CN108765462A - 一种车辆速度鉴定方法 - Google Patents

一种车辆速度鉴定方法 Download PDF

Info

Publication number
CN108765462A
CN108765462A CN201810532715.XA CN201810532715A CN108765462A CN 108765462 A CN108765462 A CN 108765462A CN 201810532715 A CN201810532715 A CN 201810532715A CN 108765462 A CN108765462 A CN 108765462A
Authority
CN
China
Prior art keywords
target vehicle
virtual image
movement locus
accident
monitor video
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201810532715.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN108765462B (zh
Inventor
魏然
李毅
李平凡
黄钢
龚标
张超
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Traffic Management Research Institute of Ministry of Public Security
Original Assignee
Traffic Management Research Institute of Ministry of Public Security
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Traffic Management Research Institute of Ministry of Public Security filed Critical Traffic Management Research Institute of Ministry of Public Security
Priority to CN201810532715.XA priority Critical patent/CN108765462B/zh
Publication of CN108765462A publication Critical patent/CN108765462A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108765462B publication Critical patent/CN108765462B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/20Analysis of motion
    • G06T7/246Analysis of motion using feature-based methods, e.g. the tracking of corners or segments
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01PMEASURING LINEAR OR ANGULAR SPEED, ACCELERATION, DECELERATION, OR SHOCK; INDICATING PRESENCE, ABSENCE, OR DIRECTION, OF MOVEMENT
    • G01P3/00Measuring linear or angular speed; Measuring differences of linear or angular speeds
    • G01P3/36Devices characterised by the use of optical means, e.g. using infrared, visible, or ultraviolet light
    • G01P3/38Devices characterised by the use of optical means, e.g. using infrared, visible, or ultraviolet light using photographic means
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10016Video; Image sequence
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30241Trajectory

Abstract

本发明涉及车速鉴定技术领域,具体公开了一种车辆速度鉴定方法,其中,包括:验证摄像机参数;在所述摄像机参数验证通过后,对目标车辆进行虚拟影像建模得到目标车辆虚拟影像;利用成像方法对所述目标车辆虚拟影像进行事故重构,得到事故重构监控视频;根据事发监控视频获取目标车辆特征点的运动轨迹,根据所述事故重构监控视频获取不同速度行驶的目标车辆虚拟影像的运动轨迹;根据所述目标车辆特征点的运动轨迹与所述目标车辆虚拟影像的运动轨迹的对比得到目标车辆的实际运行速度范围。本发明提供的车辆速度鉴定方法具有鉴定速度准确且误差小的优势。

