GPS车载移动视频监控系统的设计

首先对目前移动视频监控中所存在的问题进行深入分析,指出基于空间定位信息的移动视频监控是今后的发展方向。在此基础上,构造一个基于GPS与GIS的车载移动视频监控系统。详细论述该系统的结构、工作原理以及主要功能,并对使用的关键技术进行总结和分析。最后探讨系统目前存在的问题,并对发展前景作展望。     

视频卫星数据的运动车辆提取

针对新兴的视频卫星数据在道路监控中应用研究较少的问题,该文提出了一种基于特征的视频卫星数据运动车辆提取优化算法。以SkySat-1卫星获取的Las Vegas地区的视频数据为实验数据,采用传统帧差法与阈值法进行运动车辆提取,验证了该方法对视频卫星数据处理的有效性,同时在此基础上根据空间特征信息界定出道路以内的感兴趣区域,进一步根据车辆的几何特征信息对感兴趣区域的疑似车辆目标进行筛选。实验结果表明:所提算法在提取精度和完整度上明显优于基于像素的帧差法与阈值法的提取结果。     

基于视频GIS的小型基建智能监控系统构建

视频GIS技术的大力发展和在监控领域的应用推动了智能监控管理技术的进步,现今已成为研究热点。据此,利用视频GIS技术构建智能监控系统,并应用到基础工程建设中,以便实现工程建设管理的智能化。依次从需求和技术方面论证了建立视频GIS小型基建智能监控系统的必要性和可行性、设计了系统架构和系统功能,分析了系统能产生的效益,本研究结果为视频GIS技术推广提供了新思路,为小型基建管理提供了智能化手段。     

基于Skyline视频监控系统研究

视频监控系统能够实时获取监控范围的影像,发现被监控目标的即时状态。2维GIS与视频监控的集成逐步走向成熟,但在可视化效果方面远不如3维GIS。因此,结合Skyline软件中的Video On Terrain技术提出了一种3维地面影像视频监控新方案,并设计了地面影像视频监控系统的软硬件框架,分析了音视频编码传输原理和视频控制机制,总结归纳了地面影像视频监控系统的关键技术要求,最后实现了3维地面影像视频监控原型系统。     

"奥星天网"GPS信息服务系统

“奥星天网”GPS信息服务系统是建立在GPS车辆定位实时跟踪监控系统之上的综合系统。“奥星天网”是集GPS全球卫星定位技术、GSM全球数字移动通信技术、GIS地理信息技术及Internet网络技术、呼叫中心于一体的信息服务系统,通过GSM的短信息功能,将移动车辆上的GPS位置数据传送到监控中心,运用GIS的图形化管理查询功能对车辆进行调度管理,可覆盖130、139移动网络业务覆盖的区域。     

基于GIS/GPS/GPRS的物流车辆监控系统

论文介绍了目前物流车辆监控系统涉及到的主要技术,地理信息系统(GIS),全球定位系统(GPS)和通用无线分组业务(GPRS)。系统由GPS通讯服务系统、物流子系统、GIS子系统、综合监控系统4个子系统组成。文章对系统的原理和各个子系统的功能进行了详细的描述,并对GPS通讯服务程序的解析过程进行了分析,系统的使用和研究将加速GIS在物流和商业中的应用。     

基于3G技术的小型车辆监控系统

介绍了基于GIS／GPS／GSM的小型车辆监控系统的总体设计和涉及的相关技术,通过小型车辆监控系统需求分析,确定采用基于3G技术的总体技术框架,设计GIS／GPS／GSM综合集成车辆动态监控模式,并讨论了GPS数据采集技术、系统通信网关技术和采用MapX实现车辆动态监控技术。     

基于GIS的公安视频监控指挥管理系统

针对社会公共安全管理的迫切需求,利用GIS及网络视频监控等技术研发出公安视频监控指挥管理系统。首先对系统架构、系统功能、系统数据库进行设计;其次,基于GIS二次开发组件ArcGIS Engine进行系统实现,并着重对系统中的一些特色及关键功能的实现方法进行论述。该系统具有快速空间定位、快速视频上墙、视频分级分权管理以及...     

基于GIS的城市交通管理信息服务研究

论述了基于GIS技术的城市交通管理信息服务平台的总体框架和功能,并对系统集成中的关键技术进行了研究,将城市交通管理涉及的视频监控系统、电子警察系统、110/122接处警系统、路口控制系统、GPS系统、交通诱导系统等多个子系统进行整合,实现资源共享,提高系统运行效率。     

三维GIS与视频监控系统的集成与应用研究

结合skyline软件中的Video on Terrain技术提出一种三维GIS与视频监控系统相集成的三维地面影像视频监控方案,设计地面影像视频监控系统的软硬件框架,分析音视频编码传输原理和视频控制机制,实现二维地面影像视频监控原型系统.     

