基本信息
- 项目名称：
- 基于软、硬件并行处理的多区域车辆识别及跟踪
- 来源：
- 第十二届“挑战杯”省赛作品
- 小类：
- 信息技术
- 大类：
- 科技发明制作B类
- 简介：
- 本作品采用混合贝叶斯（Bayes）前景与背景分离模型、Meanshitf连通区域跟踪方法与Kalman目标位置预测等算法，结合多区域图像掩码技术、多核并行技术、程序OpenMP并行技术等,设计实现了多区域动态车辆识别与跟踪系统。该系统是视频智能交通系统的一部分，主要解决交通复杂场景中动态目标（车辆、行人等）的实时、准确识别与跟踪问题，为交通预警与疏导系统提供高可靠性的数据。
- 详细介绍：
- 计算机视觉技术融合了计算机、信号处理、图像处理技术等，从信息处理的层次研究视觉信息的认知过程。通过视觉感知理论程序化，使计算机对动态目标（车辆、行人、飞行器等）进行实时准确的识别与跟踪，是计算机视觉研究的核心内容，并在视频智能交通、智能机器人视觉导航、军事视觉制导等领域有着巨大的实用价值和广阔的应用前景。 视频智能交通能够在有限的“治堵”空间中缓解和解决交通拥堵、环境污染等交通问...(查看更多)
作品图片
作品专业信息
设计、发明的目的和基本思路、创新点、技术关键和主要技术指标
- 1、作品设计、发明的目的 本作品的设计、发明主要有以下两个目的： （1）随着社会经济的快速发展和城市化进程不断加快，机动车拥有量不断增长，由此带来的交通拥堵、环境污染和能源短缺等相关问题也成为世界各国共同面临的难题。中国也不例外，在“机械化快过城市化”的大背景下，中国城市，特别是大、中城市的交通拥堵将会日趋严重。而且，在强大的“城市化模式惯性”面前，“治堵”的人为空间极其有限。如...(查看更多)
科学性、先进性
- 视频智能交通领域我国与欧美等发达国家相比，我国的发展与建设水平都比较低，据云南省交警总队和云南省昆明市交警支队的提供的资料：在实际应用中，我省的车辆平均正确识别率为17%，最高可达26%；我国的车辆平均正确识别率为42%，最高达70%；欧美发达国家的车辆平均正确识别率为78%，最高达92%。本作品中的基于软、硬件并行处理的多区域车辆识别与跟踪系统与欧美等发达国家的同类系统相比，本...(查看更多)
获奖情况及鉴定结果
- 2011年云南大学12届科技作品三等奖
作品所处阶段
- 应用测试阶段
技术转让方式
- 合同
作品可展示的形式
- 演示和录像
使用说明,技术特点和优势,适应范围,推广前景的技术性说明,市场分析,经济效益预测
- 1、本作品的技术特点和优势：与国内外同类系统相比，作品采用软件与硬件同时并行处理多区域动态目标识别与跟踪的融合技术，这使系统识别与跟踪的实时性较好，准确率较高（平均92%以上），达到了欧美等发达国家（平均正确识别率达78%）的先进水平。同时，国内外首次实现检测系统的任意多区域化。2、本作品的适用范围：本作品能应用于智能交通，同时与能够应用于智能防盗报警系统（检测目标场景中运动目标...(查看更多)
同类课题研究水平概述
- 交通场景中对车辆实时识别与跟踪是交通流信息获取最重要、也是最基本的步骤和核心。国内外车辆识别的措施，主要有磁感应、微波雷达、超声波、激光等，目前基于视频检测获取交通流参数的研究已成为该领域的最前沿。在智能交通系统的具体实施上，美国在规划中将智能交通系统划分为六个领域，分别是：先进交通管理系统，先进出行信息系统，先进车辆控制与安全系统，商用车辆操作系统，先进公共交通系统，以及农区交...(查看更多)