Description

一种车辆速度鉴定方法
技术领域
本发明涉及车速鉴定技术领域,尤其涉及一种车辆速度鉴定方法。
背景技术
基于视频图像鉴定交通事故中的车辆速度是一种常用车速鉴定方法,其基本原理是根据监控视频帧率f和车辆通过参照物的帧数n计算时间间隔Dt,继而通过两参照物间距Sf或车身上两特征点距离Sv计算车辆通过特定区域的速度v。该车辆速度鉴定方法简单直观,但当监控视频出现以下情况时,现有方法通常存在较大的计算误差。(1)当监控视频存在缺帧、跳帧或时间戳有误现象时,无法准确计算时间间隔Dt;(2)当监控视频中没有可用参照物或者无法确定两参照物间距Sf,同时由于监控视频中车身拖影或图像模糊时,无法确定车身上两特征点距离Sv
因此,如何提供一种能够误差低且鉴定速度准确的车辆速度鉴定方法成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一,提供一种车辆速度鉴定方法,以解决现有技术中的问题。
作为本发明的一个方面,提供一种车辆速度鉴定方法,其中,所述车辆速度鉴定方法包括:
验证摄像机参数;
在所述摄像机参数验证通过后,对目标车辆进行虚拟影像建模得到目标车辆虚拟影像;
利用成像方法对所述目标车辆虚拟影像进行事故重构,得到事故重构监控视频;
根据事发监控视频获取目标车辆特征点的运动轨迹,根据所述事故重构监控视频获取不同速度行驶的目标车辆虚拟影像的运动轨迹;
根据所述目标车辆特征点的运动轨迹与所述目标车辆虚拟影像的运动轨迹的对比得到目标车辆的实际运行速度范围。
优选地,所述验证摄像机参数包括:
调取实时监控视频与事发监控视频;
将所述实时监控视频与所述事发监控视频分别进行解帧处理;
判断所述实时监控视频与所述事发监控视频解帧处理后的视频画面中相同环境特征物的像素位置是否一致;
若所述实时监控视频与所述事发监控视频解帧处理后的视频画面中环境特征物的像素位置不一致,则对监控摄像机进行调整;
否则,确定所述摄像机参数验证通过。
优选地,所述在所述摄像机参数验证通过后,对目标车辆进行虚拟影像建模得到目标车辆虚拟影像包括:
对目标车辆的关键特征的尺寸参数进行测量,得到尺寸参数测量结果;
根据所述尺寸参数测量结果建立与所述目标车辆等比例的目标车辆虚拟影像。
优选地,所述目标车辆的关键特征包括:前大灯轮廓、前轮轮廓、前轮轮辋轮廓、后视镜轮廓、尾灯轮廓、后轮轮廓和后轮轮辋轮廓。
优选地,所述利用成像方法对所述目标车辆虚拟影像进行事故重构,得到事故重构监控视频包括:
利用成像方法将所述目标车辆虚拟影像以绝对速度va和va+Dva行驶的画面投影至事故路段;
使用监控摄像机记录所述目标车辆虚拟影像行驶的画面,得到事故重构监控视频。
优选地,所述目标车辆虚拟影像在投影过程中与所述目标车辆保持同等尺寸。
优选地,当所述目标车辆虚拟影像为一维影像时,所述利用成像方法将所述目标车辆虚拟影像以速度va和va+Dva行驶的画面投影至事故路段包括利用成像方法将所述目标车辆虚拟影像以绝对速度va和va+Dva行驶的画面投影至事故路面。
优选地,所述根据事发监控视频获取目标车辆特征点的运动轨迹,根据所述事故重构监控视频获取不同速度行驶的目标车辆虚拟影像的运动轨迹包括:
对事发监控视频进行解帧处理得到解帧照片;
在所述解帧照片中选取目标车辆特征点;
记录所述目标特征点的像素坐标,得到所述目标车辆特征点的运动轨迹;
对所述事故重构监控视频进行解帧处理,分别获取目标车辆虚拟影像以速度va和速度va+Dva行驶的运动轨迹。
优选地,所述目标车辆特征点包括车辆左后轮。
优选地,所述根据所述目标车辆特征点的运动轨迹与所述目标车辆虚拟影像的运动轨迹的对比得到目标车辆的实际运行速度范围包括:
根据所述目标车辆特征点的运动轨迹与所述目标车辆虚拟影像的运动轨迹的对比得到所述目标车辆的连续帧的运动轨迹的间距大于以速度va行驶的目标车辆虚拟影像的运动轨迹,且小于以速度va+Dva行驶的目标车辆虚拟影像的运动轨迹;
确定所述目标车辆的实际运行速度范围在va与va+Dva之间。
