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公开(公告)号:CN105740809B
公开(公告)日:2019-03-12
申请号:CN201610060174.6
申请日:2016-01-28
Applicant: 东南大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明是一种基于机载摄像机的高速公路车道线检测方法。第一步逐帧读入图像,第二步截取感兴趣区域图像,第三步对感兴趣区域图像进行降采样,第四步基于彩色图像进行二值化,获取含有车道线的二值图像,第五步利用车道线宽度信息去除车辆和路边建筑物等干扰物,然后根据图像中每个连通域的面积进行滤波,去除面积较小的杂散点,得到车道线图像,第六步获取直线段参数,第七步根据车道线分布特点剔除非车道线直线,第八步更新感兴趣区域ROI宽度和左上角点坐标。本发明是一种基于机载摄像机的高速公路车道线检测方法,可以检测视频图像中的所有车道线,为进行高速公路上各车辆的违法行为分析提供了重要保障,而且该方法准确性高,鲁棒性好。
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公开(公告)号:CN105740809A
公开(公告)日:2016-07-06
申请号:CN201610060174.6
申请日:2016-01-28
Applicant: 东南大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00798
Abstract: 本发明是一种基于机载摄像机的高速公路车道线检测方法。第一步逐帧读入图像,第二步截取感兴趣区域图像,第三步对感兴趣区域图像进行降采样,第四步基于彩色图像进行二值化,获取含有车道线的二值图像,第五步利用车道线宽度信息去除车辆和路边建筑物等干扰物,然后根据图像中每个连通域的面积进行滤波,去除面积较小的杂散点,得到车道线图像,第六步获取直线段参数,第七步根据车道线分布特点剔除非车道线直线,第八步更新感兴趣区域ROI宽度和左上角点坐标。本发明是一种基于机载摄像机的高速公路车道线检测方法,可以检测视频图像中的所有车道线,为进行高速公路上各车辆的违法行为分析提供了重要保障,而且该方法准确性高,鲁棒性好。
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公开(公告)号:CN110717387B
公开(公告)日:2022-07-08
申请号:CN201910823920.6
申请日:2019-09-02
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机平台的实时车辆检测方法,通过无人机拍摄建立航拍车辆数据集,整体数据集按一定比例划分为训练集和测试集;建立卷积神经网络的快速消除卷积层;建立神经网络的多尺度卷积层;基于航拍视频中车辆的宽高比进行多尺度锚点设计,并对小尺度锚点进行稠密化处理;基于二值权重网络;对网络进行时间优化;加载视频数据集,对卷积神经网络进行训练;在无人机航拍视频中实时检测出视频中的车辆。本发明可以在运动的背景中检测出车辆,适用于无人机航拍的环境,通过合理设计RDCL层的步长和调整锚点宽高比等措施大大减小了小目标车辆的漏检率,航拍视频中的车辆能够在机载计算模块上被实时得检测出来。
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公开(公告)号:CN111932921A
公开(公告)日:2020-11-13
申请号:CN202010493071.5
申请日:2020-06-03
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/0967 , H04N7/18 , G08B7/06 , G08C17/02
Abstract: 本发明提供一种高速公路交通事故预警预测系统通讯方法,在无需加装额外车载设备的前提下解决现有技术在闭环通讯和即时通讯方面的不足,极大地提升通讯效率。首先,在对高速公路行车环境进行全息感知的基础上,当检测到交通隐患或交通违法行为,建立检测设备与预警设备之间的即时通讯,通过声光电预警信号将预警信息发送给机动车驾驶人。机动车驾驶人收到声光电预警信号后对预警事件进行响应,其响应行为通过人工智能视觉检测设备转换成数字信号反馈给主控设备,从而实现在机动车驾驶人与预警预测系统之间建立起闭环式通讯过程。
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公开(公告)号:CN110717387A
公开(公告)日:2020-01-21
申请号:CN201910823920.6
申请日:2019-09-02
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机平台的实时车辆检测方法,通过无人机拍摄建立航拍车辆数据集,整体数据集按一定比例划分为训练集和测试集;建立卷积神经网络的快速消除卷积层;建立神经网络的多尺度卷积层;基于航拍视频中车辆的宽高比进行多尺度锚点设计,并对小尺度锚点进行稠密化处理;基于二值权重网络;对网络进行时间优化;加载视频数据集,对卷积神经网络进行训练;在无人机航拍视频中实时检测出视频中的车辆。本发明可以在运动的背景中检测出车辆,适用于无人机航拍的环境,通过合理设计RDCL层的步长和调整锚点宽高比等措施大大减小了小目标车辆的漏检率,航拍视频中的车辆能够在机载计算模块上被实时得检测出来。
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