王夏黎
- 作品数：31 被引量：181H指数：8
- 供职机构：长安大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国博士后科学基金公安部部级科研项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程机械工程电子电信更多>>
- 视频交通流检测及车辆识别系统的设计与实现
- 该文以视频和图象处理技术为依托,以'视频交通流检测和车辆识别系统的设计与实现'为课题,对视频交通流和交通状况监测技术中的图象处理与识别技术进行了研究.
- 王夏黎
- 关键词：图象处理特征提取图象分割车辆识别系统
- 文献传递
- 基于Faster R-CNN的交通警察目标检测研究被引量：2
- 2021年
- 针对自动驾驶技术的高速发展与日渐复杂的交通系统网络缺少能够准确检测与定位交通警察的方法,将基于深度学习对在复杂环境中交通警察的准确检测与定位进行研究,该研究一方面对于有效保障交通警察的人身安全和提高通行效率具有积极的促进作用,另一方面为后续的交通警察手势的识别提供重要的检测基础。但是在实际的应用当中交通警察一般处于复杂的场景当中,比如干扰人群、强光环境、复杂的天气,都会对交通警察的准确检测与定位造成影响。因此,该文首先通过对交通警察图像去噪和Gamma曲线校正的预处理方式来增强图像中的关键特征信息并排除噪声对图像的影响,然后分别对基于SSD网络模型的方法、基于HOG特征提取和SVM分类的方法、基于Faster R-CNN网络模型的方法进行实验,然后对三种方法进行对比,得出了基于Faster R-CNN网络模型的检测速度为61.523 ms,检测准确率为98.75%,均高于其他两种方法。
- 柳胜超王夏黎王丽红柳秋萍
- 关键词：图像预处理
- 视频检测式违章自动监测管理系统的设计被引量：12
- 2001年
- 本文概述了几种违章自动监测管理系统的特点、重点介绍了利用摄像机为前端设备的视频检测式道路交叉口违章自动监测管理系统的设计。
- 王夏黎周明全耿国华
- 关键词：交通管理视频检测电子警察系统
- 一种基于OBB包围盒算法的交通事故检测方法
- 了一种用虚拟环境下的OBB碰撞检测算法对真实环境下城市道路交通事故进行检测的方法.方法的主要思想是利用OBB算法计算车辆的包围盒,通过对包围盒的地面平面投影得到车辆矩形二维包围盒,然后检测这些矩形在同一平面上是否相交而判...
- 刘纬琪王夏黎
- 关键词：交通事故碰撞检测
- 常数分解变换法及在数据压缩和消噪上的应用被引量：1
- 2004年
- 目的 研究常数分解变换法(SDT)及其在数据压缩和消噪上的应用。方法 在探讨常数分解变换法原理的基础上,提出了对一维数据进行有损压缩和消噪的思想,并给出了相应的优化算法以及将该算法拓展于二维信号的简单方法。结果 获得了常数分解变换法和小波分解变换法(DWT)进行数据压缩和消噪的实验结果。结论 在一定条件下,对于一维数据的压缩和消噪,常数分解变换法优于小波分解变换法。
- 王夏黎朱晓冬周明全耿国华
- 关键词：小波分解数据压缩消噪数字滤波器
- 数字图像处理在桥梁结构变形检测的应用研究被引量：2
- 2021年
- 针对大型桥梁在施工阶段和运营期间发生结构变形问题,目前缺乏自动化、高频、实时与长期并且精确的检测手段。在数字图像处理与深度学习理论基础下,提出一种适用于大型桥梁结构变形的非接触式检测方法,并以此方法研发系统,可以对桥梁多个目标结构进行同步动态监测。该方法首先通过高分辨率摄影设备获取桥梁结构的动态视频序列图像;其次对图像进行预处理去除天气等外部因素对图像的影响;然后提取图像ROI确定待处理的具体桥梁结构部位;最后对深度学习中YOLOv3算法进行改进并结合改进后的SURF算法实现桥梁结构的变形检测。实验结果表明,算法检测速度在20~30 f/s之间,目标距离100 m时,算法检测精度在0.3 mm以内,检测精度高,可有效反映桥梁结构变形情况。
