《基於光學衛星影像的運動車輛探測與速度估算研究》是依託北京交通大學，由梁艷平擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於光學衛星影像的運動車輛探測與速度估算研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：梁艷平
- 依託單位：北京交通大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
實時動態交通信息是交通監測與管理的重要基礎信息源，鑒於現有地面交通檢測設備的局限性，人們希望能夠遠離目標獲取更大範圍、更高套用價值的實時動態交通流數據去監測道路交通狀況，提高運輸效率。衛星遙感具有空間上大面積連續覆蓋的獨特優勢，非常適合各種各樣的交通監控套用。本課題通過對運動車輛探測原理分析，建立基於光學衛星影像的交通流參數整體提取框架下的運動車輛自動探測算法與處理流程，實現全色影像上運動車輛自動探測並生成基礎車輛模板；探索基於運動車輛模板與梯度方向信息的全色與多光譜影像上小目標運動車輛自動匹配搜尋算法，並進行速度估算；通過多組不同路段、不同場景、不同遙感來源的交通場景數據的反覆測試與影響因素分析，改進算法與處理流程。最後與同一地點同一時刻地面檢測設備的檢測參數對比分析，評估研究成果的精度，證明利用光學星載系統進行運動目標探測與速度估算的可行性及其用於日常交通監測與管理的潛力。
結題摘要
實時動態交通信息是交通監測與管理的重要基礎信息源，鑒於現有地面交通檢測設備的局限性，人們希望能夠遠離目標獲取更大範圍、更高套用價值的實時動態交通流數據去監測道路交通狀況。衛星遙感具有空間上大面積連續覆蓋的獨特優勢，非常適合各種各樣的交通監控套用。利用衛星遙感數據獲取地面交通數據，檢測交通特徵來預測和分析交通狀況是交通流參數提取領域的重要研究內容。 本課題依據研究計畫與目標，主要完成如下工作：1、通過對運動車輛探測原理的分析，建立了基於光學衛星影像的交通流參數整體提取框架下的運動車輛探測算法與處理流程；2、對城市道路陰影區域的車輛提取進行了探索性研究，用以提高車輛目標探測精度；3、從車輛信息提取流程、車輛目標分割尺度以及車輛目標分類方法等三個方面對衛星圖像中車輛目標的提取方法進行了整體最佳化；4、完成了運動車輛探測與速度提取的實驗與精度評價分析，並將速度估算結果與實地拍攝的視頻數據進行了對比；5、分別選用大量Worldview-2，GeoEye-1以及QuirdBird等不同的遙感影像數據片段進行車輛提取的實證研究及精度評價。研究結果說明所建立的基於高解析度光學衛星影像的車輛探測與速度估算方法的有效性，同時也證明了利用光學星載系統進行運動目標探測與速度估算的可行性。以本課題為依託，發表論文8篇，其中EI期刊論文2篇，EI/ISTP會議論文3篇，國核心心期刊論文3篇，另有多篇論文亟待發表。以此課題培養並畢業碩士研究生6名，在國內外形成一定的影響。
