国家自然科学基金(61105015) 作品数:33 被引量:261 H指数:11 相关作者: 陈启美 李勃 阮雅端 董蓉 陈湘军 更多>> 相关机构: 南京大学 江苏理工学院 华东交通大学 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 江苏省自然科学基金 国家科技重大专项 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 电子电信 交通运输工程 更多>>
基于共线向量的非量测镜头畸变校正 被引量:15 2014年 针对传统摄像机标定算法中摄像机内外参数与镜头畸变之间存在耦合,提出了一种将镜头畸变从摄像机参数中分离出来单独求解的算法。算法基于"三维空间中的直线经过遵循透视模型的相机投影,在相机平面上仍是直线"这一基本属性。对于无畸变图像,直线上任意两特征点构成的共线向量外积应为零向量。利用非线性优化方法求解畸变参数,讨论了畸变中心与畸变系数之间的耦合性。设计了一种畸变校正效果评估方法,证明了结果的正确性。完成畸变校正后,摄像机的内外参数可线性求解。实验表明,该方法仅需一张图片即可完成所有摄像机参数的求解,提高了标定效率,且稳定度高,精度与传统标定方法相当。 周子卿 赵鹏 李勃 陈启美关键词:机器视觉 摄像机标定 共线向量 自动曝光场景下基于相机响应模型的运动检测 被引量:1 2013年 该文针对自动曝光导致的背景动态变化问题,提出一种基于相机响应模型的运动检测算法。在初始化阶段,通过基于惩罚项的能量函数设计和海量数据筛选,求解相机响应函数。在线检测阶段,首先,通过将当前帧与背景帧建模为含有异常数据的单高斯分布,使用维纳滤波实时得到当前帧与背景帧之间的曝光比;然后,在检测自动曝光发生时,通过相机响应模型得到与当前帧曝光系数一致的背景参考帧,从而消除自动曝光导致的运动错检。实验结果表明,该算法满足实时处理的要求,且相比于经典算法,能更好地消除自动曝光所致的运动错检。 江登表 李勃 陈启美一种交通视频专网故障定位方法 2016年 针对复杂异构网络环境中故障定位难的问题,采用代理技术,分析视频专网服务质量(Qo S),提出了一种基于改进代码书的网络故障定位算法。该算法采用视频Qo S阈值进行故障事件检测,引入时间参数,建立具有三个维度参数的专网故障代码书,实现了视频监控质量评估与网络故障的快速定位。实验结果表明,该算法可实现故障事件实例检测,准确率比原有方法有较大提升,是一种有效的故障定位方法。 李建 盛希冬 陈启美关键词:代理技术 故障定位 基于视频图像检测的高速公路车型分道行驶监测系统 被引量:6 2021年 为解决交通监管部门对于高速公路客货混流问题监管效率低效果差的问题,通过视频图像检测法对高速公路进行研究和应用,构建了基于机器学习和计算机视觉的视频图像检测模式,以提高视频检测的稳定性和准确率,提出了基于尺度不变特征变换(scale invariant feature transformation, SIFT)池化的车辆特征提取模型,摒除传统视频背景建模稳定性和准确率不高的缺陷,获取车辆车型特征数据和分道行驶参数,经过试点样本训练后,实验结果表明:车型识别的准确率高达95%以上,车辆分道检测的准确率达到90%左右。 陈钊正 张善关 杜飞 胡勇 张跃进关键词:视频检测 雾霾分布视觉传感联动联控系统技术实现 被引量:3 2015年 雾霾区域动态分布可反映污染源变化分布、道路交通状况,涉及民生健康与行车安全.目前点站式能见度、PM2.5监测仪器价格昂贵,且取样空间有限,使得监测结果过于稀疏,难以覆盖路段、区域范围.为此,在现有的省域环境监测中心、交通信息中心两系统的基础上,提出了雾霾视觉传感区域分布预警安全联动联控系统,基于信息汇聚立体网络架构,构建大数据中心为各应用系统提供统一信息服务接口,解决异构系统兼容及信息共享问题;基于大量路网监控视频资源,研究视频能见度检测模型,分析能见度与颗粒物的相关性,进而揭示能见度区域表象数据与PM2.5的内在关系,实现雾霾高危区域监测预警及其辅助决策.