道路交通车辆检测技术及发展综述

文章编号:1671-2579(2007)02-0030-04公路路面自动检测系统发展综述刘宛予,谢　凯,浦昭邦(哈尔滨工业大学,黑龙江哈尔滨　150001) 摘　要:路面检测数据是路面使用性能评价和路面养护管理决策的基础。

公路路面自动检测技术水平的提高,将极大地提高路面自动检测系统的检测精度和工作效率。

该文介绍了国内外公路路面自动检测技术发展的现状,指出了存在的问题,并探讨了公路路面自动检测技术未来可能的发展方向。

关键词:公路路面;自动检测;图像处理收稿日期:2006-10-18作者简介:刘宛予,男,博士,教授,博士生导师.E -mail :hetaoyuanhit @1　引言我国高速公路的通车里程已居世界第二,但相应的公路路面检测技术还很落后。

实际使用的检测仪器大部分沿用几十年前开发的人工或低速的检测技术,如3m 直尺、八轮式平整度仪(时速仅5km/h )、横断面尺等,不仅费时费力,而且影响正常交通。

尽管近年发展了一些较高速的车载检测仪器如颠簸累积仪、激光平整度仪等,但大多数仪器功能单一。

随着现代光学技术的发展,出现了基于激光测距和数字图像处理的多功能路面智能检测车,具有测试精度高、人为因素少、不影响交通等优点,并逐渐在路面检测中得到越来越多的应用。

20世纪80年代中后期,美国、日本、法国等发达国家纷纷开展了以路面自动检测设备(硬件)和路面管理系统(软件)为主要内容的研究与开发工作,并于20世纪90年代初期,陆续发表了研究成果。

在这一阶段,研究成果最多、发展最迅速。

如对裂缝类病害的检测实现了图像采集自动化,采集速度介于30～120km/h4　结论(1)利用土体的三相介质理论和满足各自控制方程时的直接耦合解法,能够求解非饱和边坡的力学特性,其计算结果与实际情况比较接近,具有一定的工程适用性。

(2)降雨会导致边坡土体的吸水软化,这个特性对边坡的稳定性将产生很大的影响,导致边坡的安全度大为降低,因此对于土质边坡应当予以重视。

行人检测综述报告[推荐]第一篇：行人检测综述报告[推荐]基于深度神经网络的行人检测综述摘要：行人检测是汽车自动驾驶的基础技术之一。

基于深度神经网络模型的行人检测方法取得的效果已经远超于使用传统特征经行识别得到的效果。

仿生物视觉系统的卷积神经网络作为深度学习的重要组成、在图像、语音等领域得到了成功应用。

其局部感受野、权值共享和降采样三个特点使之成为智能机器视觉领域的研究热点。

通过增加网络层数所构造的深层神经网络使机器能够获得抽象概念能力，在诸多领域都取得了巨大的成功，又掀起了神经网络研究的一个新高潮。

本文回顾了神经网络的发展历程，综述了其当前研究进展以及存在的问题，展望了未来神经网络的发展方向。

关键词：行人检测；卷积神经网络；深度学习Survey of Pedestrian detection based on Deep Neural Network Yin Guangchuan，Zhangshuai，Qi Shuaihui Abstract：Pedestrian detection is one of the basic technologies of unmanned vehicles. The pedestrian detection method based on the deep neural network model has achieved much more effect than the traditional one. Convolutional neural network which imitates the biological vision system has made great success on image and audio, which is the important component of deep learning. Local receptive field, sharing weights and down sampling are three important characteristics of CNN which lead it to be the hotspot in the field of intelligent machine vision．With the increasing number of layers, deep neural network entitles machines the capability to capture “abstract concepts” and it has achieved great success in various fields, leading a new and advanced trend in neural network research. This paper recalls the development of neuralnetwork, summarizes the latest progress and existing problems considering neural network and points out its possible future directions.Keywords: pedestrian detection; convolutional neural network; deep learning国防科技大学课程设计机器视觉1 引言行人兼具刚性和柔性物体的特性，外观易受穿着、尺度、遮挡、姿态和视角等影响，使得行人检测成为计算机视觉的研究难点与热点。

智能交通系统技术综述随着全球城市化进程不断加快，城市交通问题越来越突出。

智能交通系统作为交通管理和运营领域的重要技术手段，以其快捷、高效、安全、环保的特点，逐渐得到各国政府和企业的广泛关注。

本文将对智能交通系统技术进行综述。

一、智能交通系统概述智能交通系统是指将现代信息技术与交通运输管理领域相结合的一种综合应用系统。

其核心是通过网络和信息技术来实现交通管理、控制、智能服务和信息化运营，提高交通系统的效率、安全和环保水平。

智能交通系统包括智能交通控制系统、智能交通信息服务系统、智能交通安全监控系统等模块。

其中，智能交通控制系统主要负责交通信号灯、路网调度等方面的智能控制；智能交通信息服务系统提供实时交通信息查询、导航、路况预测等服务；智能交通安全监控系统则通过视频监控、人脸识别等技术手段来确保交通安全。

