行人检测ppt课件
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2024版道路交通安全ppt课件
规宣传、提高驾驶员素质、改善道路环境等，以减少类似事故的发生。
22
06 道路交通安全管理与教育
2024/1/25
23
道路交通安全法规执行与监管
严格执行国家道路交通安全法规
确保各级政府和相关部门切实履行职责，加强道路交通安பைடு நூலகம்法规的执行力度。
加强道路交通安全监管
建立健全道路交通安全监管机制，强化对各类交通违法行为的查处和惩罚力度。
2024/1/25
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乘客安全乘车常识
安全带的使用
乘客应始终系好安全带，减少在碰撞事故中 受伤的风险。
不干扰驾驶员
安全门的使用
在紧急情况下，乘客应知道如何打开安全门 并安全撤离。
乘客应避免与驾驶员交谈或做其他可能分散 驾驶员注意力的事情。
02
01
观察并提醒驾驶员
乘客可以观察路况并提醒驾驶员注意潜在的 危险。
分散注意力导致危险。
D
2024/1/25
10
03 车辆安全技术
2024/1/25
11
汽车主动安全技术
2024/1/25
制动防抱死系统（ABS）
01
通过控制刹车时车轮的滑移率，防止车轮抱死，提高制动效果
和车辆稳定性。
电子制动力分配系统（EBD）
02
根据车辆负载和路面情况，自动分配前后轮的制动力，确保制
道路交通安全ppt课 件
2024/1/25
1
目录
2024/1/25
• 道路交通安全概述 • 道路交通参与者安全 • 车辆安全技术 • 道路交通环境安全 • 道路交通事故处理与救援 • 道路交通安全管理与教育
2
道路交通安全概述
01
行人检测ppt课件
征像素点 ,在运动实体内部容易产生空洞现象 .
光流法
• 基于光流法的运动检测利用运动物体随时间变化在图像中 表现为速度场的特性 ,根据一定的约束条件估算出运动所 对应的光流.它的优点是在摄像机与背景间存在运动的前 提下也能检测出运动物体通过计算位移向量光流场初始化 基于轮廓的跟踪算法, 从而有效地提取和跟踪运动目标 . 但是大多数的光流计算方法需要多次迭代运算,所以时间 消耗比较大 ,且抗噪性能差 ,如果没有专门的硬件装置则 难以应用于视频图像流的实时处理 。
动目标并且该轮廓能够自动连续地更新例如 :Paragios 等利用短程线的活动 轮廓, 结合 Level Set 理论在图像序列中检测和跟踪多个运动目 标;Peterfreund采用基于卡尔曼滤波的活动轮廓跟踪非刚性的运动物体 .(3) 基于区域的跟踪.基于 区域的跟踪 方法目前 己有较多的 应用例 如,Azarbayejani在人的运动跟踪中使用了区域模型 ,将人体看作由头、躯 干 、四肢等身体部分所对应的小区域块所组成,利用高斯分布建立人体和场 景的模型 ,属于人体的像素被归属于不同的身体部分, 通过跟踪各个小区域 块来完成整个人的跟踪.(4)基于特征的跟踪.主要是将图像特征从一幅图像到 另一幅图像对应起来 ,包括特征提取和特征匹配两个过程 ..
