针对传统采用人力进行交通监控成本高、效率低的问题，开发了一套基于数字图像 处理和模式识别技术的智能视频交通监控系统（ITS）。通过架设在路边的摄像头采集的 道路监控录像，自动获取并记录包括交通流量、车辆速度、车型等在内的交通数据，并 检测交通事件，及时自动报警。

成果与项目的背景及主要用途：采用视频对交通违章及其车牌进行自动判断、 记录和发送处罚信息。 技术原理与工艺流程简介：采用视频和图像处理技术自动识别测量违章并自 动记录存档、自动识别车牌和发送短信、传真通知司机和有关人员、单位进行处 理。 技术水平及专利与获奖情况：专有技术。 应用前景分析及效益预测：可以显著提高交通管理效益和水平。 应用领域：交通。 技术转化条件（包括：原料、设备、厂房面积的要求及投资规模）：不需特 殊设备和条件。 合作方式及条件：技术入门费＋产值提成：20 万＋5％。 

该科技成果采用视频处理技术快速有效的反映道路状况和车辆状况，保障交通正常 运行，达到提高行车安全，降低事故发生率的目的。 ★ 道路信息获取，异常情况检测与分析( Get information of road, detect analyses abnormity happened in the road ) 利用视频技术跟踪进入检测区域的所有的目标车 辆，准确定位车辆位置，实时检测车流量、车辆速度、 车辆大小等信息，并将检测结果记入数据库作为为后续 交通信息处理的依据。通过对已经检测到的道路基础信 息进行智能化分析，系统可以对超速、慢速、串道、违 章停车、违章转弯、相撞等多种情况自动示警并抓拍违 章车辆车牌经识别后将违章车辆车牌记入数据库，可以 对道路堵塞情况做出相应的分析和提示。 ★车辆自主安全，传感器网络实现车路车 的交互通信（Active security in intelligent vehicle and communication between road and vehicles） 利用视频技术实现汽车自主安全和自 动导航，应用传感器网络的理论，将视频 信号、道路信息、交通信息、车载信号收发设备 组成网络，实现信息共享和交流。 ★嵌入式交通视频监控、分析、通信平台的开发 （ Embedded system development） 采用 TMS320DM642 嵌入式平台可以在对多路交通视频信号进行实时处理，通过宽带 无线接入技术完成数据传输。 

针对传统采用人力进行交通监控成本高、效率低的问题，开发了一套基于数字图像 处理和模式识别技术的智能视频交通监控系统（ITS）。通过架设在路边的摄像头采集 的道路监控录像，自动获取并记录包括交通流量、车辆速度、车型等在内的交通数据， 并检测交通事件，及时自动报警。 

在机场、地铁、展览中心等场所，客流密度、实时流量、平均行人通过时间等是非 智能汽车自主安全系统 车辆多目标跟踪与异常检测 常重要的参数，对于安全防卫、日常管理、设计规划具有重要的意义。 客流量检测系统利用现有的闭路电视监控系统，结合计算机视觉与图像处理领域的 最新研究成果，对客流密集场所的客流密度、一定时间内通过检测区域的人数，以及行 人经过该区域的通过时间等参数进行实时检测。 系统通过对视频图像中行人的运动信息，以及纹理信息的提取，结合特征轨迹的聚 类，完成对单个行人的跟踪，从而得到客流的实时参数。

成果简介：随着多媒体技术和网络技术的不断发展，涌现出视频广播、视频会议、手机电视、网络电视等视频广播应用。温家宝总理在今年“两会”做的工作报告中指出“要积极推进三网融合取得实质性进展”。然而，分布式 网络中的视频信息容易被非法用户窃取、篡改、伪造，破坏数据的机密性、真实性和完整性，损害了视频提供者和接受者的利益。因此，本系统在保 证视频信息的质量（如清晰度和色彩）同时，保证了视频在网络中传输的安全性。 项目来源：自行开发 技术领域：网络安全、视频

项目的背景及目的 利用计算机网络的应用环境，通过移动机器人/固定机械手上安装的摄像装置对工作现场采集图像，并实时地进行图像压缩和传输。在异地利用相同的设备从网络上得到图像，实时地进行解压缩与播放，并能够根据要求对图像流进行处理与存储。 技术原理与工艺流程 采用具有高速计算能力的32位图像处理DSP芯片，开发具有多路图像输入/输出标准接口，具有TCP/IP协议的网络接口的图像处理器。实现对工

目前基于AI的图像分析技术已经日趋完善，在人脸识别、车牌识别等场景的应用越来越广泛，市场竞争也愈发激烈。本成果面向更复杂的场景：视频分析。通过深度网络学习视频数据的时空特性，能够捕捉视频的动态信息并进行自动分析，达到不同应用的目标。目前在较难的视频分析任务—手语翻译上达到较为先进的水平。