二、智能交通系统技术综述1.智能交通感知技术智能交通感知技术是智能交通系统中最为核心的技术领域，主要包括车辆检测、车牌识别、人脸识别、视频监控等。

目前，智能交通感知技术已经逐渐发展成为一种包括网络视频、图像识别、机器学习等多种技术手段的综合应用技术。

2.智能交通模型与算法智能交通模型与算法在智能交通系统中起着至关重要的作用，主要包括流量模型、信号控制算法、路径规划算法等。

通过精细化的交通模型和智能化的交通控制算法，可以实现交通流量优化、路况预测、绿波带等功能，从而提高交通效率。

3.智能交通信息管理系统智能交通信息管理系统是对智能交通系统的信息管理、建模和分析的系统，主要包括数据采集、数据预处理、分析建模、可视化等。

通过智能交通信息管理系统，可以实现精准的路况分析、热点分析、数据挖掘等功能，从而更好地服务于交通管理决策。

4.智能交通应用系统智能交通应用系统是指将智能交通技术应用于日常出行和交通运营领域的所有系统，包括交通导航、车辆定位、电子收费等。

通过智能化的交通应用系统，可以实现更加便捷、高效、安全的交通出行。

路面附着系数识别方法发展现状综述路面附着系数是指车辆与路面之间摩擦力的大小，是评估路面防滑性能的重要指标。

在道路交通安全领域中，路面附着系数的准确测量和评估对维护道路安全具有重要意义。

本文将综述路面附着系数识别方法的发展现状。

第一种路面附着系数识别方法是静态试验法。

其原理是在路面上放置一个预定质量的试验轮，并用机械手架或称多轴荷载惯性加速度计等设备检测轮胎与路面之间的反作用力。

静态试验法的优点是结构简单、准确度较高，不受环境和气候等因素的干扰。

缺点是时间成本较高，并且只能测量静止状态下的附着系数，无法反映车辆在行驶过程中的附着能力。

第二种路面附着系数识别方法是动态试验法。

在动态试验法中，试验车辆沿路面驰骋，测量车辆在行驶过程中的路面附着系数。

动态试验法可以反映道路附着性能的动态变化，是一种较为理想的路面附着系数测量方法。

但是，动态试验法需要较大的测量设备，而且测量误差较大。

第三种路面附着系数识别方法是间接试验法。

间接试验法通过对车辆的运动学参数、动力参数等进行测量，推算出路面的附着系数。

间接试验法的优点是仪器设备简单，成本较低。

但是，間接试驗法仅能估计路面附着系数的变化趋势，无法准确反映路面附着系数的具体值。

综上所述，路面附着系数识别方法的发展经历了从静态试验法到动态试验法，再到间接试验法的演变过程。

现代道路交通安全领域日益重视路面附着系数的准确测量和评估，也推动了这些识别方法的不断发展和完善。

未来，人工智能、机器学习等技术的应用将为路面附着系数的识别提供更加准确、高效的方法和手段。

随着科技的不断进步，路面附着系数识别方法得以不断发展和完善。

其中，基于机器学习的路面附着系数识别方法受到了广泛关注。

机器学习是一种自适应算法，可以通过不断学习和迭代，自由地调整算法和参数，从而提高识别的准确性。

机器学习在路面附着系数识别领域的应用，常常基于“分类问题”进行建模。

通过训练大量数据，在路面状态变化的情况下，通过建立合理的分类模型，预测当前路面的附着系数。

智能防酒驾系统文献综述1. 引言酒驾是一种严重的交通安全问题，会导致严重事故和人员伤亡。

为了解决这一问题，智能防酒驾系统应运而生。

智能防酒驾系统是一种利用先进的技术和算法来检测和预防酒驾行为的系统。

本文将综述智能防酒驾系统的研究现状和发展趋势。

2. 防酒驾技术智能防酒驾系统主要依赖于两类技术：酒精检测技术和行为检测技术。

2.1 酒精检测技术酒精检测技术是智能防酒驾系统的核心之一，它能够准确测量驾驶员体内的酒精浓度。

目前常用的酒精检测技术有呼气法、唾液法和血液法。

2.1.1 呼气法呼气法是通过分析驾驶员呼出的空气中的酒精含量来测定酒精浓度的方法。

常见的呼气法技术有传统呼气法和被动呼气法。

2.1.2 唾液法唾液法是通过分析驾驶员唾液中的酒精含量来测定酒精浓度的方法。

唾液法相比呼气法更为方便和无创，因此在智能防酒驾系统中得到了广泛应用。

2.1.3 血液法血液法是通过分析驾驶员血液中的酒精含量来测定酒精浓度的方法。

血液法的准确性较高，但需要抽取驾驶员的血液样本，因此在实际应用中不太常见。

2.2 行为检测技术行为检测技术是智能防酒驾系统的另一个重要组成部分，它能够监测驾驶员的行为特征来判断是否存在酒驾行为。

常见的行为检测技术有图像识别、语音识别和生理信号识别。

2.2.1 图像识别图像识别技术通过分析驾驶员的眼睛和脸部表情特征来判断酒驾行为。

例如，通过检测驾驶员的眼睛是否闭合或眨眼频率是否异常来判断酒驾。

2.2.2 语音识别语音识别技术通过分析驾驶员的语音特征来判断酒驾行为。

例如，通过检测驾驶员的语速、音调和语音内容来判断驾驶员是否存在酒驾行为。

2.2.3 生理信号识别生理信号识别技术通过分析驾驶员的生理信号（如心率、体温、呼吸等）来判断酒驾行为。

这种技术需要配备传感器来获取生理信号，并借助算法进行处理和分析。

3. 发展趋势智能防酒驾系统在不断发展和完善中，以下是未来发展的几个趋势：3.1 多模态融合未来的智能防酒驾系统将会采用多种检测技术进行融合，以提高检测的准确性和可靠性。