• (4)运动描述 .由于行人是非刚体物体 ,对它的运动描述非常困难 ,即使可由物理模型 来描述 ,也同样受到模型复杂不统一的限制 .随着行人运动分析研究和其它相关技术 的发展, 下述几个方面已经成为未来的发展趋势 :(1)各种不同方法有机结合.将各种 不同方法有机结合起来是行人检测技术的发展趋势,也是一个重要的研究方向.例如:将 基于模型和基于特征的方法相结合,活动轮廓模型与光流模型相结合等方法对行人进行 检测与跟踪.(2)结合运动信息的人体检测 .人体的运动信息是人体区别于背景的重要 信息。行人交通的视频检测方法综述在摄像机运动的情况下 ,如果能够充分利用人体 的运动信息来增强运动人体的检测, 同时又不降低静止人体的检测, 就能比当前应用 于移动背景情况下的行人检测方法的检测率高.(3)基于视觉神经机理的人体检测技术 研究当前人体检测的搜索策略是遍历搜索机制,没有利用行人所处场景的情境知识 ,比 较耗时 .如果模拟人和动物的视觉感知、认知机理, 以神经元为基本结构和功能单位 构建视觉神经网络模型 ,在神
光流法
• 基于光流法的运动检测利用运动物体随时间变化在图像中 表现为速度场的特性 ,根据一定的约束条件估算出运动所 对应的光流.它的优点是在摄像机与背景间存在运动的前 提下也能检测出运动物体通过计算位移向量光流场初始化 基于轮廓的跟踪算法, 从而有效地提取和跟踪运动目标 . 但是大多数的光流计算方法需要多次迭代运算,所以时间 消耗比较大 ,且抗噪性能差 ,如果没有专门的硬件装置则 难以应用于视频图像流的实时处理 。
动目标并且该轮廓能够自动连续地更新例如 :Paragios 等利用短程线的活动 轮廓, 结合 Level Set 理论在图像序列中检测和跟踪多个运动目 标;Peterfreund采用基于卡尔曼滤波的活动轮廓跟踪非刚性的运动物体 .(3) 基于区域的跟踪.基于 区域的跟踪 方法目前 己有较多的 应用例 如,Azarbayejani在人的运动跟踪中使用了区域模型 ,将人体看作由头、躯 干 、四肢等身体部分所对应的小区域块所组成,利用高斯分布建立人体和场 景的模型 ,属于人体的像素被归属于不同的身体部分, 通过跟踪各个小区域 块来完成整个人的跟踪.(4)基于特征的跟踪.主要是将图像特征从一幅图像到 另一幅图像对应起来 ,包括特征提取和特征匹配两个过程 ..
• (4)运动描述 .由于行人是非刚体物体 ,对它的运动描述非常困难 ,即使可由物理模型 来描述 ,也同样受到模型复杂不统一的限制 .随着行人运动分析研究和其它相关技术 的发展, 下述几个方面已经成为未来的发展趋势 :(1)各种不同方法有机结合.将各种 不同方法有机结合起来是行人检测技术的发展趋势,也是一个重要的研究方向.例如:将 基于模型和基于特征的方法相结合,活动轮廓模型与光流模型相结合等方法对行人进行 检测与跟踪.(2)结合运动信息的人体检测 .人体的运动信息是人体区别于背景的重要 信息。行人交通的视频检测方法综述在摄像机运动的情况下 ,如果能够充分利用人体 的运动信息来增强运动人体的检测, 同时又不降低静止人体的检测, 就能比当前应用 于移动背景情况下的行人检测方法的检测率高.(3)基于视觉神经机理的人体检测技术 研究当前人体检测的搜索策略是遍历搜索机制,没有利用行人所处场景的情境知识 ,比 较耗时 .如果模拟人和动物的视觉感知、认知机理, 以神经元为基本结构和功能单位 构建视觉神经网络模型 ,在神
智能交通系统PPT课件
车流量系数（y） 饱和度（X） 延误（D）
2023/8/27
27
车流通过信号路口的流量图示 （信号灯交叉口车流运动特性）
2023/8/27
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五、单个交叉路口的交通控制
单个交叉路口的交通控制也称“点控” 控制方式：
定时控制 交通感应控制 优化感应控制
定时控制与感应控制的选择
2023/8/27
间距：车道上连续车辆间的距离。 间隔：连续车辆通过车道上某点的时间
2023/8/27
11
2023/8/27
12
三、信号控制系统分类
按控制范围分：
单个交叉口的交通控制
也称单点信号控制，“点控制”。
干道交叉口信号协调控制
也称“绿波”信号控制，“线控制”。
区域交通信号控制系统
“面控制”。
2023/8/27
2023/8/27
30
信号配时图
2023/8/27
31
