基于双目视觉的车辆速度测量方法

来源 :计算机科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:dreamagain1986
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为配合高速公路入口处的货车称重工作,需要测量车辆通过称重台时的实时速度。利用双目视觉技术测速具有成本低、部署简单、稳定性高的优点,具有广阔的应用前景。双目视觉测速的技术难点是目标的位移测量,其核心问题是目标在多帧图像间的精准匹配。文中提出了一种基于空间位置的匹配区域对齐算法与基于模板匹配的空间位移计算方法。具体地,利用车轮的空间位置关系来限制车轮的匹配区域,可有效降低相似车轮的误匹配问题;使用模板匹配的方法追踪车轮的关键点,进而获得多帧之间车轮的空间位移。使用某高速公路入口的真实通行视频数据进行实验
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网络的负载均衡性和响应时延是视频监控对等网络重点关注的问题。文中提出了一种基于有限负载一致性哈希的P2P视频监控网络分层管理机制。首先根据节点地理位置将P2P视频监控网络划分为不同的自治域,自治域内分为一层超级节点和多层普通节点,采用节点上行带宽与每条视频传输通道所需带宽的比值作为节点负载上限,当上层节点总负载量到达上限后进行分层,每一层节点均被映射到一个hash环上,并使用CHBL算法控制层内节点的负载均衡。然后采用独立信息数据波动赋权法计算出节点的各指标权重,通过线性加权得到节点综合价值,当节点脱离网
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随着运输技术的快速发展,铁路已成为人们出差、度假、探亲时选择的主要出行方式之一。与此同时,旅客共同出行(以下简称同行)的行为特征也越来越普遍。依据旅客间的同行关系,可以构建同行关系网络;而对该网络中潜在的链接进行预测,将有助于提供个性化的服务和产品。为此,文中提出一种原创的方法,用于在旅客同行关系网络中发现潜在的同行关系。首先对传统的图模式关联规则进行扩展,提出了两类“同行图模式关联规则”,用于预测新的同行关系和未来的同行频次。然后,将上述规则挖掘计算的问题分解为频繁同行模式挖掘、规则生成以及关联分析3个
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