本发明提供的车辆速度鉴定方法,通过对摄像机参数进行验证确认摄像机参数准确之后,对目标车辆首先进行建模,得到目标车辆虚拟影像,然后根据目标车辆虚拟影像进行事故重构,选取目标车辆中的一个可确认的特征点将事发监控视频与是够重构监控视频进行比对,即可得到目标车辆的实际运行速度范围,该车辆速度鉴定方法不需要计算车辆通过参照物的时间间隔,可以避免因监控视频缺帧、跳帧或者时间戳有误造成的计算误差,由于只是选取目标车辆上的一个特征点,因而还可以对车辆拖影严重、无法确定车身上两个特征点距离的监控视频进行车速鉴定,且由于本发明提供的车辆速度鉴定方法不需要测量事故现场参照物之间的间距,因此可以节省车速鉴定的步骤,提高车速鉴定效率,同时减少鉴定过程中认为测量造成的误差,本发明确定的目标车辆的实际运行速度范围与现有技术相比还具有速度范围更加精确的优势。
附图说明
附图是用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与下面的具体实施方式一起用于解释本发明,但并不构成对本发明的限制。在附图中:
图1为本发明提供的车辆速度鉴定方法的流程图。
图2为本发明提供的车辆速度鉴定方法的具体实施方式流程图。
图3为本发明提供的事发监控视频拍摄过程示意图。
图4为本发明提供的目标车辆虚拟影像建模示意图。
图5为本发明提供的目标车辆二维虚拟影像重构监控视频拍摄过程示意图。
图6为本发明提供的目标车辆一维虚拟影像重构监控视频拍摄过程示意图。
图7为本发明提供的目标车辆特征点的运动轨迹获取方法示意图。
图8为本发明提供的目标车辆虚拟影像的运动轨迹获取方法示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是,此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明,并不用于限制本发明。
作为本发明的一个方面,提供一种车辆速度鉴定方法,其中,如图1所示,所述车辆速度鉴定方法包括:
S110、验证摄像机参数;
S120、验在所述摄像机参数验证通过后,对目标车辆进行虚拟影像建模得到目标车辆虚拟影像;
S130、验利用成像方法对所述目标车辆虚拟影像进行事故重构,得到事故重构监控视频;
S140、验根据事发监控视频获取目标车辆特征点的运动轨迹,根据所述事故重构监控视频获取不同速度行驶的目标车辆虚拟影像的运动轨迹;
S150、验根据所述目标车辆特征点的运动轨迹与所述目标车辆虚拟影像的运动轨迹的对比得到目标车辆的实际运行速度范围。
本发明提供的车辆速度鉴定方法,通过对摄像机参数进行验证确认摄像机参数准确之后,对目标车辆首先进行建模,得到目标车辆虚拟影像,然后根据目标车辆虚拟影像进行事故重构,选取目标车辆中的一个可确认的特征点将事发监控视频与是够重构监控视频进行比对,即可得到目标车辆的实际运行速度范围,该车辆速度鉴定方法不需要计算车辆通过参照物的时间间隔,可以避免因监控视频缺帧、跳帧或者时间戳有误造成的计算误差,由于只是选取目标车辆上的一个特征点,因而还可以对车辆拖影严重、无法确定车身上两个特征点距离的监控视频进行车速鉴定,且由于本发明提供的车辆速度鉴定方法不需要测量事故现场参照物之间的间距,因此可以节省车速鉴定的步骤,提高车速鉴定效率,同时减少鉴定过程中认为测量造成的误差,本发明确定的目标车辆的实际运行速度范围与现有技术相比还具有速度范围更加精确的优势。
具体地,所述验证摄像机参数包括:
调取实时监控视频与事发监控视频;
将所述实时监控视频与所述事发监控视频分别进行解帧处理;
判断所述实时监控视频与所述事发监控视频解帧处理后的视频画面中相同环境特征物的像素位置是否一致;
若所述实时监控视频与所述事发监控视频解帧处理后的视频画面中环境特征物的像素位置不一致,则对监控摄像机进行调整;
否则,确定所述摄像机参数验证通过。
可以理解的是,在对所述目标车辆进行建模前,需要确定摄像机参数是否准确,即需要对摄像机参数进行验证。具体地,如图2和图3所示,将事发监控视频与实时监控视频分别进行解帧处理,对比两组视频画面中相同环境特征物的像素位置是否保持一致,从而检查现场摄像机的拍摄位置与角度是否发生变化。如果未发生变化的,进入下一步骤;如果发生变化的,应对摄像机进行调整,恢复与拍摄目标车辆时一致的拍摄条件。
具体地,所述在所述摄像机参数验证通过后,对目标车辆进行虚拟影像建模得到目标车辆虚拟影像包括:
对目标车辆的关键特征的尺寸参数进行测量,得到尺寸参数测量结果;