5.2 交通感应控制
目的是使绿灯时间长度与实际交通状况相适应。 有全感应控制和半感应控制两类。 常用的有两种形式：
基于到达车辆车头距的控制 基于排队长度的控制
2023/8/27
32
交通感应控制的基本工作原理
如图所示，一相位起始绿灯，感应信号控制器内预设有一个 “初期绿灯时间” (Gmin) ，到初期绿灯结束时，
交通量(Traffic Flow, Traffic Volume)
在一定时间间隔内，通过一条公路或一条给定车道或方向的 某一点的车辆总数。单位为辆数或辆/单位时间。
可分为：到达率、离开率
车速Speed (and Travel time) 车流密度Density：D=F/S
占用一个给定公路或车道的车辆总数。单位为车辆数/公里 或车辆数/公里/车道。
2023/8/27
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车流通过信号路口的流量图示 （信号灯交叉口车流运动特性）
2023/8/27
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五、单个交叉路口的交通控制
单个交叉路口的交通控制也称“点控” 控制方式：
定时控制 交通感应控制 优化感应控制
定时控制与感应控制的选择
2023/8/27
间距：车道上连续车辆间的距离。 间隔：连续车辆通过车道上某点的时间
2023/8/27
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2023/8/27
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三、信号控制系统分类
按控制范围分：
单个交叉口的交通控制
也称单点信号控制，“点控制”。
干道交叉口信号协调控制
也称“绿波”信号控制，“线控制”。
区域交通信号控制系统
“面控制”。
2023/8/27
2023/8/27
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信号配时图
2023/8/27
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5.2 交通感应控制
目的是使绿灯时间长度与实际交通状况相适应。 有全感应控制和半感应控制两类。 常用的有两种形式：
基于到达车辆车头距的控制 基于排队长度的控制
2023/8/27
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交通感应控制的基本工作原理
如图所示，一相位起始绿灯，感应信号控制器内预设有一个 “初期绿灯时间” (Gmin) ，到初期绿灯结束时，
交通量(Traffic Flow, Traffic Volume)
在一定时间间隔内，通过一条公路或一条给定车道或方向的 某一点的车辆总数。单位为辆数或辆/单位时间。
可分为：到达率、离开率
车速Speed (and Travel time) 车流密度Density：D=F/S
占用一个给定公路或车道的车辆总数。单位为车辆数/公里 或车辆数/公里/车道。
小学教育ppt课件教案——了解自动驾驶技术与人工智能
基于现代控制理论和方法，设计 适用于自动驾驶车辆的控制算法 ，如模型预测控制（MPC）、最
优控制等。
实时优化策略
针对自动驾驶过程中出现的各种 复杂情况和不确定性因素，采用 实时优化策略对控制算法进行调 整和优化，确保车辆行驶安全、
稳定和舒适。
04
人工智能算法在自动驾驶中 应用实践
机器学习算法在自动驾驶中作用与挑战
计算机视觉技术
研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，是指用摄影机和电脑代替人眼 对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理 成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
在自动驾驶中应用场景
包括道路识别、交通信号识别、障碍物检测、行人检测等。通过计算机视觉技 术，自动驾驶车辆可以获取周围环境的信息，并做出相应的驾驶决策。
行业法规政策对自动驾驶影响分析
法规政策现状
各国政府正在逐步制定和完善自动驾驶相关法规政策，以保障公共安全和推动产业发展 。