公路路面质量状况检测技术综述摘要：电子科学技术的不断进步，检测设备以及技术不断更新，公路路面质量状况检测技术已经逐步走向自动化检测发展方向。

公路路面状况指数（pci）、行驶质量指数（rqi）、路面结构强度指数（pssi）、抗滑性能指数（sri）、路面车辙深度指数（rdi）是路面使用性能指数（pqi）检查评比的重要指标。

由公式pqi=wpcipci+wrqirqi+wrdirdi+wsrisri而得出路面使用性能指数。

通过对五项目指标的检测，能够对公路路面质量进行综合评价。

关键词：公路路面；质量；检测技术引言公路在使用过程中常中一定会产生某些损害，而诸如此类的损害必然对公路路面的结构使用性能以及结构承载力产生影响，从而致使路面使用性能下降，其使用性能直接关系到道路为用户提供的舒适性、安全性、快捷性等服务的水平，关系到道路本身的使用寿命。

路面破损检测一直以来都是路面质量检测工作的重点环节，同时也是工作量最大的一个部分。

按照破损指标对各级公路进行定期检测与评价，为路面养护管理部门提供真实可靠的检测结果已显得越来越重要。

1路面破损状况检测一直以来，在路面破损状况中，路面损坏状况检测，宜采用自动化的快速检测方法，当条件不具备时也可以采用人工检测方法。

人工检测：是指在封闭或不封闭交通的情况下，按照规定的损坏分类和识别方法，采用目测和简单工具丈量的方式。

这种检测方式不仅要浪费大量的人力物力，而且需要封锁交通，给公路通行造成不便。

随着公路等级的提高，行车速度及车流量的加大，这种检查方法的危险与不方便性越来越体现出来。

路面损坏自动检测设备：美国、丹麦等发达国家，率先研制开发了路面病害调查车，可在正常车速行驶中，对路面进行扫描拍照，同时以微机记录桩号信息，后期处理通过专用软件对路面裂缝类长度进行计算，然后换算成破损面积。

路面快速检测系统（cics）：它能够在正常车流速度下快速、准确地采集路面损坏、道路平整度、路面车辙和前方景观图像数据。

车道线检测方法综述车道线检测是一种基础且重要的视觉任务，对于自动驾驶、交通管理和驾驶员辅助系统具有重大意义。

车道线检测的目的是准确地检测和提取道路上的车道线，并为车辆提供定位和路径规划的依据。

本文将综述常见的车道线检测方法，包括基于传统图像处理技术和深度学习技术的方法。

一、基于传统图像处理技术的车道线检测传统的车道线检测方法主要基于图像处理技术，通过对图像进行处理提取车道线。

这些方法已经被广泛研究和应用。

1. 边缘检测方法边缘检测法是基于单通道图像信息的，通过检测图像中的颜色和灰度变化来提取车道线。

其中最常用的边缘检测方法是Canny算子，该算子能够在一定程度上减少噪声干扰，提高车道线的准确性。

但是该方法容易受到光照、阴影和天气等外部因素的影响，导致检测效果不稳定。

2. 霍夫变换方法霍夫变换法是一种常用的检测直线的方法，它能够在二维空间中对直线进行描述，通过对图像中不同点的集合进行分析来提取车道线。

该方法对噪声鲁棒性较好，但是对于非直线的曲线车道线检测效果不佳。

3. 其他方法此外还有像模板匹配和滤波器方法等传统的车道线检测方法，但这些方法需要对图像进行处理和预处理，并且对光照和阴影等外部因素敏感，容易受到环境变化的影响。

尽管这些方法已经被广泛应用，但随着深度学习技术的发展，更加高效准确的车道线检测方法已经被提出。

深度学习是近年来十分流行的技术，已在许多领域得到了广泛应用。

对于车道线检测来说，深度学习技术能够获得更好的性能和鲁棒性。

1. 卷积神经网络方法卷积神经网络（CNN）是一种由多个卷积层和全连接层构成的神经网络。

该方法最初在2015年被使用于路面检测领域，对于车道线检测能够通过网络训练自适应性同时具有较强鲁棒性，因此越来越受到车道线检测领域的关注。

现在已经有很多使用CNN的车道线检测算法被提出，能够克服传统方法的缺点，具有更高的性能和鲁棒性。

物体检测技术也很常用于车道线检测。

对于车道线检测来说，物体检测可以定位道路上的车道线区域，并进行车道线提取。