根据所述尺寸参数测量结果建立与所述目标车辆等比例的目标车辆虚拟影像。
进一步具体地,所述目标车辆的关键特征包括:前大灯轮廓、前轮轮廓、前轮轮辋轮廓、后视镜轮廓、尾灯轮廓、后轮轮廓和后轮轮辋轮廓。
如图4所示,对事故中的普通小轿车的前大灯轮廓1、前轮轮廓2、前轮轮辋轮廓3、后视镜轮廓4、尾灯轮廓5、后轮轮廓6、后轮轮辋轮廓7等关键尺寸参数进行测量并建立与目标车辆等比例的目标车辆虚拟影像。
具体地,所述利用成像方法对所述目标车辆虚拟影像进行事故重构,得到事故重构监控视频包括:
利用成像方法将所述目标车辆虚拟影像以绝对速度va和va+Dva行驶的画面投影至事故路段;
使用监控摄像机记录所述目标车辆虚拟影像行驶的画面,得到事故重构监控视频。
需要说明的是,所述目标车辆虚拟影像在投影过程中与所述目标车辆保持同等尺寸。
应当理解的是,当所述目标车辆虚拟影像为一维影像时,所述利用成像方法将所述目标车辆虚拟影像以速度va和va+Dva行驶的画面投影至事故路段包括利用成像方法将所述目标车辆虚拟影像以绝对速度va和va+Dva行驶的画面投影至事故路面。
如图5所示,利用成像方法将目标车辆虚拟影像以绝对速度va和va+Dva行驶的画面投影至事故路段,并使用现场监控摄像机进行记录。目标车辆虚拟影像在投影过程中需始终保持与目标车辆同等尺寸。
如图6所示,当目标车辆虚拟影像为轮胎接地点、车辆大灯投影在地面的光斑、车辆阴影等一维影像时,可将一维辆虚拟影像投影至事故路面。
具体地,所述根据事发监控视频获取目标车辆特征点的运动轨迹,根据所述事故重构监控视频获取不同速度行驶的目标车辆虚拟影像的运动轨迹包括:
对事发监控视频进行解帧处理得到解帧照片;
在所述解帧照片中选取目标车辆特征点;
记录所述目标特征点的像素坐标,得到所述目标车辆特征点的运动轨迹;
对所述事故重构监控视频进行解帧处理,分别获取目标车辆虚拟影像以速度va和速度va+Dva行驶的运动轨迹。
优选地,所述目标车辆特征点包括车辆左后轮。
具体地,所述根据所述目标车辆特征点的运动轨迹与所述目标车辆虚拟影像的运动轨迹的对比得到目标车辆的实际运行速度范围包括:
根据所述目标车辆特征点的运动轨迹与所述目标车辆虚拟影像的运动轨迹的对比得到所述目标车辆的连续帧的运动轨迹的间距大于以速度va行驶的目标车辆虚拟影像的运动轨迹,且小于以速度va+Dva行驶的目标车辆虚拟影像的运动轨迹;
确定所述目标车辆的实际运行速度范围在va与va+Dva之间。
如图7所示,在事发监控视频的解帧照片中选取目标车辆左后轮接地点作为特征点,并依次记录特征点的像素坐标,从而得到目标车辆左后轮接地点的运动轨迹。其中,图7(a)表示开始标记轨迹,图7(b)表示依次标记轨迹。
调取重构监控视频进行解帧处理,如图8所示,分别获取目标车辆虚拟影像以速度va和速度va+Dva行驶的目标车辆虚拟影像运动轨迹,小于以速度va+Dva行驶的目标车辆虚拟影像运动轨迹,可判断目标车辆的速度范围为(va,va+Dva)。其中,图8(a)表示以速度va行驶,图8(b)表示以速度va+Dva行驶。
因此,本发明提供的车辆速度鉴定方法,不需要计算车辆通过参照物的时间间隔,可避免因监控视频缺帧、跳帧或时间戳有误造成的计算误差;可对车辆拖影严重、无法确定车身上两特征点距离的监控视频进行车速鉴定,只要监控视频中目标车辆有一个可确认的特征点,使用本发明方法可准确计算车辆速度。本发明提供的车辆速度鉴定方法在鉴定过程中由于不需要测量事故现场参照物间距,可以节省车速鉴定步骤,避免到事故现场重复测量,提高车速鉴定效率,同时减少鉴定过程中人为的测量误差影响。
可以理解的是,以上实施方式仅仅是为了说明本发明的原理而采用的示例性实施方式,然而本发明并不局限于此。对于本领域内的普通技术人员而言,在不脱离本发明的精神和实质的情况下,可以做出各种变型和改进,这些变型和改进也视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种车辆速度鉴定方法,其特征在于,所述车辆速度鉴定方法包括:
验证摄像机参数;
在所述摄像机参数验证通过后,对目标车辆进行虚拟影像建模得到目标车辆虚拟影像;
利用成像方法对所述目标车辆虚拟影像进行事故重构,得到事故重构监控视频;