对自动驾驶的影响
法规政策对自动驾驶技术研发、测试、商业化落地等方面具有重要影响，需密切关注政 策变化以便及时调整发展策略。
06
小学阶段如何培养对自动驾 驶和人工智能兴趣
科普知识普及，提高学生对科技认知度
03
深度学习技术
通过组合低层特征形成更 加抽象的高层表示属性类 别或特征，以发现数据的 分布式特征表示。
在自动驾驶中作用
深度学习技术用于训练自 动驾驶模型，使其能够识 别交通信号、障碍物等， 并做出相应的驾驶决策。
面临的挑战
包括数据收集和处理、模 型训练和优化、实时性和 安全性等方面的挑战。
计算机视觉在自动驾驶中应用场景
解决方案
研发更先进的传感器技术，提高感知能力；推动高精度地图数据采集 和更新；加强人工智能算法安全性验证和测试。
优控制等。
实时优化策略
针对自动驾驶过程中出现的各种 复杂情况和不确定性因素，采用 实时优化策略对控制算法进行调 整和优化，确保车辆行驶安全、
稳定和舒适。
04
人工智能算法在自动驾驶中 应用实践
机器学习算法在自动驾驶中作用与挑战
计算机视觉技术
研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，是指用摄影机和电脑代替人眼 对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理 成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
在自动驾驶中应用场景
包括道路识别、交通信号识别、障碍物检测、行人检测等。通过计算机视觉技 术，自动驾驶车辆可以获取周围环境的信息，并做出相应的驾驶决策。
行业法规政策对自动驾驶影响分析
法规政策现状
各国政府正在逐步制定和完善自动驾驶相关法规政策，以保障公共安全和推动产业发展 。
对自动驾驶的影响
法规政策对自动驾驶技术研发、测试、商业化落地等方面具有重要影响，需密切关注政 策变化以便及时调整发展策略。
06
小学阶段如何培养对自动驾 驶和人工智能兴趣
科普知识普及，提高学生对科技认知度
03
深度学习技术
通过组合低层特征形成更 加抽象的高层表示属性类 别或特征，以发现数据的 分布式特征表示。
在自动驾驶中作用
深度学习技术用于训练自 动驾驶模型，使其能够识 别交通信号、障碍物等， 并做出相应的驾驶决策。
面临的挑战
包括数据收集和处理、模 型训练和优化、实时性和 安全性等方面的挑战。
计算机视觉在自动驾驶中应用场景
解决方案
研发更先进的传感器技术，提高感知能力；推动高精度地图数据采集 和更新；加强人工智能算法安全性验证和测试。
基于SSD的行人检测
3 S S D （ SI NGLE S HOT M U LTI B OX D E TECTOR ） 算 法 介 绍
生成一系列default box之后，就有了 预测bounding box的初始参考，最终 的bounding box会在default box的基 础上产生偏移，也就是说由于不同 scale 和 aspect ratio 的default box的 存在 会使网络产生很多的预测 bounding box，这些预测包含了不同 尺寸和形状的目标物体，如上图， 在 4×4 的feature map中只有狗（红 色框）是正样本，这是因为 不同的 feature map 负责预测的 scale和 aspect ratio是不同的，所以在 4×4 的feature map中由于猫的scale不匹 配，会被认为是负样本。同理，在 8×8 的feature map中只有猫（蓝色框） 是正样本。
y:[p, bx,by,bw,bh,c1,c2]
3 S S D （ SI NGLE S HOT M U LTI B OX D E TECTOR ） 算 法 介 绍
3 S S D （ S I N G L E S H OT M U LT I B OX D E T E C TO R ） 算 法 介 绍
112x112x64 3、经128个3x3的卷积核作两次卷积+ReLU，尺寸变为112x112x128 4、作2x2的max pooling池化，尺寸变为56x56x128 5、经256个3x3的卷积核作三次卷积+ReLU，尺寸变为56x56x256 6、作2x2的max pooling池化，尺寸变为28x28x256 7、经512个3x3的卷积核作三次卷积+ReLU，尺寸变为28x28x512 8、作2x2的max pooling池化，尺寸变为14x14x512 9、经512个3x3的卷积核作三次卷积+ReLU，尺寸变为14x14x512 10、作2x2的max pooling池化，尺寸变为7x7x512 11、与两层1x1x4096，一层1x1x1000进行全连接+ReLU（共三层） 12、通过softmax输出1000个预测结果
