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公开(公告)号：CN110148169A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910208210.2
申请日：2019-03-19
申请人： 长安大学
摘要： 本发明公开了一种基于PTZ云台相机的车辆目标三维信息获取方法，在视频帧中通过深度学习的方法对车辆目标进行识别，获取车辆目标的三维包络基准点在图像坐标系下的坐标，根据坐标信息结合地平线的约束绘制出最贴合车辆目标的三维包络框，再利用标定结果计算出车辆目标的三维尺寸信息，完成车辆目标的三维信息获取。本发明可适应不同的道路交通场景，利用云台摄像机提取场景中大量车辆目标完成三维信息获取的过程。方法实现简单，通用性好，可以应用于各种道路场景下的三维信息获取，并且结果较为准确。
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公开(公告)号：CN109544635A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811176193.0
申请日：2018-10-10
申请人： 长安大学
IPC分类号： G06T7/80
CPC分类号： G06T7/80 , G06T2207/30241 , G06T2207/30256
摘要： 本发明属于智能交通领域，具体涉及一种基于枚举试探的相机自动标定方法，在相机高度和沿车道线方向消失点已知到前提下，以车辆轨迹为约束结合图像梯度，实现对车道线的稳定检测与提取，再建立起三维车道线标定模型，通过枚举试探的思想调整焦距，完成三维车道线模型与实际车道线的匹配，从而确立最终焦距，最后实现相机标定和相机内外参数获取。
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公开(公告)号：CN110930365B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN201911041698.0
申请日：2019-10-30
申请人： 长安大学
发明人： 王伟 , 唐心瑶 , 宋焕生 , 张朝阳 , 梁浩翔 , 张文涛 , 戴喆 , 云旭 , 侯景严 , 刘莅辰 , 贾金明 , 李俊彦 , 武非凡 , 雷琪 , 杨露 , 余宵雨 , 靳静玺 , 王滢暄 , 赵锋
摘要： 本发明公开了一种交通场景下的正交消失点检测方法，首先读取交通场景下的视频，建立图像坐标系和钻石空间坐标系，求取图像空间和钻石空间之间映射关系；提取视频图像中车辆的运行轨迹直线，在钻石空间中累加，求取沿道路方向的消失点，然后提取车身横向边缘，在钻石空间中累加，求取垂直道路方向的消失点，在此基础上进行相机标定，求取与前两个方向都垂直的第三个方向的消失点，如果视频图像中有垂直于地面的物体，对第三个方向的消失点进行优化。本发明适应不同的道路交通场景，通过交通场景中的车辆对场景的正交消失点完成检测及优化。方法实现简单，通用性好，可应用于各种道路场景下的正交消失点检测，并且结果较为准确。
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公开(公告)号：CN112037159A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010742528.1
申请日：2020-07-29
申请人： 长安大学
发明人： 王伟 , 唐心瑶 , 宋焕生 , 穆勃辰 , 李聪亮 , 梁浩翔 , 张文涛 , 雷琪 , 刘莅辰 , 戴喆 , 云旭 , 侯景严 , 贾金明 , 赵锋 , 余宵雨 , 靳静玺 , 王滢暄 , 崔子晨 , 赵春辉
摘要： 本发明公开了一种跨相机道路空间融合及车辆目标检测跟踪方法及系统，该方法进行两个交通场景的背景图像提取及场景标定，获得标定参数；分别划分场景拼接区域，设置长度、宽度方向像素距离比参数组，生成空白空间融合图像；将分场景中像素取出放入空白空间融合图像中，获得带有空间信息的融合图像；利用针对车辆数据集训练的深度神经网络Yolov3，在连续的图像序列中，对车辆目标进行检测获得二维包络模型参数，结合空间融合信息，完成跨相机车辆目标检测跟踪。本发明可适应包含公共区域的连续道路交通场景，利用摄像机标定完成跨相机道路空间融合，并结合深度神经网络提取场景中大量车辆目标完成跨相机车辆目标检测跟踪，实现简单且具有较高的通用性。
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公开(公告)号：CN109697420A
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201811541565.5
申请日：2018-12-17
申请人： 长安大学
摘要： 本发明属于智能交通领域，具体涉及一种面向城市交通的移动目标检测及跟踪方法，通过在城市道路及交叉口处架设相机，用相机对包含机动车、非机动车和行人目标的交通场景进行拍摄，获取视频数据，并利用视频数据的图像特征，基于目标检测提出一种模型匹配算法并将这种算法和KCF算法进行结合得到了一种多目标跟踪算法，采用所得到的多目标跟踪算法获取目标运动轨迹并对目标的完整轨迹进行储存，达到对视频范围内的目标进行自动检测、分类及持续跟踪，获得目标的移动轨迹信息的目的。本发明方法能够利用连续的图像精确的获得不同目标的类型及其移动轨迹信息。
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