ｔ
则
Ｃ—ＡＷ
Ｃ１
口ｌ
口”
口１３
ｎ１４
Ｘ
Ｃ２
口２
口匏
ｎ２３
盘２４
ｙ
即
Ｃ３
口３
口∞
盘３３
ｎ３４
Ｚ
Ｃ４
口４
口铊
ａ４３
乜４４
１
像平面坐标（“，勘）的值为
（９）
惟鲶
㈣，
则由式（９）、（１０）得到
对车辆做一个假想的刚性延伸，选取延伸线上位 于世界坐标系中Ｘ轴负向距原点为口的点在车辆 上，考察随着车辆的行驶，该点与道路标线距离的变 化情况。对于随车辆移动的世界坐标系而言，根据序 列图像判断点（一口，ｙ，Ｏ）随着驾驶时间￡的变化与Ｘ 轴距离（ｎ变化，即道路标线中线相对于车辆的横向 距离变化，间接断定车辆行驶轨迹，由此分析驾驶员 的行驶状态是否处于正常。该软件流程图见图５。
第６卷 第３期 ２００６年９月
交通运输工程学报 Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｔｒａｆｆｉｃ ａｎｄ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
ｖ０１．６ Ｎ６．３
ｓｅｐｔ·２００６
文章编号：１６７１—１６３７（２００６）０３一０１１４—０４
基于数字图像技术的汽车行驶轨迹状态识别
林广宇，魏 朗
（长安大学汽车学院，陕西 西安 ７１００６４）
２．３行驶状态判定
经过对ＣＣＤ摄像机拍摄的图像进行处理、辨别 和分析后，获取道路标线在图像中的像素位置；根据
摄像机焦距、图像分辨率、ＣＣＤ传感单元距离等摄
像机内部参数可获得道路标线上点的像平面坐标 （“，Ｗ），由式（８）和约束条件
Ｘ＝一口