本项目融合深度学习算法，通过采集和合成大量的STI（space time image ）组成数据集，建立机器学习模型，无需人工辅助，智能系统自动进行图像识别测流。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、技术分析 （1）创新性 ①融合双目摄像机测距算法，建立物体三维模型，无需人工在河流两岸布设地面标志点； ②融合深度学习算法，通过采集和合成大量的STI（space time image ）组成数据集，建立机器学习模型，无需人工辅助，智能系统自动进行图像识别测流； ③基于视频智能图像识别和水力模型深度融合技术的水位流速测量产品打破了传统接触式设备和PC端算法的局限性，填补了国内流量视频在线监测领域的空白； ④全天候非接触式实时在线测量，简单、高效、安全。 武汉大学授权的该产品的相关发明专利： [1].黄凯霖，陈华，刘炳义. 基于变分原理的河道表面流速计算方法及装置[P].湖北省：ZL202111245260.1； [2].陈华,赵浩源,刘炳义,王俊. 基于河流表面流速的河道断面流量计算方法[P]. 湖北省：ZL202011381025.2； [3].黄凯霖，陈华，刘维高，刘炳义，一种基于边缘识别与最大序列密度估计的河道流速测量方法，0； [4].赵浩源. 基于频域滤波技术的时空图像测流的纹理识别方法, ZL201911180498.4； [5].黄凯霖,陈华. 一种基于深度卷积网络与随机场的水位测量方法[P]. 湖北省：ZL112508986A； （2）先进性 本技术采用方法为目前行业内领先的计算机视觉图像智能识别和水文水动力模型交叉融合的方法，自主创新，形成了拥有完整自主知识产权的武大AiFlow视频测流技术与产品，突破了江河流量难以实现在线监测的技术瓶颈，在断面水位、流速、流量测量方面展现出优异的性能。武大AiFlow视频测流技术能获得河流表面流速与流场分布，其空间分辨率能够达到单像素水平，并且算法效率是常规算法的10倍以上，满足流量在线监测的需求。 成果获得2021年湖北省第四届“工友杯”职工创业创新大赛“十佳创新奖”，已申请国际发明专利2项，出版专著1本，发表论文10余篇，代表性成果如下： 成果获奖： [1].陈华，武汉大学AIFlow视频测流产品，2021年湖北省第四届“工友杯”职工创业创新大赛“十佳创新奖”。 受理的国际发明专利： [1].Kailin Huang; Hua Chen.Water level measurement method based on deep convolutional network and random field, 2021-11-26, 澳大利亚, 2021277762-59092AU； [2].Kailin Huang; Hua Chen. Method and device for calculating river surface flow velocity based on variational principle   , 2022-03-09, 美国, CN20220302US； 代表性论文： [1].Kailin Huang, Hua Chen*,Tianyuan Xiang, Yunfa Lin, Bingyi Liu, Jun Wang,  Dedi Liu, Chong-Yu Xu. (2022). A photogrammetry-based variational optimization method for river surface velocity measurement. Journal of Hydrology. 605. doi.org/10.1016/j.jhydrol.2021.127240. [2].Zhao, H. Y., Chen, H.*,Liu, B. Y., Liu, W. G., Xu, C. Y., Guo, S. L., & Wang, J. (2021). An improvement of the Space-Time Image Velocimetry combined with a new denoising method for estimating river discharge. Flow Measurement and Instrumentation, 77. doi: 10.1016/j.flowmeasinst.2020.101864 代表性专著： [1].陈华，赵浩源，黄凯霖，刘炳义，王俊，基于图像智能识别的河流流量计算方法，电子工业出版社，2022 （3）独占性 图像识别测流技术在国内尚处于起步阶段，目前国内研究的机构主要包括河海大学、武汉大学、天地伟业公司等。 河海大学计算机学院主要研究方向之一为智能视频监控与水利量测，已经在国内外期刊发表多项相关研究成果，目前尚未形成面向市场的产品。 天地伟业自主研发基于视频AI的测流产品于2020年8月份在第十二届中国水文水资源技术与装备展览会正式发布，但天地伟业该产品目前以试点项目为主，且未对外公开相关机构的比测结果。 武汉大学研发的武大AiFlow视频测流第一代产品于2021年6月中国水博会正式对外发布。该产品创新性地将计算机视觉图像智能识别与水文水动力过程模型相融合，通过高精度摄像头获取水流表面波纹相关时空图像数据，利用设置在后端计算机或外端边缘计算终端里的图像识别与人工智能算法计算水体表面实时流速值，结合水位-流速-流量耦合算法实时测算断面平均流速和流量。第一代产品已经实现面向水文站、灌区的实时在线监测，产品已经在南水北调渠首陶岔水文站、长江委崇阳水文站、淠史杭灌区横排头水文站以及栾川重大自然灾害试点投入使用，并获得长江委水文局比测报告，比测结果表明产品测量误差小于5%，满足一级水文站测验要求。此外该产品已经在贵州省水文局正式投入商用。

成果简介：本项目是在长期的学术研究和工程实践基础上，结合计算机技术、 模式识别技术和 DSP 技术研发的综合性智能视频监控技术。它以高速计算和 控制模块为核心，实现视频图像的自动分析，发现并跟踪重要目标，抽取图 像中蕴含的有价值信息，实现视频监控环境下对视频信息的自动处理。本项 目中技术成果包括：基于 DSP 系统的复杂背景下运动目标自动检测和自动跟 踪技术；实时图像和录像中的特定目标自动搜索技术；多摄像机自