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浅论计算机视觉技术在交通工程测量中运用

最后更新时间:2023-12-31 作者:用户投稿原创标记本站原创 点赞:6935 浏览:22884
论文导读:
摘要:城市化进程的不断加快,使得城市交通的发展也十分迅速,在这样的背景下,我国交通工程测量的重要性也就日益凸显,为了能够适应时代的发挥与人们的要求,计算机视觉技术开始逐渐应用到了我国的交通工程测量中,这样使得我国交通工程测量的数据更加精确,为我国的交通事业的发展提供了更为可靠地依据,文章从几个方面对其进行了分析和研究。
关键词:计算机视觉技术;交通工程;测量
一、引言
计算视觉技术是时展,科技进步的产物,它的优点很多,其中最为主要的就是能够通过机械模拟人眼来实现对各种事物图像的捕捉和识别,而计算机模拟人脑,又能够对这些捕捉到的图像进行分析和处理,从而取得我们所需要的各种数据,还能够实现对各种事物特征的重复采集和处理,不但能够有效的总结物体的各种特性还能够对其定性,我们的交通工作人员就可以根据这些定量的信息,对交通状况有所了解和掌控,进而采取相应的措施,进行治理和制约。从而实现智能化的交通网络系统。

二、计算机视觉系统

1.照明条件

所谓视觉系统,很明显首先就要具备充足的照明条件,这样才能够使得设备可以清晰的采集到物体后者是图像,通常情况下,图像就是各种立体物体通过光线的反射作用而在光感器上投影,因此,计算技术视觉系统得以顺利应用的前提,就是充足的照明条件。设备上的照明设备,要根据不同工作环境而定,但目的只有一个就是为了更加清晰,方便的获取图像。

2.数据采集

现用摄像机或光电传感器一般是电耦合器件, 输出产生的图像是模拟电信号, 为便于输入计算机并进行数字化处理, 需要进行 A/ D 转换、将数字化的信息进行量化成为计算机易于处理的信息。由于外部客观物体都是有颜色的, 而色彩可以使人获得更多的信息量, 如果用单色摄像机输入, 得到的只是黑白图像, 如果要获得彩像, 就要采用彩色摄像机输入, 将彩色模拟信号首先解码为红、绿、兰三色单独的信号, 然后, 分三路分别进行 A/ D 转换, 输出时通过颜色查找表获得对应的色彩显示。一幅图像数字化后成为一个很大的点阵, 每点含有多个信息量。彩像采集元件一般可获得 16 比特以上的图像, 而黑白采集元件只获得 8 比特的黑白图像或灰度图像。由于灰度图像基本上可以得到除彩色以外的各种信息, 而且处理的数据量较小, 因而, 在进行基本形状等特征分析时, 大都采用灰度图像。从采用的相机数量及研究的技术策略看, 主要有单目视觉、双目和三目立体视觉。单目视觉主要采用一个相机获得图像, 并依据单幅图像或同一摄像机在同一位置获得的序列图像提供的信息进行图像分析, 而双目视觉是依据两个摄像机提供的相应图像对进行检测、匹配, 完成立体信息的获取, 有时, 也利用三个摄像机提供的图像, 进行立体信息的处理, 以简化匹配过程, 提高匹配精度。

三、计算机视觉的应用

计算机视觉系统,顾名思义,就是利用计算机模拟人眼从而实现物体成像的系统。这种系统是计算机对外界客观存在的三维反应,计算机视觉也可以进行图解理解或者是图像分析,它所包括的内容很多,有几何学,运动学以及概率,图形处理等等。这种视觉系统在很多方面都得到了应用,它能够实现对文字,甚至是染色体的识别,进而形成图像。用在智能机器
人导航, 避障和 CT图象的器官内部重建等三维物体的识别与重建上。

1.照电解释

支持诸如光电, 综合孔径雷达, 多波段图像等多种类型传记感获得的大尺寸的航天图象。涉及到的主要任务包括: 图像案存和融合, 目标识别, 变化检测和测量。

2.精确制导

提供目标识别和跟踪算法, 将图解理解应用于导弹制导。应用任务包括: 图像序列、主动视觉和目标识别。
3.制图学
为从图像建立制图数据库提供工具, 应用的任务包括: 双目相机模型化和自动图象特征提取。