用于交通安全的实验系统已在宁淮高速南段应用,对老山丘陵雾霾多发地段的行车安全起了重要作用. 阮雅端 陈湘军 郁建桥 陈启美关键词:视觉传感 车载智能终端上下文感知及系统实现 被引量:2 2015年 仅依靠路网固定设施远不足以实现车、路感知,车载终智能终端含GPS、重力传感、图像等实时多元异构数据,便于与网络系统云端交互,是道路感知有力的补充.为此,专题研究了上下文感知内涵、移动摄像的标定手段等,继而设计并实现了基于移动上下文传感的终端系统,包括网络分层架构、数据动态采集、上下文处理、信息发布等.基于上下文感知的移动终端系统具有实时性、易便性、普适性、覆盖盲区等优点,为交通监管、应急处理和公众出行服务提供了重要手段,代表了智能交通(ITS)的发展方向. 陈湘军 施静静 张鹏 陈启美关键词:智能移动终端 上下文感知 数据融合 基于空间聚类的交通流预测模型 被引量:8 2015年 交通流预测对于路径诱导、路网管控有着重要的作用.目前预测数据源未充分挖掘调用已有的沿路视频资源,而需特地另埋设专用地感线圈;在考虑上下游空间关系时,往往将关系并不密切的点也包含进来.为此,分析了路口交通流上下游关系,解析了BP神经网络模型机理及局限,提出了基于空间聚类的短时交通流预测Cluster-NN模型,选取了遥控视频摄像数据作为预测模型的输入,对区域内交通流进行了聚类分析预测.实验结果表明,短时交通流预测值优于神经网络模型6.5%以上. 许榕 缪李囡 施静静 陈启美关键词:交通流预测 聚类 PTZ摄像机 神经网络 低清晰视频的“白化-稀疏特征”车型分类算法 被引量:3 2015年 车型识别分类,对低/高速行车道划分、流量统计,特别是超长/重、危险品车的识别具有现实意义.实验室曾提出的基于尺度不变特征转换SIFT、方向梯度直方图HoG视频检测方法抗干扰能力弱,在因道路环境差、网络拥塞随机造成图像模糊时,往往误判.为此,在机理上,分析比较了上述分类算法与特征白化、稀疏编码算法的局限或优势,提出了适应低清晰度视频的"白化-稀疏特征"车型分类算法.该分类算法采取PCA白化技术特征数据预处理、超完备基的凸优化迭代,从而获得稀疏编码特征数据.经与SIFT-SVM算法的现场图像检测比较,其在图像模糊条件时的分类准确率也能达到90%,一般优于93%,均耗时约0.04s. 黄毅 陈湘军 阮雅端 陈启美关键词:车型分类 视频检测 基于稀疏特征的交通流视频检测算法 被引量:4 2015年 基于背景建模的交通流参数视频检测方法易受车辆遮挡、光线变化、雨雪等外界环境条件干扰等而误判;基于机器学习方法的机理不同,改变帧间像素动态变化解析的方式,而着重于车辆样本空间的目标识别提取,具有抗干扰优势.为此,在深度学习的基础上,提出了基于稀疏特征的交通流检测算法.其构建高斯混合背景模型,提取交通视频的运动目标,以稀疏编码处理目标的尺度不变特征来获得稀疏特征;经最大池化的稀疏特征维度降低、线性支持向量机训练、背景建模方法误判样本去除,从而计算获得交通流参数.测试结果表明:与背景建模方法比较,该算法去除了60%~80%误判,准确率提高了12%~17%,对外界干扰大、分辨率不高的视频图像优势显著. 张鹏 黄毅 阮雅端 陈启美关键词:交通流检测 视频检测 支持向量机 基于HVS和四元数的彩色图像质量评价方法 被引量:4 2015年 彩色图像质量客观评价为后续图像处理的基础,须与人眼感觉一致,而传统的评价往往与主观视觉相差较大.为此,分析了人类视觉系统特性、四元数基础,解析了彩色图像转化为灰度图像处理等难度,提出了结合人眼视觉特性和四元数的全参考型彩色图像质量评价方法 HVS-QSVD.其通过空间位置函数、局部方差函数、纹理边缘复杂度函数、颜色信息等,构建了相应的评价算法模型.经LIVE(Laboratory for Image and Video Engineering)图像数据库与其他方法比对,结果表明该方法优越,更为符合人眼视觉感知,为高速公路视频事件检测、工业视觉瓷砖分类检测的应用,奠定了基础. 陈惠娟 钱亚枫 李勃 阮雅端 陈启美关键词:图像质量评价 四元数 奇异值分解