根据事发监控视频获取目标车辆特征点的运动轨迹,根据所述事故重构监控视频获取不同速度行驶的目标车辆虚拟影像的运动轨迹;
根据所述目标车辆特征点的运动轨迹与所述目标车辆虚拟影像的运动轨迹的对比得到目标车辆的实际运行速度范围。
2.根据权利要求1所述的车辆速度鉴定方法,其特征在于,所述验证摄像机参数包括:
调取实时监控视频与事发监控视频;
将所述实时监控视频与所述事发监控视频分别进行解帧处理;
判断所述实时监控视频与所述事发监控视频解帧处理后的视频画面中相同环境特征物的像素位置是否一致;
若所述实时监控视频与所述事发监控视频解帧处理后的视频画面中环境特征物的像素位置不一致,则对监控摄像机进行调整;
否则,确定所述摄像机参数验证通过。
3.根据权利要求1所述的车辆速度鉴定方法,其特征在于,所述在所述摄像机参数验证通过后,对目标车辆进行虚拟影像建模得到目标车辆虚拟影像包括:
对目标车辆的关键特征的尺寸参数进行测量,得到尺寸参数测量结果;
根据所述尺寸参数测量结果建立与所述目标车辆等比例的目标车辆虚拟影像。
4.根据权利要求3所述的车辆速度鉴定方法,其特征在于是,所述目标车辆的关键特征包括:前大灯轮廓、前轮轮廓、前轮轮辋轮廓、后视镜轮廓、尾灯轮廓、后轮轮廓和后轮轮辋轮廓。
5.根据权利要求1所述的车辆速度鉴定方法,其特征在于,所述利用成像方法对所述目标车辆虚拟影像进行事故重构,得到事故重构监控视频包括:
利用成像方法将所述目标车辆虚拟影像以绝对速度va和va+Dva行驶的画面投影至事故路段;
使用监控摄像机记录所述目标车辆虚拟影像行驶的画面,得到事故重构监控视频。
6.根据权利要求5所述的车辆速度鉴定方法,其特征在于,所述目标车辆虚拟影像在投影过程中与所述目标车辆保持同等尺寸。
7.根据权利要求5所述的车辆速度鉴定方法,其特征在于,当所述目标车辆虚拟影像为一维影像时,所述利用成像方法将所述目标车辆虚拟影像以速度va和va+Dva行驶的画面投影至事故路段包括利用成像方法将所述目标车辆虚拟影像以绝对速度va和va+Dva行驶的画面投影至事故路面。
8.根据权利要求5所述的车辆速度鉴定方法,其特征在于,所述根据事发监控视频获取目标车辆特征点的运动轨迹,根据所述事故重构监控视频获取不同速度行驶的目标车辆虚拟影像的运动轨迹包括:
对事发监控视频进行解帧处理得到解帧照片;
在所述解帧照片中选取目标车辆特征点;
记录所述目标特征点的像素坐标,得到所述目标车辆特征点的运动轨迹;
对所述事故重构监控视频进行解帧处理,分别获取目标车辆虚拟影像以速度va和速度va+Dva行驶的运动轨迹。
9.根据权利要求8所述的车辆速度鉴定方法,其特征在于,所述目标车辆特征点包括车辆左后轮。
10.根据权利要求8所述的车辆速度鉴定方法,其特征在于,所述根据所述目标车辆特征点的运动轨迹与所述目标车辆虚拟影像的运动轨迹的对比得到目标车辆的实际运行速度范围包括:
根据所述目标车辆特征点的运动轨迹与所述目标车辆虚拟影像的运动轨迹的对比得到所述目标车辆的连续帧的运动轨迹的间距大于以速度va行驶的目标车辆虚拟影像的运动轨迹,且小于以速度va+Dva行驶的目标车辆虚拟影像的运动轨迹;
确定所述目标车辆的实际运行速度范围在va与va+Dva之间。
CN201810532715.XA 2018-05-29 2018-05-29 一种车辆速度鉴定方法 Active CN108765462B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810532715.XA CN108765462B (zh) 2018-05-29 2018-05-29 一种车辆速度鉴定方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810532715.XA CN108765462B (zh) 2018-05-29 2018-05-29 一种车辆速度鉴定方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108765462A true CN108765462A (zh) 2018-11-06
CN108765462B CN108765462B (zh) 2022-07-08

