智能模式识别在智能交通中的应用课件

Click to edit Master title style,Edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,智能模式识别,在智能,交通中的应用,智能模式识别在智能交通中的应用,目录,背景与应用案例,基于视频技术的汽车辅助驾驶技术,基于视频技术的交通管理方案,算法的硬件解决方案,VI,目录背景与应用案例基于视频技术的汽车辅助驾驶技术基于视,智能交通的背景,智能,人工,智能,交通系统是未来交通系统的发展,方向。通过,借助计算机强大的数据处理,能力自动,分析、抽取视频源中的关键信息，分辩、识别出关键目标,物体，从而,弥补交通领域在传统监控系统中的,不足，使,视频监控系统具有更高的智能化，大幅度提高资源利用率与减少警力人员配置，全面提升交通管理运行的工作效率,。,智能交通的背景智能人工 智能交通系统是未来交通,自动驾驶技术的到来？,自动驾驶,自动泊车,2014,保时捷,2017,奥迪,A8,辅助驾驶,皇冠，宝马，奔驰,1.5,亿美金投资,预计辅助,驾驶技术门槛,将,在未来,5,年降低,，在,保,险公司的,推动下，大部分,中级车辆都将配置；,以色列,Mobileye,保险公司,后装市场,出于国情、法律、技术和人的习惯等因素的考虑，我国近期内实现自动驾驶还需要一个比较长久的培养期，不过辅助驾驶将逐步进入消费,市场。,自动驾驶技术的到来？自动驾驶自动泊车2014 保时捷2017,辅助驾驶技术：基于图像智能识别,关键芯片技术突破：高速摄像和高速模式识别,辅助驾驶技术：基于图像智能识别关键芯片技术突破：高速摄像和高,目录,背景与应用案例,基于视频技术的汽车辅助驾驶技术,基于视频技术的交通管理方案,算法的硬件解决方案,VI,目录背景与应用案例基于视频技术的汽车辅助驾驶技术基于视,车辆辅助驾驶类,车道线（偏移）识别,人行道识别,用于低能见度的车速控制系统,基于车型识别的特种车辆预警系统,交通标志识别,驾驶员行为分析,汽车周边环视（图像拼接技术）,车辆辅助驾驶类车道线（偏移）识别,1.,人行道检测,斑马线检测,功能：能实时检测,20,米之前的人行道（准确率高达,90%,以上）,高精度车道识别,市场：目前市面上还没有专门能检测人行道的行车记录仪,优势：复杂环境下（夜间，雨天等）的高精度预警,1.人行道检测斑马线检测,2.,车道（偏移）检测,车道线识别率高，受环境影响小。提供预警和警告双,功能,。,正常行驶,偏移预警,压线警告,2.车道（偏移）检测车道线识别率高，受环境影响小。提供预警,3.,用于低能见度的车速控制系统,集成了能见度分析的汽车辅助驾驶方案,3.用于低能见度的车速控制系统集成了能见度分析的汽车辅助驾,3.,用于,低能见度的车速控制系统,能见度距离,V=55.154276,能见度距离,V=44.592820,能见度距离,V=132.166742,实际测试效果,3.用于低能见度的车速控制系统能见度距离V=55.1542,4.,异种车辆预警,对出现在摄像头的异种车辆进行识别和预警,由于道路交通故障,70%,以上来自于大型车辆或特种车辆,通过对周围的车型分析，提醒驾驶员预先避让,主要优点体现在对不可见或易忽视的汽车侧边的车辆进行精确识别,4.异种车辆预警对出现在摄像头的异种车辆进行识别和预警,5.,交通标示智能识别系统,原理：,通过单眼摄像头检测道路标示（限速、禁止超车），显示标示内容，提醒驾驶者注意,。,系统意义：,告知限速、禁止超车等交通管制信息。,5.交通标示智能识别系统原理：通过单眼摄像头检测道路标示,6.,基于表情识别的安全驾驶,多表情人脸数据库,表情识别系统，可以精确识别脸部表情与情绪。不同于脸部识别系统，本系统精确可获人物表情，可以认知人物心理状态，可应用与对驾驶员情绪和驾驶疲劳度的监控和安全提示,。,（如行驶中，监控驾驶员是否打瞌睡，是否打电话）,表情识别,6.基于表情识别的安全驾驶多表情人脸数据库表情识别系统，可,目录,背景与应用案例,基于视频技术的汽车辅助驾驶技术,基于视频技术的交通管理方案,算法的硬件解决方案,VI,目录背景与应用案例基于视频技术的汽车辅助驾驶技术基于视,智能视频技术在交通管理上的应用,D,E,F,C,B,A,非法车辆检测,车流分析,动态车牌识别,停车场管理系统,道路能见度实时发布系统,H,I,车标识别,轨道道路管理,公交人流分析系统,G,道路养护监测,智能视频技术在交通管理上的应用DEFCBA非法车辆检测车流分,A.,非法车辆检测,跟踪方法：,W4,、混合高斯模型、彩色模型等,高速公路车辆跟踪结果,可实现的,功能包括：,警戒区域内入侵检测与报警、违章停靠、违章穿越、遗留物探测、前方人员与车辆检测与跟踪识别、具有人机交互式的目标快速检索、特定异常行为检测等。