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公开(公告)号：CN102637361A
公开(公告)日：2012-08-15
申请号：CN201210096047.3
申请日：2012-04-01
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频的车型判别方法，通过利用视频检测以及图像处理的相关技术，求出车辆长度，从而对车辆类型进行判别。与现有技术相比，可以对视频范围内所有车辆类型进行识别，不受环境限制，能够对车辆类型进行实时、可靠的判别。并且易于实现、准确性较高，很适合于实时判别车辆类型，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN102110366A
公开(公告)日：2011-06-29
申请号：CN201110075090.7
申请日：2011-03-28
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于块累积的车辆停车检测的方法，该方法主要包括目标区域的二值化分割以及停车检测判断。本发明的车辆停车检测是基于块进行的，基于块的二值化分割可以准确的将目标与背景图像进行分割，减少阴影、光照等的影响，提高后续事件判断的准确性；同时基于块处理，该算法具有检测时间短，易于实现等优点，该算法可以实现对高速公路异常停车的实时检测，有效地防止二次事故的发生。
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公开(公告)号：CN102663746B
公开(公告)日：2014-08-13
申请号：CN201210080263.9
申请日：2012-03-23
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频的背景检测方法。该方法结合统计直方图和多帧平均法的基础上，对于简单的背景或者背景变化复杂的环境做出反应，对于简单的背景模型则用统计直方图的方法判断灰度出现最大值点为背景模型灰度值；对于复杂背景则需要判断多个峰值点中哪一个更接近真实的背景。借助多帧平均法求得的参考背景，认为距离参考背景最小的是最接近真实背景。并用实验验证了该方法，取得了较为理想的效果。对于背景环境的简单和复杂度都能做出准确度较高的初始背景估计，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN102637360B
公开(公告)日：2014-07-16
申请号：CN201210096048.8
申请日：2012-04-01
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频的道路停车事件检测方法，主要包括基于块图像分割，通过提取三个不同的背景，然后进行两两比较确定是否为可疑块，然后再通过相邻块区域的个数确定是不是停车事件。该方法能够进行实时检测，运算速率较快，以块为单位进行处理可以提供运算速率，减少阴影、光照的影响，而通过背景相减进行比较，又可以提高检测的准确性，很适合高速公路停车事件的实时检测。
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公开(公告)号：CN103324913A
公开(公告)日：2013-09-25
申请号：CN201310208226.6
申请日：2013-05-29
Applicant: 长安大学 , 中国公路工程咨询集团有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于形状特征和轨迹分析的行人事件检测方法，通过使用背景差分法的目标分割获得前景目标，对同一目标的连通域采用基于块的方法标记，同时记录该连通域的外接矩形并提取其几何形状特征完成目标识别，当识别出类行人目标后提取目标的角点，利用角点位置信息对角点跟踪匹配，重复上述过程，可以得到目标的运动轨迹，对该轨迹求分段拐点，在拐点形成的每个分段内分别做线性分析，实现目标速度的求取，在此基础上分析行人事件状态信息，完成交通安全预警。本发明的检测方法适用于复杂多变的交通场景，能对监控视频范围内出现的行人准确识别、跟踪并预警，实用价值高，具有广阔的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102663746A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210080263.9
申请日：2012-03-23
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频的背景检测方法。该方法结合统计直方图和多帧平均法的基础上，对于简单的背景或者背景变化复杂的环境做出反应，对于简单的背景模型则用统计直方图的方法判断灰度出现最大值点为背景模型灰度值；对于复杂背景则需要判断多个峰值点中哪一个更接近真实的背景。借助多帧平均法求得的参考背景，认为距离参考背景最小的是最接近真实背景。并用实验验证了该方法，取得了较为理想的效果。对于背景环境的简单和复杂度都能做出准确度较高的初始背景估计，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN102637360A
公开(公告)日：2012-08-15
申请号：CN201210096048.8
申请日：2012-04-01
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频的道路停车事件检测方法，主要包括基于块图像分割，通过提取三个不同的背景，然后进行两两比较确定是否为可疑块，然后再通过相邻块区域的个数确定是不是停车事件。该方法能够进行实时检测，运算速率较快，以块为单位进行处理可以提供运算速率，减少阴影、光照的影响，而通过背景相减进行比较，又可以提高检测的准确性，很适合高速公路停车事件的实时检测。
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公开(公告)号：CN102184547A
公开(公告)日：2011-09-14
申请号：CN201110075091.1
申请日：2011-03-28
Applicant: 长安大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明属于视频检测技术领域，具体涉及一种基于视频的车辆逆行事件检测方法。该方法主要包括基于块的二值化分割将待处理的视频中每帧图像中的目标和背景分离开来和基于块的时间序列统计每个块成为目标块的次数，根据统计次数投影的特征判断车辆是否逆行两个步骤。与现有技术相比，本发明所提供的方法可对视频范围内所有车辆进行检测，不受环境限制，能够对实时视频进行判断，且检测时间短、易于实现、准确性较高，很适合于实时检测逆行事件，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN102184547B
公开(公告)日：2012-09-05
申请号：CN201110075091.1
申请日：2011-03-28
Applicant: 长安大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明属于视频检测技术领域，具体涉及一种基于视频的车辆逆行事件检测方法。该方法主要包括基于块的二值化分割将待处理的视频中每帧图像中的目标和背景分离开来和基于块的时间序列统计每个块成为目标块的次数，根据统计次数投影的特征判断车辆是否逆行两个步骤。与现有技术相比，本发明所提供的方法可对视频范围内所有车辆进行检测，不受环境限制，能够对实时视频进行判断，且检测时间短、易于实现、准确性较高，很适合于实时检测逆行事件，具有广阔的应用前景。
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