《弯沉检测方法》课件
自动弯沉仪法注意事项
确保仪器设备完好无损，功能正常 操作人员需经过专业培训，具备操作资格 严格按照操作规程进行，避免误操作 检测过程中注意安全，避免发生意外事故 检测结果应及时记录，并做好数据分析和报告
弯沉检测数据分析与处理
弯沉检测数据整理与统计
数据来源：现场检测、实 验室测试等
数据类型：弯沉值、路面 温度、湿度等
贝克曼梁法操作流程
准备贝克曼梁：选择合适 的贝克曼梁，确保其符合 标准要求
放置贝克曼梁：将贝克曼 梁放置在路面上，确保其 与路面垂直
测量贝克曼梁的挠度：使 用测距仪测量贝克曼梁的 挠度，记录数据
计算路面弯沉值：根据测 量数据，计算路面弯沉值
整理数据：整理测量数据， 形成报告
分析结果：根据弯沉值， 分析路面状况，提出改进 措施
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
弯沉检测可以评估路面的承载能力、 刚度和稳定性
弯沉检测结果可以用于指导路面养 护和维修工作
弯沉检测的意义
评估路面承载 能力
指导路面养护 和维修
预测路面使用 寿命
提高道路安全 性和舒适性
弯沉检测的应用范围
公路工程：用于评估路 面结构承载能力
铁路工程：用于评估轨 道结构承载能力
数据计算：根据检测数据计 算弯沉值、弯沉系数、弯沉
模量等参数
数据分析：根据计算结果分 析路面结构、材料性能、施 工质量等因素对弯沉的影响
弯沉检测数据应用与解释
弯沉检测数据的采集与处理 弯沉检测数据的分析与解释 弯沉检测数据的应用与意义 弯沉检测数据的局限性与改进方向
THANK YOU
汇报人：PPT
较高
应用：广泛应 用于公路、桥 梁、隧道等工 程的弯沉检测
无人驾驶和红外感应器的应用课件
技术创新：随着 科技的不断进步，
红外感应器的精 度和稳定性将得 到进一步提升， 为无人驾驶提供 更可靠的安全保
障。
添加标题
融合多传感器： 红外感应器将与 其它传感器如激 光雷达、摄像头 等实现更加紧密 的融合，形成互 补优势，提升无 人驾驶的综合感
知能力。
添加标题
适应复杂环境： 红外感应器在夜 间、雾霾等恶劣 天气下的表现将 更加出色，适应 各种复杂环境， 为无人驾驶提供 更加稳定可靠的
红外感应器在无人驾驶中的 应用仍需进一步研究和探索。
当前技术尚未完全成熟，仍 需进一步改进和完善。
红外感应器的精度和稳定性 需要进一步提高。
无人驾驶技术的普及和应用 仍需进一步推动和发展。
汇报人：
应用拓展：在更 多领域应用红外 感应器，如医疗、 航空航天、智能 家居等。
智能化发展：与 人工智能、机器 学习等技术结合， 实现更智能的红 外感应器。
环保与可持续发 展：注重环保和 可持续发展，发 展绿色、低碳的 红外感应器。
05
未来交通出行更安全、更高效 红外感应器在无人驾驶车辆中的重要作用 红外感应器在无人驾驶车辆中的优势 红外感应器在无人驾驶车辆中的发展前景
技术发展：红外感应器技术不断进步，应用领域不断扩大 挑战：高精度、低成本、稳定性等方面仍存在技术瓶颈 瓶颈：红外感应器的性能受限于材料、制造工艺、系统设计等因素 未来发展：加强基础研究，突破技术瓶颈，提高红外感应器的性能和可靠性
技术创新：不断 研发新的红外感 应器材料和制造 工艺，提高性能 和降低成本。
夜视功能：在夜间或低光照条件下，红外感应器能够提供清晰、稳定的图 像，帮助无人驾驶车辆感知周围环境。
穿透雾霾：红外感应器能够穿透雾霾、雨雪等恶劣天气，提供更准确的距 离和速度信息，增强无人驾驶车辆的感知能力。
交通安全PPT课件
禁止行人通行
注意行人
步行
人行天桥
人行地下通道
走人行横道，靠路右边走， 没有人行道时靠路边行走。
不随意横穿马路
走人行横道、天桥，不 随意横穿马路。
注意道路和车辆信号， 服从交通管理。
注意 安全
不在车行道、桥梁、隧 道上追逐、玩耍、打闹。
不能穿越、攀登、跨越道路隔离栏。
不要在铁路导轨上行走、玩耍， 横穿铁路轨道。
交通安全伴我行
行走安全
