[00294294]基于视频识别的交通应急预警关键技术的研究(登记)
交易价格：
面议
类型：
非专利
技术成熟度：
正在研发
交易方式：
完全转让
技术入股
许可转让
联系人：
林念文
所在地：宁夏回族自治区
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
（1）任务来源：黑龙江省交通运输厅，重点项目（2）主要研究内容：① 异常车流量及突发事故的视频识别算法：用多尺度分析，动态阈值，分数阶微分，动态背景提取及其他化学化工<其它化学化工人工智能理论技术对车流量及事故车流状况进行识别与分析。② 恶劣天气时的视频图像处理算法研究：在交通视频物联网中，基于交通视频图像处理经验和恶劣天气时的道路视频信息，用分数阶微分、图论、Retinex、小波理论等人工智能理论构造新的图像增强和分割算法，初步建立一套提高恶劣天气中图像清晰度及目标识别精度的算法。③ 图像分类与图像分割算法：交通视频图像为每秒25幅，如果将上述算法分别对每幅图像进行处理和分割，除耗时外，还会导致错误的公路交通状况判断。所有有必要设计一套图像预处理算法来评价图像的类：包括图像的缩小、背影提取，道路灰度（颜色）变化，边界密度等操作，从而快速准确地判断该视频图像的基本情况，如果变化不大，不属于复杂类型，就不进行上述算法的操作，将处理下一幅图像。④ 安全防护<监控点视频源的图像处理系统软件：用VC++建立一套软件系统对有特点的道路段交通视频进行图像处理和分析，软件系统除包括上述有关算法外，还包括其他化学化工<其它化学化工基本的图像处理和分析算法或功能，如：图像抓取，道路背景提取，视频序列图像的比较与分析，道路中车流状况的二值图像处理与分析等。（3）主要技术指标 在技术实现上基于非整数阶微分、小波理论和模糊数学等人工智能方法来研究视频采集图像的分割算法，该方法与常规的图像边界监测方法不同，新方法可以较好地减轻边界漏检测和过监测问题。拟研究算法不仅是新的图像分割算法和边界扫描算法，同时也补充现有理论技术在复杂交通图像工程方面存在的不足。该软件能实现对异常车流量、突发事故的视频识别和报警提示，准确率达70.00%以上。 （4）主要经济指标 根据项目研究内容及获得的预期效果，可直接产生经济效益和简介经济效益：通过项目研究内容的成功应用和推广，可申请国内、外相关专利，通过专利使用费用可获得可观直接经济效益；同时对于突发事件、灾害的成功预警一次可获得间接经历效益几百万至上亿元。除经济效益外，研究结果被正确的应用可以产生无法估测的社会效益，如避免人员伤亡，减少车辆和道路的损伤等，增强交通行业应急保证能力和综合服务水平，促进社会、经济的和谐发展。
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