4.视觉导航

支持陆地侦察车辆的导航, 应用任务包括: 道路跟踪, 地形分析, 障碍防撞和目标识别。

5.工业视觉

为先进的设计和制造技术增添新的激励, 这个领域的应用任务包括: 距离图像传感器的发展和距离数据分析, 图象分割自动建模学和可视反馈。近几十年来,计算机视觉在工业、农业、科学研究、军事等方面的应用十分广泛, 如工业检测、医疗、、石油、金融、交通、体育、商标管理、数字图书馆等。

四、计算机视觉在ITS中的应用

1.计算机视觉技术在智能停车场中的应用

利用帧间差值的车辆检测技术, 提高了停车场车辆检测的准确率;在车牌照识别算法中,利用车牌照三大特征,合理的设计了车牌特征提取器, 提出水平垂直边缘提计算机视觉技术在交通工程测量中的运用由提供海量免费论文范文的www.7ctime.com,希望对您的论文写作有帮助.取模板较准确的定位了车牌照,为以后的字符分割识别打下了良好的基础;在车辆图像匹配中,结合了车牌定位技术,利用车牌照位置作为车辆图像标准化的共有制约结构, 并利用 Hu 不变矩作为车辆图像特征,进行相似性度量。

2.计算机视觉在交通监控中的应用

基于视觉的交通监控系统包括 3 个步骤:①分割和跟踪(包括车辆和行人);②分析计算车流量、平均速度、队列长度等交通参数;③根据道路的交通情况,规划行驶路线,缓解拥塞,减少出行时间。计算机视觉在交通监控中的应用如车辆检测、车辆速度检测、统计车辆数目、车辆分类等方面。图象处理、计算机通信技术、计算机视觉技术发展的日新月异, 基于计算机视觉的交通监控系统, 实时工作性强, 适应譬如高速公路、城市道路等各种交通环境能力强。

3.计算机视觉在车辆导航中的应用

车辆导航(自动驾驶)是计算机视觉在智能交通中的典型应用,车辆导航主要涉及道路提取和车辆检测两种技术。采用这两种技术,导航系统可以识别道路边界,在规定的车道上行驶,测量出前面行驶车辆的距离,保持安全的车距。车辆导航通常将视觉处理和制约技术结合起来, 形成基于视觉反馈的闭环道路跟随系统。

4.计算机视觉在辅助驾驶中的应用

辅助驾驶在人们的生活中很常见,他就是我们平时在路边能够看到了各种道路交通标论文导读:
识,它能够帮助人们和车辆识别前方路况以及周围环境,对驾驶员起到警醒以及引导行车的作用。避开事故发生。辅助驾驶所采用的视觉处理策略与车辆导航基本相同, 不同之处在于辅助驾驶有人的参与,这种带有人机交互性质的视觉系统,在现阶段更容易加以推广。

5.智能收费

智能收费系统是智能交通系统的一部分, 同时又是车辆识别的一个重要应用,国内外都采用识别车牌照来实现的策略。我国在车牌照识别方面做了许多研究工作。上海交通大学主持开发了一个车辆识别自动收费系统, 采用了单目和双目两种工作模式,单目系统以牌照识别为核心,双目系统以车型识别为核心, 实测结果表明系统已基本达到实用化技术指标。车辆自动识别收费系统的实现主要有以下技术难点:①高速行驶车辆图像的获取;②车型参数的选择和提取;③图像中牌照位置的准确定位;④智能化字符的分割和识别。
五、结束语
我国城市化进程的不断加快,使得交通事业得到了突飞猛进的发展,并且,在科技力量的推动下,我国的交通系统必定要随之不断完善,计算机视觉技术在交通工程测量中的运用就能够充分体现出这一点,由此可见,智能交通系统已经成为了我国交通系统发展的必定趋势,计算机视觉系统具有众多优点,它能够通过计算来模拟人眼,对各种物体和图形进行识别,分析和处理,能够对大量的交通信息进行统一的采集和分类,是我国交通测量的质量以及效率有了巨大提高。在未来的日子,这种技术还会更加完善,进而更好的为人们服务。
参考文献:
[1]郭晨霞 光纤环绕制长度实时测量技术 中北大学 2014.4.17