骑车安全
乘车安全Biblioteka 011走人行道，靠路右边走。没有人行 道时靠路边行走。
4
不在车行道、桥梁、隧道上追逐、玩耍、 打闹。
2 走人行横道、天桥，不随意横穿马路。 5 不能穿越、攀登、跨越道路隔离栏。
3
注意道路和车辆信号，服从交通管理。 6
不要在铁路导轨上行走、玩耍，横穿铁路 轨道。
而在雨、雪天气，由于路面较滑，会 向前继续行驶达24米！
乘车须在站台或指定地点依次候车，待车辆停 稳后先下后上。
机动车在行驶中要坐稳扶牢，防止紧急刹车， 不得将头、手伸出窗外，以免被来往车辆擦伤。
谢谢观看
02
1 未满12岁的儿童独自骑车
2 不能在人行道、机动车道骑车
3
骑车横冲直闯、争到强行，与机动车抢道、 逆向骑车
4
转弯不减速，不打手势
5 在路口闯信号灯
6 骑车双手离把
禁止非机动车通行
禁止骑自行车上坡
禁止骑自行车下坡
未满12岁的儿童不能独自骑车。
不能在机动车道和人行道上骑车
机车道
自行车道 人行道
不能在路口闯信号灯
交通安全儿歌
交通安全很重要，条条规则别忘了。 从小养成好习惯，文明行为都说好。 行路应走人行道，没有行道往右靠。 斑马线条真清楚，横穿马路少不了。 一慢二看三通过，莫与车辆去抢道。 骑车更要守规则，不能心急往前跑。 转弯拐角要减慢，注意四面别说笑。 乘车安全应注意，遵守上下车秩序； 手头别伸车窗外，扶住坐好要记牢。
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帧间差分法
• 帧间差分法是在连续的图像序列中两个或三个相邻帧间采用基于像素 的时间差分并且阈值化来提取图像中的运动区域。 利用两帧差分方 法从实际视频图像中检测运动目标,进而用于目标的分类与跟踪;一个改进
的方法是利用三帧差分代替两帧差分 ,如 VSAM开发了一种自适应背景减除与 三帧差分相结合的混合算法,它能够快速有效地从背景中检测出运动目标 .帧 间差分法对于动态环境具有较强的自适应性,但不能完全提取出所有相关的特
提出了一种新的统计模型来检测和跟踪可变形物体.
• 在实际的城市交通环境中,通常采用背景差法 检测行人, 即首先通过自适应背景提取方法快速 提取背景图像, 在差分图像的基础上 ,结合直方图 自动阈值分割和数学形态学运算采用一定的行人 分割算法 ,填充分割中运动行人图像的断裂部分 , 提取出行人完整的轮廓;根据提取的目标特征信 息,结合多种特征初步判断行人的存在信息, 进行 行人检测
基于统计学习的人体检
测.
• 由于上述行人检测方法不能解决人体形状和外貌各式各样的难点 , 以及人体的不同运动方式 ,目前人体检测方法的发展趋势为基于学习 的人体检测方法 ,其中包括 :基于 AdaBoost Cascade 的人体检测方 法, 基于 SVM 的人体检测方法, 基于 FieldModel 的人体检测方法 . 这些方法从样本集中学习人体的不同变化, 从而有很好的推广性和适 用性 .基于学习的人体检测可分为两类 :基于整个人体的检测和基于 人体部位的检测.介绍了一种集成了图像灰度信息和运动信息的行人 检测系统 .提出了一个在单帧图像中用面向梯度的直方图描述人体的 检测方法 .
方图、各种不变矩等特征 ; (3)图像的变换系数特征, 如小波变换系数 、傅立叶描述等特征 ;
(4)代数特征 ,如图像矩阵的奇异值分解等
• 车辆是刚体目标,通常选择一个目标特征作为目标特征匹配的标准 , 如目标的边缘 、轮廓或目标的颜色直方图等;而对行人这样的非刚体 目标随着人的运动, 目标的形状和姿态都会发生变化, 这时常常联合 多种特征进行目标特征匹配 .目前图像的模式分类方法很多, 如统计 模式分类方法, 结构法 , 分类树方法, 神经网络方法等,这些方法由 于针对分类对象 ,应用场合不同而提取不同的图像特征, 采用不同的 模式分类方法 .传统的统计模式分类法及线性判别函数往往只能提供 线性的分割平面,采用这种分类方法关键在于提取易于分类的模式特 征.神经网络方法, 如 BP网络, 具有非线性分割的能力 ,但由于对数 据的过拟合, 而导致其推广能力的下降.最近的一些应用表明 ,支持 向量机方法显示出较传统方法更好的适应和推广能力在行人识别中 , 通常将行人模型简化为矩形 ,通过得到的二值图中目标的轮廓, 综合 考虑运动目标的位置特征、形状特征以及统计特征等为检测到的行人 目标建立特征模板进行匹配 ,判断检测的目标是否为行人.