,异常车辆,检测,A.非法车辆检测跟踪方法：W4、混合高斯模型、彩色模型等高,B.,车流分析实例,完成对复杂道口的车辆统计,工作；,可实现双向，多道口统计,功能；,监控范围用户自,定制；,监控对象可,重置（,如监控自行车或行人,）,B.车流分析实例完成对复杂道口的车辆统计工作；,C.,动态车牌识别,纯视频流触发，只要检测到车牌就能触发，不易出现,故障；,基于视频流的多帧图像识别，对输入摄像头没有特殊,要求；,可嵌入现有设备中，无需更换系统；,智能模糊点阵识别算法加上神经网络学习，对车牌不清晰的识别准确率仍很高。,C.动态车牌识别纯视频流触发，只要检测到车牌就能触发，不易,D.,停车管理系统,基于视频分析的车位占据情况统计，,其中，右侧黄灯表示车位被占据，黑灯表示空车位，灯下的变化数字表示实时时间。约,1,分,09,秒时第一车位车辆离开。然后有一辆车停入，占据了两个车位。因此第,1,、,2,号车位黄灯亮,(,可配合车牌识别系统,）。,单摄像头监控多车位，无安装位置要求，适用于室内或室外,D.停车管理系统基于视频分析的车位占据情况统计，其中，右侧,E.,车标识别,可识别变形，模糊等不清晰车牌，并已对大多数车牌做完分类归纳工作,用于商场停车场的车辆大数据分析,道路车辆统计等,支持动静态车牌号检测,E.车标识别可识别变形，模糊等不清晰车牌，并已对大多数车牌,F.,道路能见度实时发布系统,通过特殊算法，计算出大气雾霾浓度，通过标定确认区域内交通,能见度。,优势,利用公路上已铺架的监控系统在终端采用智能算法计算。无需大量的硬件投入，不需要外部,施工；,由于监控系统的密集度，可实现对整条公路不同区域内能见度的准确分析（特别适合路段环境比较复杂的丘陵和山区,）。,除了大气分析，我们也通过简单的滤镜功能，对主动光源（如紫外或红外）进行分析，利用不同波长光的反射特性，辅助进行能见度分析,F.道路能见度实时发布系统通过特殊算法，计算出大气雾霾浓度,G.,道路养护监控,利用已经安装在道路上的摄像头完成对道路情况的实时监控。也可以实现对道路积水、堆积异物等问题的监控。,G.道路养护监控利用已经安装在道路上的摄像头完成对道路情况,H.,轨道道路管理,道岔监控,轨道区域防护,H.轨道道路管理道岔监控轨道区域防护,I.,公交人流管理系统,基于公交车摄像头的人数计数,通过,4G/WIFI,等复合网络通讯，在终端实现对公交系统实时的运力监控,现场人流采集,I.公交人流管理系统基于公交车摄像头的人数计数现场人流采集,目录,背景与应用案例,基于视频技术的汽车辅助驾驶技术,基于视频技术的交通管理方案,算法的硬件解决方案,VI,目录背景与应用案例基于视频技术的汽车辅助驾驶技术基于视,ADAS,解决方案,强化算法,+,弱化硬件,通过,开发算法,的性能，在公共硬件平台上实现,ADSA,；,致力于,研究,和,开发先进图像,分析算法，以提高,ADAS,算法的性能和,准确性；,支持各种操作系统，不依赖硬件,资源；,我们的算法支持,ARM,平台，,FPGA,，高端,ASIC,芯片或,GPU,方案。,使用新技术来平衡性能和,成本,使用智能硬件引擎（如,GPU,，,NN IPcore,）；,使用图像,分析,/,模式识别的最新实现方法（,如：使用,OpenVX,实现计算机视觉应用的跨平台加速,）。,ADAS解决方案强化算法+弱化硬件,AD,AS,实施,方案,1,、高端应用,由,具有最高精度和性能的算法,实现；,跨平台,兼容性；,可以集成到大多数高端硬件平台，如,FPGA,，,VPU,；,应用于原始设备。,2,、低端应用,由,C,语言实现；,根据硬件性能优化和削减算法复杂度；,性能与成本之间的良好平衡；,适用于基于,ARM,内核的硬件平台；,应用于售后市场（例如，行驶记录仪）或低端车辆。,我们针对不同平台提供算法的三个版本,ADAS实施方案1、高端应用2、低端应用我们针对不同平台提供,AD,AS,实施方案,3,、,GPU,方案,集成,GPU,的,芯片,具有,高性能和,低成本，而且,大多数芯片都集成了,GPU,；,通过,SIMD+SISD,架构，处理复杂的,算法；,低成本和更高的,性能。,示例：通过,GPU,方案实现,LDW,算法,LDWS,的结构。提出的,LDWS,架构,。,并行,Hough,变换的工作流,ADAS实施方案3、GPU方案示例：通过GPU方案实现LDW,