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类型智能模式识别在智能交通中的应用课件.pptx

  • 上传人(卖家):晟晟文业
  • 文档编号:4707237
  • 上传时间:2023-01-03
  • 格式:PPTX
  • 页数:29
  • 大小:6.81MB
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    关 键  词:
    智能 模式识别 交通 中的 应用 课件
    资源描述:

    1、智能模式识别在智能交通中的应用目录背景与应用案例基于视频技术的汽车辅助驾驶技术基于视频技术的交通管理方案算法的硬件解决方案VI智能交通的背景智能人工 智能交通系统是未来交通系统的发展方向。通过借助计算机强大的数据处理能力自动分析、抽取视频源中的关键信息,分辩、识别出关键目标物体,从而弥补交通领域在传统监控系统中的不足,使视频监控系统具有更高的智能化,大幅度提高资源利用率与减少警力人员配置,全面提升交通管理运行的工作效率。自动驾驶技术的到来?自动驾驶自动驾驶自动泊车自动泊车2014 保时捷2017 奥迪A8辅助驾驶辅助驾驶皇冠,宝马,奔驰1.5亿美金投资预计辅助驾驶技术门槛将在未来5年降低,在保

    2、险公司的推动下,大部分中级车辆都将配置;以色列 Mobileye保险公司后装市场出于国情、法律、技术和人的习惯等因素的考虑,我国近期内实现自动驾驶还需要一个比较长久的培养期,不过辅助驾驶将逐步进入消费市场。辅助驾驶技术:基于图像智能识别关键芯片技术突破:高速摄像和高速模式识别目录背景与应用案例基于视频技术的汽车辅助驾驶技术基于视频技术的交通管理方案算法的硬件解决方案VI车辆辅助驾驶类1.车道线(偏移)识别2.人行道识别3.用于低能见度的车速控制系统4.基于车型识别的特种车辆预警系统5.交通标志识别6.驾驶员行为分析7.汽车周边环视(图像拼接技术)1.人行道检测斑马线检测功能:能实时检测20米之

    3、前的人行道(准确率高达90%以上)高精度车道识别 市场:目前市面上还没有专门能检测人行道的行车记录仪优势:复杂环境下(夜间,雨天等)的高精度预警2.车道(偏移)检测车道线识别率高,受环境影响小。提供预警和警告双功能。正常行驶偏移预警压线警告3.用于低能见度的车速控制系统集成了能见度分析的汽车辅助驾驶方案3.用于低能见度的车速控制系统能见度距离V=55.154276能见度距离V=44.592820能见度距离V=132.166742实际测试效果4.异种车辆预警对出现在摄像头的异种车辆进行识别和预警由于道路交通故障70%以上来自于大型车辆或特种车辆通过对周围的车型分析,提醒驾驶员预先避让主要优点体现

    4、在对不可见或易忽视的汽车侧边的车辆进行精确识别5.交通标示智能识别系统 原理:通过单眼摄像头检测道路标示(限速、禁止超车),显示标示内容,提醒驾驶者注意。系统意义:告知限速、禁止超车等交通管制信息。6.基于表情识别的安全驾驶多表情人脸数据库表情识别系统,可以精确识别脸部表情与情绪。不同于脸部识别系统,本系统精确可获人物表情,可以认知人物心理状态,可应用与对驾驶员情绪和驾驶疲劳度的监控和安全提示。(如行驶中,监控驾驶员是否打瞌睡,是否打电话)表情识别目录背景与应用案例基于视频技术的汽车辅助驾驶技术基于视频技术的交通管理方案算法的硬件解决方案VI智能视频技术在交通管理上的应用DEFCBA非法车辆检

    5、测车流分析动态车牌识别停车场管理系统道路能见度实时发布系统HI车标识别轨道道路管理公交人流分析系统G道路养护监测A.非法车辆检测跟踪方法:W4、混合高斯模型、彩色模型等高速公路车辆跟踪结果可实现的功能包括:警戒区域内入侵检测与报警、违章停靠、违章穿越、遗留物探测、前方人员与车辆检测与跟踪识别、具有人机交互式的目标快速检索、特定异常行为检测等。异常车辆检测B.车流分析实例 完成对复杂道口的车辆统计工作;可实现双向,多道口统计功能;监控范围用户自定制;监控对象可重置(如监控自行车或行人)C.动态车牌识别 纯视频流触发,只要检测到车牌就能触发,不易出现故障;基于视频流的多帧图像识别,对输入摄像头没有

    6、特殊要求;可嵌入现有设备中,无需更换系统;智能模糊点阵识别算法加上神经网络学习,对车牌不清晰的识别准确率仍很高。D.停车管理系统基于视频分析的车位占据情况统计,其中,右侧黄灯表示车位被占据,黑灯表示空车位,灯下的变化数字表示实时时间。约1分09秒时第一车位车辆离开。然后有一辆车停入,占据了两个车位。因此第1、2号车位黄灯亮(可配合车牌识别系统)。单摄像头监控多车位,无安装位置要求,适用于室内或室外E.车标识别可识别变形,模糊等不清晰车牌,并已对大多数车牌做完分类归纳工作用于商场停车场的车辆大数据分析道路车辆统计等支持动静态车牌号检测F.道路能见度实时发布系统通过特殊算法,计算出大气雾霾浓度,通

    7、过标定确认区域内交通能见度。优势利用公路上已铺架的监控系统在终端采用智能算法计算。无需大量的硬件投入,不需要外部施工;由于监控系统的密集度,可实现对整条公路不同区域内能见度的准确分析(特别适合路段环境比较复杂的丘陵和山区)。除了大气分析,我们也通过简单的滤镜功能,对主动光源(如紫外或红外)进行分析,利用不同波长光的反射特性,辅助进行能见度分析G.道路养护监控利用已经安装在道路上的摄像头完成对道路情况的实时监控。也可以实现对道路积水、堆积异物等问题的监控。H.轨道道路管理道岔监控轨道区域防护I.公交人流管理系统基于公交车摄像头的人数计数通过4G/WIFI等复合网络通讯,在终端实现对公交系统实时的

    8、运力监控现场人流采集目录背景与应用案例基于视频技术的汽车辅助驾驶技术基于视频技术的交通管理方案算法的硬件解决方案VIADAS解决方案 强化算法+弱化硬件通过开发算法的性能,在公共硬件平台上实现ADSA;致力于研究和开发先进图像分析算法,以提高ADAS算法的性能和准确性;支持各种操作系统,不依赖硬件资源;我们的算法支持ARM平台,FPGA,高端ASIC芯片或GPU方案。使用新技术来平衡性能和成本使用智能硬件引擎(如GPU,NN IPcore);使用图像分析/模式识别的最新实现方法(如:使用OpenVX实现计算机视觉应用的跨平台加速)。ADAS实施方案1、高端应用 由具有最高精度和性能的算法实现;跨平台兼容性;可以集成到大多数高端硬件平台,如FPGA,VPU;应用于原始设备。2、低端应用 由C语言实现;根据硬件性能优化和削减算法复杂度;性能与成本之间的良好平衡;适用于基于ARM内核的硬件平台;应用于售后市场(例如,行驶记录仪)或低端车辆。我们针对不同平台提供算法的三个版本ADAS实施方案3、GPU方案 集成GPU的芯片具有高性能和低成本,而且大多数芯片都集成了GPU;通过SIMD+SISD架构,处理复杂的算法;低成本和更高的性能。示例:通过GPU方案实现LDW算法LDWS的结构。提出的LDWS架构。并行Hough变换的工作流

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