- 柳胜超王夏黎张琪赵嘉兴
- 关键词：软件工程数字图像处理SURF算法
- 动态背景下基于边缘检测的道路识别被引量：4
- 2018年
- 在实际应用中,对道路识别的实时性以及准确性都有很高的要求,而且在很多情况下道路视频图像中的背景都不是静止的,因此,在场景复杂多变的视频图像中完成对道路的识别,是计算机视觉的研究热点,也是研究难点。针对上述问题,对复杂环境下道路识别与道路特征提取进行了深入研究,提出了一种有效的边缘检测方法。该方法通过对传统边缘检测的Canny算法进行改进,解决了识别过程中由于背景变化造成的误差以及检测结果不准确等问题,实现了对视频图像中道路位置的实时更新,并且分别与灰度直方图法和延时摄影法进行了实验对比。实验结果表明,该方法的限定条件相对较少且准确率较高,具有较好的识别效果。
- 王博学王夏黎赵晓娜武琦
- 关键词：边缘检测CANNY算子
- 单幅图像去雾算法研究综述被引量：22
- 2022年
- 随着图像处理技术和计算机视觉技术的蓬勃发展,对特殊天气下的场景检测和图像处理成为该领域的重要研究方向。其中在雾天拍摄的图像容易受雾或霾的影响,导致图片细节模糊、对比度低以至于丢失图像重要信息,为解决此类问题图像去雾算法应运而生。图像去雾算法是以满足特定场景需求、突出图片细节并增强图片质量为目的的一种图像分析与处理方法。为了研究图像去雾算法的发展过程、现状以及未来,根据原理不同将去雾算法分为基于物理模型去雾算法、基于非物理模型去雾算法和基于深度学习去雾算法三大类。对其中经典算法从内容、发展和优缺点等方面进行介绍;并对算法进行实验分析与比较。展望了去雾算法的未来研究的重难点。
- 郑凤仙王夏黎何丹丹李妮妮付阳阳袁绍欣
- 关键词：图像去雾图像处理物理模型
- 一种优化YOLO模型的交通警察目标检测方法被引量：8
- 2022年
- 针对复杂交通场景中交通警察目标检测与定位准确率低的问题,提出一种优化YOLOv4模型的交通警察目标检测方法。首先,采用4种随机转换方式对自建的交通警察数据集进行扩充,解决了模型过拟合问题并提高模型的泛化能力;其次,将YOLOv4主干网络替换为MobileNet并引入Inception-Resnet-v1结构,有效地减少了参数总量并加深了网络层数;然后,使用K-means++聚类算法对自建数据集进行聚类分析以重新定义网络的初始候选框,提高了交通警察目标深度特征的学习效率;最后,引入焦点损失函数以优化分类损失函数,解决了训练中正负样本数量不平衡问题。研究结果表明,优化后的YOLOv4模型大小仅50 M,AP值达98.01%,与FasterR-CNN,YOLOv3和原始YOLOv4模型相比均有提升。有效解决了目前复杂交通场景中交通警察目标的漏检、误检及检测精度低等问题。
- 李妮妮王夏黎付阳阳郑凤仙何丹丹袁绍欣
- 一种基于视觉理解的交通流量统计算法被引量：1
- 2014年
- 传统的基于视频的交通流量统计算法需要对流量统计区域属性及换算参数进行设置,设置方法复杂繁琐,灵活性差,应用有局限性。针对这一问题,结合人类统计目标数目的思想,提出了一种基于视觉理解的交通流量统计算法,无需设定流量统计区域就能完成流量统计。该算法使用帧间差分法检测出动态目标,通过Camshift与Kalman滤波相结合的方式完成目标跟踪,再通过对跟踪目标运动的分析来对交通流数目进行校正更新,最后获得交通流量数据。实验表明,提出的算法具有较好的统计效果。
- 王文华王夏黎袁绍欣
- 关键词：图像处理帧间差分目标跟踪
