Регистрация / Вход
Прислать материал

Анализ математических моделей и методов распознавания транспортного потока и его характеристик со стационарных видео систем

ФИО
Епифанов Владислав Александрович
Электронная почта
45f563f519404epifanov.vld@yandex.ru
Номинация
Информационные технологии
Институт
Институт информационных технологий и автоматизированных систем управления (ИТАСУ)
Кафедра
Инженерной кибернетики
ФИО научного руководителя
проф., к.т.н. Крапухина Н.В.
Академическая группа
ММ-13-1
Наименование тезиса
Анализ математических моделей и методов распознавания транспортного потока и его характеристик со стационарных видео систем
Тезис

В настоящее время существует тенденция к построению комплексных систем управления дорожным движениям в крупных городах. Важным элементом таких систем является модуль распознавания и идентификации характеристик транспортного потока со стационарных видеорегистраторов в режиме реального времени. Существующие подходы в приложении к проблематике распознавания транспортных потоков развиты недостаточно: нет общепризнанных методов выделения участников дорожного движения и распознавания транспортного потока в целом. Слабо разработаны методы и алгоритмы оценки основных характеристик распознанного потока, таких как его интенсивность и плотность, средняя скорость движения и т.д.

Трудность постановки задач данного направления заключается в отсутствии четких определений характеристик транспортного потока, без которых становится невозможной постановка задач связанных с распознаванием транспортного потока.

В работе рассмотрены элементарные характеристики транспортного потока: скорость, интенсивность, плотность и т.п. На основе элементарных характеристик строятся более сложные характеристики, такие как динамический габарит, коэффициент обобщенной напряженности и пр.

Автором был проведен анализ различных методов распознавания объектов на видео, на основании которого выбраны метод вычитания фона и метод Лукаса-Канаде. Существенное преимущество метода вычитания фона состоит в том, что с его помощью можно одновременно выделять группу объектов на видео. В связи чем, можно качественно промаркировать объекты движения. Вместе с тем, метод вычитания фона в чистом виде не позволяет определить характеристики потока, в связи с тем, что слежение за объектами и сбор их характеристик невозможен при использовании метода вычитания фона без дополнительных преобразований. Для слежения за отдельными объектами движения, промаркированными при помощи методом вычитания фона, автор считает рациональным использовать метод Лукаса-Канаде, который позволяет качественно следить за объектами на видео.

Для комплексного решения задачи распознавания транспортного потока, а также вычисления его характеристик, автором разрабатывается новый алгоритм, сочетающий в себе сильные стороны указанных выше методов. Разрабатываемый алгоритм реализуется на языке программирования C++ с использованием библиотеки алгоритмов компьютерного зрения OpenCV. Тестирование алгоритма проводится на массивах реальных данных, полученных со стационарных видео систем.

 Работа выполняется под руководством проф., к.т.н. Крапухиной Н.В.