道路信息提取方法综述

道路信息提取旨在使用相关数据和方法提取一条道路上的信息，如车道数量、中心线和边界线等。道路信息提取在交通规划和车辆导航等方面具有重要的应用价值。随着各种传感器设备的广泛应用，交通数据爆炸式增长，道路信息提取的方法也日新月异。本文结合近年来道路信息提取的研究进展，将道路信息提取方法按照数据来源分为基于影像视频数据、基于高密度点云数据和基于浮动车轨迹数据3类，并分别深入论述了这3类方法的主要实现算法，对这些算法模型进行了对比分析，最后探讨了现有道路信息提取方法在未来的研究趋势和面临的挑战。     

基于ARM的车辆位置监控系统设计与实现

设计一款依靠准确的数据定位配合通信技术及电子地图的车辆位置监控系统,用来实现车辆和监控中心信息交互,提高交通运行效率和改善交通拥挤现象。利用微处理器ARM@ CortexTM?-M3处理GPS接收到的卫星信号,通过GPRS模块将运算和整理后的数据发送到互联网,上位机根据程序接收互联网上的数据调用谷歌地图实时显示车辆位置信息。借助此系统能够直观且方便对车辆位置分析和管理调度,达到监控的目的。      

基于小波变换的图像边缘提取算法

在给出边缘检测性能判断标准和传统的模极大值点筛选的缺陷之后,基于边缘检测提出了改进的小波变换模局部极大值点算法。在这个基础之上,又针对交通系统的实时性,提出了一种改进的边缘信息的车辆检测算法,使得对运动车辆的边缘检测具有更加良好的效果。最后通过仿真实验,证明本论文提出方法的有效性,得到了多帧道路图像的边缘,较好地解决了传统边缘检测方法在边缘检测时会出现伪边缘和有意义边缘损失这两个问题,对将来车辆交通监控系统等方面的研究起到了一定的帮助作用。     

Extraction and motion estimation of vehicles in single-pass airborne LiDAR data towards urban traffic analysis

Airborne LiDAR data are characterized by involving not only rich spatial but also temporal information. It is possible to extract vehicles with motion artifacts from single-pass airborne LiDAR data, based on which the motion state and velocity of vehicles can be identified and derived. In this paper, a complete strategy for urban traffic analysis using airborne LiDAR data is presented. An adaptive 3D segmentation method is presented to facilitate the task of vehicle extraction. The method features an ability to detect local arbitrary modes at multi scales, thereby making it particularly appropriate for partitioning complex point cloud data. Vehicle objects are then extracted by a binary classification using object-based features. Furthermore, the motion analysis for extracted vehicles is performed to distinguish between moving and stationary ones. Finally, the velocity is estimated for moving vehicles. The applicability and efficiency of the presented strategy is demonstrated and evaluated on three ALS datasets acquired for the propose of city mapping, where up to 87% of vehicles have been extracted and up to 83% of moving traffic can be recovered together with reasonable velocity estimates. It can be concluded that airborne LiDAR data can provide value-added products for traffic monitoring applications, including vehicle counts, location and velocity, along with traditional products such as building models, DEMs and vegetation models.     

利用无人机多源影像检测车辆速度

交通在人民生活和社会经济中有着举足轻重的作用。车辆速度检测是智能交通管理系统的重要组成部分。本文提出了一种基于无人机（UAV）多源影像数据进行车辆速度检测的方法,首先,搭建小型无人机多源数据采集平台,获取可见光影像与热红外影像。然后,针对采集的多源数据,采用深度学习框架YOLO（you only look once）进行车辆检测。最后,基于卡尔曼滤波进行车辆跟踪,并根据跟踪结果计算车辆速度。本文利用无人机平台增加监测车辆的灵活性,同时综合使用多源数据,不仅提高车辆检测精度,还可以不依赖光照条件跟踪车辆。试验结果表明,本文方法具有有效性和稳健性,为道路监控管理部门提供一种高效率、机动灵活的监测模式。     

基于WebGIS的城市交通应急救援指挥系统设计与实现

城市交通应急救援指挥的科学决策需要强大的软件支持.介绍基于WebGIS的济南市交通应急救援指挥系统,说明系统开发方案、体系结构、功能和数据库设计,详述AJAX技术、最优路径分析和救援车辆监控技术,较好地实现了系统的各项设计功能.     

交通监控视频图像语义分割及其拼接方法

视频拼接是图像拼接的外延,在场景监控、目标识别等应用中发挥着重要作用。传统视频拼接算法多要求视频间具有较大重叠区域且特征点匹配过程中只顾及图像几何特征,当处理交通监控视频时,会因不同摄像头之间重叠区域极小或主光轴之间夹角较大而导致无法拼接或图像变形较大。为此,本文提出一种交通监控视频图像语义分割及其拼接方法。首先,利用边缘角度二阶差分直方图算法自动识别多视频交汇区域的正射影像,并将其作为拼接背景图像;然后,基于全卷积神经网络对正射影像和视频图像进行语义分割,提取图像中的交通专题语义;最后,以交通专题语义作为约束进行特征点匹配,将各个交通监控视频匹配至背景正射影像,实现监控区域视频拼接。采用山东省某市实际视频数据进行试验验证,结果表明对于重叠区域较小的监控视频,本文方法可获得较好地拼接图像,同时可有效提高特征点匹配的准确度。     

基于多源数字遥感影像的“两违”监测服务体系

"两违"综合治理工作因涉及范围广、频率高,亟须采取相应的数字化手段为工作开展提供技术支持。高分辨率遥感技术具有高空间分辨率技术特点,可为"两违"执法工作提供实时详尽的高分辨工作底图,加以遥感处理分析,可以达到对监控区域"两违"变化多时相监测的目的。本文设计了一套以遥感监测为主要手段,集成卫星遥感、航空遥感、无人机航测技术,从多源影像获取、多源数字正射影像工作底图制作、"两违"疑似图斑提取与建库到基于移动互联网技术的"两违"遥感地理信息系统开发的辅助城市规划监测服务体系。