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全程动态视觉交通信息采集分析系统

随着科技的进步，交通控制与管理技术日益完善，新技术新理论更是层出不穷。但是，一定区域内多目标（或全部目标）的识别与跟踪，受到现有理论与计算机实际智能水平的限制，一直是一个难以突破的瓶颈。而多目标的识别与跟踪对优化交通管理、识别与记录违章、压板纸突发事件报警与证据采集、目标车辆（或物体）的自动识别等许多方面有着极其重要的意义。

杨涛教授基于其创立的先进的计算动词理论，运用与传统方式截然不同的技术手段，在这一领域进行了不懈的探索，终于取得了令人瞩目的成果。目前已完成了全程动态视觉交通拆装家具信息采集分析系统的核心技术研发。为智能识别与认知领域的发展，树立了一个新的里程碑。

复杂多变的气象条件与路况对任何机器视钢刀觉系统提出了强有力的挑战。本系统博采众长，采取了一系列先进的认知幕墙隔断视觉算法，包括：

1、基于视神经络的自适应学习算法对动态场景及背景的学习和提取。

2、基于短程进化算法的道路光照条件及气象条件的自适应。

3、基于计算认知模型的车辆匹配及识别，以及不同种类目标的区可在300℃加压热水或蒸气中使用分。

4、基于计算动词的多种类目标动态特征的建模、识别和预测。

5、基于模糊数学的多种类目标动态特征描述与辅助识别。

6、基于计算机语义学的复杂路况及气象条件建模，动态识别及多模态的跟踪和鉴别。

依托强有力的科技支撑，本系统对路况视频信号进行实时采样分析，对视野内目标的运动轨迹进行真正多种类多点动态全屏跟踪。对其特征进行实时归类分析。进而，可以提供各种交通信息，对行人、非机动车、摩托车等特殊目标同样可以”朗诗团体董事长田明表示采取多点实时动态处理。对比传统方式，在所提供信息的创造性、多样性、准确性以及对环境快速自适应等方面均具有世界先进水平。

概括起来，具有以下与众不同的特点：

一、在视屏内，对多目标进行具有认知一致性的跟踪，也就是将同一个目标不同时刻的特征及数据准确地赋予该目标，而不是相互孤积极与世界企业接轨立、离散的数据。同样也不是同其他目标相混淆的数据。

二、对多目标记录不同时刻（视频不同桢）的位置坐标，进而，可以提供出车速、轨迹、车流量、排队长度、占道率、车头距、等待时间、交通流率等参数。

三、对各目标的未来运动趋势进行预判。基于此技术，可以对交通违章、突发事件进行全程记录，提供最具价值的直接视频证据。

四、 配合准确的车号识别，在车辆进入监控区域时，将识别出的车牌信息同目标跟踪信息相匹配，那么，对于需要监控判别的车辆，除了可以提供颜色、车型、运行方向等信息外，还可以提供一个更具价值的号牌信息。这样，交通管理的效率将会有质的提高。

基于本系统还有许多有特色的应用，在此不再一一列举。

本系统意谓着对交通目标准确的全屏捕捉与记录；意谓着对交通目标未来运行轨迹的预判。不难想象，当每一个目标都在位置与时间构成的坐标体系中被准确描述时，在我们的眼前就像打开了一个交通信息的宝库。我们所需要的各种各样的信息都可以简单、方便、快捷地获得。这必将对交通控制、交通智能管理、突发事件记录与报警等许多方面带来革命性推动。为道路交通领域智能化化管理的进一步发展打下坚实基础。