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公开(公告)号：CN109063675A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810964541.4
申请日：2018-08-23
申请人： 深圳大学
CPC分类号： G06K9/00785 , G06K9/342 , G06T7/246 , G06T2207/10016 , G06T2207/30232
摘要： 本发明适用于交通监测领域，提供了一种车流密度计算方法，包括：对检测区域采集的检测图像进行二值化处理，得到二值图像；利用像素统计方法统计所述二值图像中的运行目标，得到所述检测区域的车流密度；根据所述检测区域的车流密度，采用模糊车流密度来确定所述检测区域的车流密度状态。本发明实施例采用模糊车流密度来衡量车流密度状态，解决了现有技术中无法确定检测路段的车流密度情况的问题。
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公开(公告)号：CN109101939B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201810964649.3
申请日：2018-08-23
申请人： 深圳大学
摘要： 本发明适用于交通监控领域，提供了一种车辆运动状态的确定方法，包括：获取目标车辆在检测区域的检测视频中的位置集合；根据所述位置集合中的坐标信息确定所述目标车辆的位移矢量，以所述位移矢量确定所述目标车辆的运动轨迹；根据所述目标车辆的运动轨迹，采用模糊运动状态来确定所述目标车辆的运动状态。本发明实施例通过模糊运动状态来衡量目标车辆的运动状态，能够在目标车辆的轨迹时刻变化时，在检测区域中确定目标车辆的运动状态。
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公开(公告)号：CN109063675B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201810964541.4
申请日：2018-08-23
申请人： 深圳大学
摘要： 本发明适用于交通监测领域，提供了一种车流密度计算方法，包括：对检测区域采集的检测图像进行二值化处理，得到二值图像；利用像素统计方法统计所述二值图像中的运行目标，得到所述检测区域的车流密度；根据所述检测区域的车流密度，采用模糊车流密度来确定所述检测区域的车流密度状态。本发明实施例采用模糊车流密度来衡量车流密度状态，解决了现有技术中无法确定检测路段的车流密度情况的问题。
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公开(公告)号：CN109101939A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810964649.3
申请日：2018-08-23
申请人： 深圳大学
摘要： 本发明适用于交通监控领域，提供了一种车辆运动状态的确定方法，包括：获取目标车辆在检测区域的检测视频中的位置集合；根据所述位置集合中的坐标信息确定所述目标车辆的位移矢量，以所述位移矢量确定所述目标车辆的运动轨迹；根据所述目标车辆的运动轨迹，采用模糊运动状态来确定所述目标车辆的运动状态。本发明实施例通过模糊运动状态来衡量目标车辆的运动状态，能够在目标车辆的轨迹时刻变化时，在检测区域中确定目标车辆的运动状态。
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公开(公告)号：CN108847035B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201810954453.6
申请日：2018-08-21
申请人： 深圳大学
摘要： 本发明公开了一种车流量评估方法及装置，应用于交通技术领域。该方法包括：利用静态摄像单元获取包括目标检测路段的图像的视频图像序列。在该视频图像序列中的目标检测路段的图像上设置虚拟检测线，根据该虚拟检测线获取在各单位时间内经过该目标检测路段的车流量。根据模糊理论设置模糊车流量，并计算该车流量隶属于该模糊车流量的隶属值，根据该隶属值对该车流量进行评估。该车流量评估方法可提高车流量计算的准确性和车流量评估的效率。
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公开(公告)号：CN109035776A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810964542.9
申请日：2018-08-23
申请人： 深圳大学
摘要： 本发明公开了一种交通异常检测方法及系统，该方法包括：获取交通监控的视频图像，根据该视频图像获取检测区域的车流量、车流密度和目标车辆的运动轨迹，以车流密度和车流量作为交通拥堵模糊逻辑推理理论的两个参数，根据该交通拥堵模糊逻辑推理理论得到交通状况的输出变量，根据输出变量和目标车辆的运动轨迹及车辆异常检测模糊理论检测出该目标车辆的异常行驶状态。该方法同时利用车流量和车流密度检测交通状况，再利用交通状况及车辆轨迹检测车辆异常行驶状况，检测结果受单一交通参数的影响较少，从而使该方法检测出的交通异常状况和车辆异常行驶状况的准确率得到提高。
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公开(公告)号：CN108847035A
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201810954453.6
申请日：2018-08-21
申请人： 深圳大学
摘要： 本发明公开了一种车流量评估方法及装置，应用于交通技术领域。该方法包括：利用静态摄像单元获取包括目标检测路段的图像的视频图像序列。在该视频图像序列中的目标检测路段的图像上设置虚拟检测线，根据该虚拟检测线获取在各单位时间内经过该目标检测路段的车流量。根据模糊理论设置模糊车流量，并计算该车流量隶属于该模糊车流量的隶属值，根据该隶属值对该车流量进行评估。该车流量评估方法可提高车流量计算的准确性和车流量评估的效率。
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