行人交通的视频检测方法综述
• (1)行人检测 • (2)行人识别 • (3)行人跟踪 • (4)行人交通参数的提取
行人检测
• (1)背景差法 • (2)帧间差分法 • (3)光流法 • (4)基于统计学习的人体检测
背景差法
• 背景差法就是选取一帧作为参考图像 ,用当前帧和参考图 像做差分 , 如果参考图像选取适当 , 能比较准确地分割 出运动物体 .在交通流量的图像序列中,背景是渐变的, 而背景差分的关键是选择合适的图像作为背景 .最早的背 景差法是人工观察选择一幅质量好的图像作为背景 ;后来 虽经不断改进, 但对于动态场景的变化 ,如光照和外来干 扰等特别敏感 ,且分割精度易受噪声影响
行人检测
1
行人交通的视频检测方法综述
Байду номын сангаас
2
基于视频处理的行人检测系统
行人交通的视频检测方法综述
行人检测是把视频序列中出现的行人从背景中分割出来并精确定位 . 行人的有效分割 ,对于行 人识别、跟踪和行为理解等后期处理非常重要 .因 为行人同背景混合在一起 ,行人可能行走, 也可能 静止站立或者随意改变运动方向 .行人所处的背 景动态变化, 如天气 、光照、影子及混乱干扰等给行 人检测带来很大难度.
行人跟踪
• 行人跟踪是监视行人在视频序列中的时空变化,包括行人的出现 、位 置 、大小、形状等 ,是在连续帧上匹配目标区域.行人跟踪一般从行 人检测开始,而且在后继的视频序列需要重复地检测行人以校验跟踪 和维持跟踪连续进行.常用的数学工具有卡尔曼滤
征像素点 ,在运动实体内部容易产生空洞现象 .
光流法
• 基于光流法的运动检测利用运动物体随时间变化在图像中 表现为速度场的特性 ,根据一定的约束条件估算出运动所 对应的光流.它的优点是在摄像机与背景间存在运动的前 提下也能检测出运动物体通过计算位移向量光流场初始化 基于轮廓的跟踪算法, 从而有效地提取和跟踪运动目标 . 但是大多数的光流计算方法需要多次迭代运算,所以时间 消耗比较大 ,且抗噪性能差 ,如果没有专门的硬件装置则 难以应用于视频图像流的实时处理 。
行人检测
姓名：赵梦迪
L/O/G/O
行人检测
• 行人交通是我国城市居民出行的主要交通方式,而行人交通的视频 检测技术对于智能交通系统的发展与应用具有重要意义.通过对行 人检测和分析确定行人的运动轨迹,提取行人交通参数,为交通规 划、管理与控制提供科学的数据.行人检测是把视频序列中出现的 行人从背景中分割出来并精确定位 .行人的有效分割 ,对于行人 识别、跟踪和行为理解等后期处理非常重要 .因为行人同背景混 合在一起 ,行人可能行走, 也可能静止站立或者随意改变运动方 向 .行人所处的背景动态变化, 如天气 、光照、影子及混乱干扰 等给行人检测带来很大难度.
行人识别
• 行人识别的目的是从道路上交通监控摄像机所捕捉的序列 图像中将行人的运动区域提取出来 ,主要研究行人 、自 行车和机动车的区分方法.图像识别技术主要涉及两方面 的内容 ,一是特征提取的方法 ,二是模式分类方法 .运动 目标的特征。大致 可以分为 (1)图像的视觉特征,如图像的边
缘、轮廓、形状、纹理和区域等特征; (2)图像的统计特征,如目标中心位置、重心 、面积周长 、颜色直