Family

ID=64003737

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810532715.XA Active CN108765462B (zh) 2018-05-29 2018-05-29 一种车辆速度鉴定方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108765462B (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112924707A (zh) * 2019-12-06 2021-06-08 金恒燮 利用影像追踪的车辆速度检测装置及方法
CN113240704A (zh) * 2021-05-10 2021-08-10 公安部交通管理科学研究所 一种分析异常视频帧率及确定车速的led标尺装置和方法
CN114494356A (zh) * 2022-04-02 2022-05-13 中傲数据技术(深圳)有限公司 一种基于人工智能的羽毛球视频片段处理方法和系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101173856A (zh) * 2007-08-30 2008-05-07 上海交通大学 基于摄影测量与车身外轮廓变形的汽车碰撞事故再现方法
CN102034013A (zh) * 2010-12-30 2011-04-27 长安大学 汽车斜碰撞事故分析计算与模拟再现计算机系统
CN102103747A (zh) * 2009-12-16 2011-06-22 中国科学院电子学研究所 采用参照物高度的监控摄像机外部参数标定方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101173856A (zh) * 2007-08-30 2008-05-07 上海交通大学 基于摄影测量与车身外轮廓变形的汽车碰撞事故再现方法
CN102103747A (zh) * 2009-12-16 2011-06-22 中国科学院电子学研究所 采用参照物高度的监控摄像机外部参数标定方法
CN102034013A (zh) * 2010-12-30 2011-04-27 长安大学 汽车斜碰撞事故分析计算与模拟再现计算机系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
张勇刚: "道路交通事故再现及预防关键技术研究", 《中国优秀博士学位论文全文数据库》 *

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112924707A (zh) * 2019-12-06 2021-06-08 金恒燮 利用影像追踪的车辆速度检测装置及方法
CN112924707B (zh) * 2019-12-06 2023-08-29 金恒燮 利用影像追踪的车辆速度检测装置及方法
CN113240704A (zh) * 2021-05-10 2021-08-10 公安部交通管理科学研究所 一种分析异常视频帧率及确定车速的led标尺装置和方法
CN113240704B (zh) * 2021-05-10 2022-06-28 公安部交通管理科学研究所 一种分析异常视频帧率及确定车速的led标尺装置和方法
CN114494356A (zh) * 2022-04-02 2022-05-13 中傲数据技术(深圳)有限公司 一种基于人工智能的羽毛球视频片段处理方法和系统
CN114494356B (zh) * 2022-04-02 2022-06-24 中傲数据技术(深圳)有限公司 一种基于人工智能的羽毛球视频片段处理方法和系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN108765462B (zh) 2022-07-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110285793B (zh) 一种基于双目立体视觉系统的车辆智能测轨迹方法
CN111145342B (zh) 一种双目散斑结构光三维重建方法及系统
CN108394426B (zh) 铁路车轮监测系统及方法
JP6458734B2 (ja) 乗車人数計測装置、乗車人数計測方法および乗車人数計測プログラム
Xu et al. Real-time 3D shape inspection system of automotive parts based on structured light pattern
CN105989593B (zh) 视频录像中进行特定车辆速度测量的方法及装置
CN108765462A (zh) 一种车辆速度鉴定方法
CN106978774B (zh) 一种路面坑槽自动检测方法
JP2018527554A (ja) 無人航空機の奥行き画像の取得方法、取得装置及び無人航空機
CN104318561A (zh) 基于双目立体视觉与光流融合的车辆运动信息检测方法
CN105551020B (zh) 一种检测目标物尺寸的方法及装置
JP6779365B2 (ja) 物体検出装置及び車両
JP2010537331A (ja) ビデオ画像のオンライン較正方法およびシステム
CN110619674B (zh) 用于事故和警情场景还原的三维增强现实设备及方法
CN110849331B (zh) 基于三维点云数据库模型的单目视觉测量与地面试验方法
US10832428B2 (en) Method and apparatus for estimating a range of a moving object
CN108257092A (zh) 一种车身环视图像底部显示方法
CN104949657A (zh) 物体检测装置、物体检测方法、以及包括物体检测程序的计算机可读非瞬时性存储介质
CN106197382B (zh) 一种车载单摄像头目标动态测距方法
CN109919856A (zh) 基于双目视觉的沥青路面构造深度检测方法
CN110047111A (zh) 一种基于立体视觉的停机坪廊桥对接误差测量方法
EP4250245A1 (en) System and method for determining a viewpoint of a traffic camera
JP2010224798A (ja) ドライブレコーダ
CN105242060B (zh) 一种列车车轮空转及滑行的实时监测方法
Molnar et al. Evaluation of Tesla Dashcam Video System for Speed Determination Via Reverse Projection Photogrammetry

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant