强光照条件下车道标识线识别与跟踪算法研究

绿道规划设计导则教学文案

绿道规划设计导则

绿道规划设计导则 住房城乡建设部 2016年9月

前言 为贯彻落实《中共中央国务院关于进一步加强城市规划建设管理工作的若干意见》，指导各地科学规划、设计绿道，提高绿道建设水平，发挥绿道综合功能，在总结国内外绿道建设实践经验的基础上，组织编制了本导则。 本导则共分7章，主要内容包括：总则、术语、绿道功能与组成、绿道分级与分类、绿道规划设计总体要求、绿道选线、绿道要素规划设计要求。 本导则由住房城乡建设部组织编制。主要起草单位：中国城市建设研究院有限公司、北京北林地景园林规划设计院有限责任公司、广东省城乡规划设计研究院、浙江省城乡规划设计研究院、安徽省城乡规划设计研究院。 本导则由住房城乡建设部城市建设司和城乡规划司负责管理，中国城市建设研究院有限公司负责技术解释。请各单位在使用过程中，总结实践经验，提出意见和建议。

目录 1 总则 (1) 2 术语 (2) 3 绿道功能与组成 (3) 3.1 绿道功能 (3) 3.2 绿道组成 (3) 4 绿道分级与分类 (5) 4.1 绿道分级 (5) 4.2 绿道分类 (5) 5 绿道规划设计总体要求 (6) 5.1 规划设计原则 (6) 5.2 规划设计成果 (6) 6绿道选线 (9) 6.1 基本要求 (9) 6.2 分类选线 (10) 7绿道要素规划设计要求 (11) 7.1 绿道游径系统 (11) 7.2 绿道绿化 (14) 7.3 绿道设施 (15) 附录1：引用标准及说明 (20) 附录2：绿道分类设计指引 (21)

1 总则 1.0.1 为指导各地绿道规划设计,保障绿道建设水平，充分发挥绿道的复合功能,特制订本导则。 1.0.2 本导则适用于指导全国各地绿道的规划设计。各地应本着“因地制宜、彰显特色、统筹城乡、绿色低碳”的原则，根据本地实际情况予以深化细化，保障切实可行。 1.0.3绿道的规划设计还应符合国家有关法律法规、标准规范的规定。

绿道规划设计导则

绿道规划设计导则 住房城乡建设部 2016年9月 前言 为贯彻落实《中共中央国务院关于进一步加强城市规划建设管理工作的若干意见》，指导各地科学规划、设计绿道，提高绿道建设水平，发挥绿道综合功能，在总结国内外绿道建设实践经验的基础上，组织编制了本导则。 本导则共分7章，主要内容包括：总则、术语、绿道功能与组成、绿道分级与分类、绿道规划设计总体要求、绿道选线、绿道要素规划设计要求。 本导则由住房城乡建设部组织编制。主要起草单位：中国城市建设研究院有限公司、北京北林地景园林规划设计院有限责任公司、广东省城乡规划设计研究院、浙江省城乡规划设计研究院、安徽省城乡规划设计研究院。 本导则由住房城乡建设部城市建设司和城乡规划司负责管理，中国城市建设研究院有限公司负责技术解释。请各单位在使用过程中，总结实践经验，提出意见和建议。

目录

1 总则 为指导各地绿道规划设计,保障绿道建设水平，充分发挥绿道的复合功能,特制订本导则。 本导则适用于指导全国各地绿道的规划设计。各地应本着“因地制宜、彰显特色、统筹城乡、绿色低碳”的原则，根据本地实际情况予以深化细化，保障切实可行。 绿道的规划设计还应符合国家有关法律法规、标准规范的规定。

2 术语 绿道 以自然要素为依托和构成基础，串联城乡游憩、休闲等绿色开敞空间, 以游憩、健身为主，兼具市民绿色出行和生物迁徙等功能的廊道。 绿道游径系统 指绿道中供人们步行、自行车骑行的道路系统，是绿道的基本组成要素。包括步行道、自行车道与步行骑行综合道。 绿道连接线 主要承担连通功能，且对人们步行或自行车骑行有交通安全保障的绿道短途借道线路。包括借用的非干线公路、非主干路的城市道路、人行道路、人行天桥等。 绿道设施 为满足绿道综合功能而设置的配套设施，包括服务设施、市政设施与标识设施。 驿站 供绿道使用者途中休憩、交通换乘的场所，是绿道服务设施的主要载体。

人体目标检测与跟踪算法研究

人体目标检测与跟踪算法研究 摘要：近些年以来，基于视频中人体目标的检测与跟踪技术研究越来越被重视。然而，由于受到目标自身特征多样性和目标所处环境的复杂性和不确定性的影响，现存算法的性能受到很大的限制。本文对目前所存在的问题进行了分析，并提出了三帧差分法和改进阈值分割法相结合的运动目标检测算法和多特征融合的改进运动目标跟踪算法。这两种算法不仅可以准确有效的检测出运动目标而且能够满足实时性的要求，有效的解决了因光照变化和目标遮挡等情况造成的运动目标跟踪准确度下降或跟踪目标丢失等问题。 关键词：三帧差分，Camshift，阈值分割 Research Based on Human Target Detectionand Tracking Algorithm Abstract: In recent years, human object detection and tracking become more and more important. However the complexity, uncertainty environment and the target’s own diversity limit the performance of existing algorithms. The main works of this paper is to study and analysis the main algorithm of the human object detection and tracking, and proposes a new moving target detection method based on three-frame difference method and threshold segmentation and improved Camshift tracking algorithm based on multi-feature fusion. These algorithm can satisfy the real-time, while accurately and efficiently detect moving targets, and also effectively solves the problem of tracking object lost or misplaced under illumination change or target occlusion. Keywords: three-frame difference, Camshift, threshold segmentation 一、绪论 （一）选题的背景和意义 人类和动物主要通过眼睛来感受和认知外部世界。人类通过视觉所获取的信息占了60%[1]，因此，在开发和完善人工智能的过程中，赋予机器视觉的功能这一操作极不可缺少。完善上述功能需要以许多技术为基础，特别是运动目标的检测与跟踪技术。近些年以来，此技术受到了越来越多的关注[2]。目前，此技术也在各领域得到了充分的应用，涵盖的领域有智能交通、导航、智能视频监控、精确制导、人机交互和多媒体视频编码压缩技术等。

《浙江省绿道规划设计技术导则》

编制说明 为适应我省绿道规划设计需求，有效指导、规范和协调全省绿道的规划设计工作，结合我省实际，研究制定《浙江省绿道规划设计技术导则》。 《浙江省绿道规划设计技术导则》由省住房和城乡建设厅组织编制，是在新形势下贯彻落实科学发展观、实践我省新型城市化战略、实施《浙江省城镇体系规划》，规范我省绿道规划设计工作的指导性文件。 各地政府可根据实际需要予以深化或具体化。各地绿道的规划设计应同时符合国家、省有关法律法规、标准规范等要求。 本导则主编单位：浙江省城乡规划设计研究院 本导则编制人员：顾浩陈桂秋赵栋胡智清 高黑孙鹏周俊马敏 马浩杨永康周伊峰黄勤 浙江省住房和城乡建设厅 2012 年12月12日 1

目次 1 总则 (3) 2 绿道定义 (4) 2.1 绿道的定义 (4) 2.2 绿道的构成 (4) 3 绿道的分级与分类 (8) 3.1 绿道分级 (8) 3.2 绿道分类 (9) 4绿道规划总体要求 (10) 4.1绿道规划类型 (10) 4.2省级绿道网规划要求 (10) 4.3 设区市绿道网规划要求 (11) 4.4 县（市、区）绿道网规划要求 (11) 5绿道规划设计要求 (12) 5.1 绿道选线原则 (12) 5.2 绿廊 (13) 5.3 慢行道 (15) 5.4 驿站 (18) 5.5 标识 (22) 5.6 节点 (23) 2

1 总则 1.0.1 本导则适用于我省绿道的规划设计工作。 1.0.2 本导则为我省绿道规划设计提供基本技术指导，各地可根据实际需要予以深化。 1.0.3 本导则由省住房和城乡建设厅负责解释，自发布之日起生效。 3

毕设-基于DSP的运动目标图像跟踪算法研究与实现-正文-下

第4章运动目标图像跟踪系统的硬件知识4.1 运动目标图像跟踪系统原理 这一章的内容主要以原理框图的形式展现 图4-1 图像跟踪器原理框图 图4-2 图像识别与跟踪子系统原理框图

图4-3 图像信息综合教学实验系统原理框图 4.2 FPGA图像预处理子系统 用户现场可编程门阵列器件FPGA(FildePrgo~bale一Gate~Array)，顾名思义，是一种可由用户根据所设计的数字系统的要求，在现场由自己配置，定义的高密度专用数字集成电路。 FPGA有效的将LSIV/Lsl的门阵列技术的高逻辑密度和通用性与用户现场可编程的设计灵活，上市快捷的特性有效的结合了起来。它具有以下三个主要优点: (1)FPGA的用户现场可编程的特性大大缩短了设计实现的周期; (2)FPGA可以提供比PLD和EPLD器件足够大的有效逻辑容量密度，大大提高了系统设计的工艺可实现性和产品的可靠性。 (3)FPGA可以反复编程，反复使用，可以在开发系统中直接进行系统仿真，降低了成本。 本系统采用的是XLINIX公司Virtxe-E系列FPGA，型号为XCV400E。XCV400E为57万门规模，具有153kb的内存可配置分布存储器和16kb的同步数据块存储器，可存储大量的中间数据、图像行数据和图像卷积数据。

4.3 双口RAM实现数据的传输 双口RAM读写操作灵活方便，具有两个端口进行独立的异步操作的能力， 并且其接口电路的设计也比较简单。双端口RAM内一般有一个总线强占优先 级比较器，当两边的CPU访问同一存储单元时，较先送出的址的CPU具有优 先访问权，而另一个CPU的的址和读写信号将被屏蔽掉。位于FPGA与DSP 之间的双口RAM的数据传输过程如图4-4所示。 图4-4 双口RAM数据传输 该系统使用的CY7C057V是低功耗CMOS32Kx36的双口静态RAMs。器 件中包含了多种仲裁机制来处理多处理器存取相同数据块的情况。两个端口提 供了独立的通行证，在存储器的任意位置读写的异步存取。该器件既可以单独 用来作为36-bit双口静态RAMs，也可以多个器件相结合生成72-bit或者更宽 的主/副双口静态RAM。 CY7C057V的组成单元包括:32Kx36bit的双口RAM单元、I/0和的址线、CE/CE1、/OE、R/ W)。这些引脚允许对存储器内部的任意位以及控制信号(0 置进行读写存取。每个端口提供了一个BUSY对同一位置空间进行写/读。两个 中断(INT)引脚用来控制双口RAM与EMFI接口图到端的通信，它允许端口 间或系统间通过信箱的方式进行通信。两个旗语控制引脚用来指定享有的资 源。旗语逻辑由8个共享的锁存器组成。任何时候只有一边能够控制锁存器。 旗语的控制意味着共享资源在被使用。M/S引脚确定器件是主模式(BUSY引脚 CE/CE1，控制的自为输出)还是从模式(BUSY引脚为输入)。器件还提供了由0 动电源关闭特征。每个端口还提供了它自己的输出使能控制(OE)，它使得数据 能够被从器件中读出。 将双口RAM置于FAPG和DSP之间作为数据缓存器，如图4-4所示的一

目标跟踪算法的研究毕业论文

目录 摘要 (1) ABSTRACT (2) 第一章绪论 (4) 1.1课题研究背景和意义 (4) 1.2国外研究现状 (5) 1.3本文的具体结构安排 (7) 第二章运动目标检测 (8) 2.1检测算法及概述 (8) 2.1.1连续帧间差分法 (9) 2.1.2背景去除法 (11) 2.1.3光流法 (13) 第三章运动目标跟踪方法 (16) 3.1引言 (16) 3.2运动目标跟踪方法 (16) 3.2.1基于特征匹配的跟踪方法 (16) 3.2.2基于区域匹配的跟踪方法 (17) 3.2.3基于模型匹配的跟踪方法 (18) 3.3运动目标搜索算法 (18) 3.3.1绝对平衡搜索法 (18) 3.4绝对平衡搜索法实验结果 (19) 3.4.1归一化互相关搜索法 (21)

3.5归一化互相关搜索法实验结果及分析 (22) 第四章模板更新与轨迹预测 (26) 4.1模板更新简述及策略 (26) 4.2轨迹预测 (28) 4.2.1线性预测 (29) 4.2.2平方预测器 (30) 4.3实验结果及分析： (31) 致 (36) 参考文献 (37) 毕业设计小结 (38)

摘要 图像序列目标跟踪是计算机视觉中的经典问题，它是指在一组图像序列中，根据所需目标模型，实时确定图像中目标所在位置的过程。它最初吸引了军方的关注，逐渐被应用于电视制导炸弹、火控系统等军用备中。序列图像运动目标跟踪是通过对传感器拍摄到的图像序列进行分析，计算出目标在每帧图像上的位置。它是计算机视觉系统的核心，是一项融合了图像处理、模式识别、人工只能和自动控制等领域先进成果的高技术课题，在航天、监控、生物医学和机器人技术等多种领域都有广泛应用。因此，非常有必要研究运动目标的跟踪。 本论文就图像的单目标跟踪问题，本文重点研究了帧间差分法和背景去除法等目标检测方法，研究了模板相关匹配跟踪算法主要是：最小均方误差函数(MES)，最小平均绝对差值函数(MAD)和最大匹配像素统计(MPC)的跟踪算法。在跟踪过程中，由于跟踪设备与目标的相对运动, 视野中的目标可能出现大小、形状、姿态等变化, 加上外界环境中的各种干扰, 所要跟踪的目标和目标所在的场景都发生了变化, 有可能丢失跟踪目标。为了保证跟踪的稳定性和正确性, 需要对模板图像进行自适应更新。由于目标运动有一定得规律，可以采取轨迹预测以提高跟踪精度，本文采用了线性预测法。 对比分析了相关匹配算法的跟踪精度和跟踪速度；对比不采用模板更新和模板跟新的跟踪进度和差别，实验表明，跟踪算法加上轨迹预测及模板跟新在很大程度上提高了跟踪帧数，提高了跟踪精度，具有一定的抗噪声性能。

基于特征点的运动目标跟踪算法研究

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/aa16005813.html, 基于特征点的运动目标跟踪算法研究 作者：武婷侯红娜 来源：《科技风》2017年第04期 摘要：由于目标的姿态和大小不断发生变化，本文通过对SIFT特征点的跟踪实现对目标可靠、稳定跟踪，即采用SIFT算法与光流算法相结合的跟踪算法。由于SIFT特征点存在分布太密集的现象，增加了后续跟踪算法的耗时性。针对以上这类问题，本文加入距离约束机制对SIFT算法进行改进。光流只适合小运动，本文采用基于图像金字塔模型的光流跟踪以适应大 尺度运动。利用基于多尺度分层的金字塔结构，实现小窗口捕获大运动。通过实验证明，本文所采用的算法相对于传统光流具有更好的鲁棒性和稳定性，能得到更加准确的目标位置。 关键词：SIFT特征点；光流算法；图像金字塔；目标跟踪 目标跟踪问题是机器视觉领域中的一个热点和难点，由于技术的飞速发展，已经被广泛用于道路交通监控、人机交互、制导与导航等诸多领域[ 1 ]。运动目标有有很多的特征能进行跟踪，常见的主要有特征点、轮廓、边缘、形状、颜色等。最容易且能够稳定跟踪的是特征点[ 2 ]。国内外研究者针对特征点的跟踪提出了许多不同的算法，主要的有两种算法：一是基于滤波器预测的方法；二是基于光流的方法。KLT 跟踪算法是由Kanade-Lucas两人提出[ 3 ]，后来由Tomasi和 Kanade改进[ 4 ]。KLT算法首先运用 KLT 算子获取特征点，然后采用最优估 计的 KLT 匹配算法实现特征点之间的匹配[ 5 ]，近些年来得到了广泛应用。Ajmal S. Mian 等 人采用KLT算法实现了对结构单一、运动迅速的军用飞机的跟踪[ 6 ]；Abdat等人利用KLT算法实现对人脸特征点的跟踪[ 7 ]；邓义等[ 8 ]人在光流算法中加入滤波，该算法提高了特征点跟踪的精度。但是光流法的前提条件之一是图像的连贯性，所以L-K只适用在小尺度运动的目标跟踪，相对于运动尺度、姿态发生比较大变化的跟踪，容易出现特征点丢失的现象导致跟踪失败。本文采用一种图像金字塔的L-K 光流特征点跟踪方法。 由于SIFT是一种局部特征，同时具备尺度和旋转不变性等的优点。然而光流场代表的是一种全局特征，表示的是像素点强度的变化。SIFT算法提取的特征点可以满足光流方程的约 束条件[ 9 ]，因此，本文把SIFT特征点和L-K算法结合起来实现对目标的准确跟踪。由于SIFT特征点存在分布过于密集的不足，本文将对SIFT特征点检测加入距离限制进行改进。 1 SIFT特征点提取与改进 1.1 SIFT特征点检测步骤 1.2 改进的SIFT算法 SIFT算法检测到的特征点具有很好地稳定性和抗噪能力，但检测到的特征点过于密集， 在后续的跟踪过程中，加大了计算复杂度，影响算法的实时性。针对上述问题，在SIFT算法

行人检测与目标跟踪算法研究

基于opencv中光流法的运动 行人目标跟踪与检测 一、课题研究背景及方法 行人检测具有极其广泛的应用：智能辅助驾驶，智能监控，行人分析以及智 能机器人等领域。从2005年以来行人检测进入了一个快速的发展阶段，但是也存在很多问题还有待解决，个人觉得主要还是在性能和速度方面还不能达到一个权衡。 早期以静态图像处理中的分割、边缘提取、运动检测等方法为主。例如 （1）以Gavrila为代表的全局模板方法：基于轮廓的分层匹配算法，构造了将近2500个轮廓模板对行人进行匹配, 从而识别出行人。为了解决模板数量众多而引起的速度下降问题，采用了由粗到细的分层搜索策略以加快搜索速度。另外，匹配的时候通过计算模板与待检测窗口的距离变换来度量两者之间的相似性。 （2）以Broggi为代表的局部模板方法：利用不同大小的二值图像模板来对人头和肩部进行建模，通过将输入图像的边缘图像与该二值模板进行比较从而识别行人，该方法被用到意大利Parma大学开发的ARGO智能车中。 （3）以Lipton为代表的光流检测方法：计算运动区域内的残余光流； （4）以Heisele为代表的运动检测方法：提取行人腿部运动特征； （5）以Wohler为代表的神经网络方法：构建一个自适应时间延迟神经网络来判断是否是人体的运动图片序列； 以上方法，存在速度慢、检测率低、误报率高的特点。 2、行人检测的研究现状

（1）基于背景建模的方法：分割出前景，提取其中的运动目标，然后进一步 提取特征，分类判别；在存在下雨、下雪、刮风、树叶晃动、灯光忽明忽暗等场 合，该方法的鲁棒性不高，抗干扰能力较差。且背景建模方法的模型过于复杂，对 参数较为敏感。 （2）基于统计学习的方法：根据大量训练样本构建行人检测分类器。提取的 特征一般有目标的灰度、边缘、纹理、形状、梯度直方图等信息，分类器包括神经 网络、SVM，adaboost等。该方法存在以下难点： （a）行人的姿态、服饰各不相同； （b）提取的特征在特征空间中的分布不够紧凑； （c）分类器的性能受训练样本的影响较大； （d）离线训练时的负样本无法涵盖所有真实应用场景的情况； 尽管基于统计学习的行人检测方法存在着诸多的缺点，但依然有很多人将注 意力集中于此。 行人检测国外研究情况： 法国研究人员Dalal在2005的CVPR发表的HOG+SVM的行人检测算法(Histograms of Oriented Gradients for Human Detection, Navneet Dalel,Bill Triggs, CVPR2005)。 Dollar 在 2010 年 BMVC 的《The fastest pedestrian detector in the west》一文中提出了一种新的思想，这种思想只需要训练一个标准 model,检测N/K（K ≈10）然后其余的 N-N/K 种大小的图片的特征不需要再进行这种复杂的计算，而是跟据这 N/K 次的结果，由另外一种简单的算法给估计出来，这种思 想实现的基础是大小相近的图像的特征可以被足够精确的估计出来；同年，德国

北京健康绿道设计规范

北京市健康绿道建设工程技术规范 `为进一步规范我市健康绿道建设工程，根据国内外绿道建设经验及相关技术规程，结合我市情况，特提出健康绿道建设工程技术规范。 一、建设范围 百万亩森林建设范围内适宜建设绿道的区域。 二、建设原则 保护原有植被，尽量减少对现有植物和景观资源的破坏；注重绿道的便捷性、舒适性，充分保障使用者的人身安全；打造形式多样、特色多样的绿道；倡导并运用新理念新技术，打造精品；坚持绿道建设与沿线整体发展相结合，通过绿道建设惠及民生；整体规划、分区实施，鼓励市区两级共同承担绿道的建设和维护任务。 三、建设模式 在绿道选线范围内铺设慢行道路系统，配备照明、通讯、座椅、厕所等基础设施，设立停车场、交通接驳站点和具备综合功能的游客服务中心，并布设统一的标示系统。 四、主要技术要求 （一）道路系统建设要求 1.宽度标准 根据绿道的不同使用功能和所在地区，规定步行道宽度为1.5-2m，自行车道宽度为1.5-3m，综合型绿道宽度为3-5m。 2.路面材料选择 在满足使用功能和强度的基础上，鼓励使用环保活性材料，尽量多采用软性铺装材料，同时考虑与环境的一致性。步行道一般用透水砖、混凝土、砾石、石块等材料；自行车道可采用沥青、透水地坪、混凝土等材料；综合型绿道可采用沥青、透水地坪、混凝土、透水砖等材料。 3.路面颜色选择 步行道颜色可因地制宜，容易辨认；自行车道统一用白线标识，路面颜色选用暗红色、黑色等深色调；都市综合绿道颜色应与周围环境统一，美观大方即可；郊野型绿道可视其所用材料而定。 4.坡度设计

绿道的坡度应与自然条件下的横坡、纵坡坡度相一致。 各类绿道坡度参考标准 5.入口设计 路道入口应有醒目的标识牌和无障碍通道。 6.盲道与无障碍设施 参照《城市道路和建筑物无障碍设计规范》（JGJ50-2001）等相关规范要求，合理设置。（二）绿化景观控制原则 在最大限度保护、合理利用现有植被条件的基础上进行提升完善，注重整体效果，并与周边环境相协调；多选用乡土树种，因地制宜，适地适树；突出体现绿道的线性特征，使植物景观具有较好的延续性；充分考虑步行者、骑行者的遮荫需求及视觉效果；营造丰富的群落景观，把握绿道的整体节奏和季相变化，体现植物多样性，提升绿道的游赏乐趣。 （三）配套设施 1.基础设施 1）市政设施 （1）照明设施 城市绿道中可结合城市路灯系统，照明范围和强度不应干扰周边居民生活。城市外围绿道仅在游径和重要节点使用固定照明设施。 （2）给排水设施 生活用水、生产用水和消防用水的供给应分布在重要的节点系统和绿道附近。道路的排水设施如暗沟和路面排水等应符合国家相关规定。 （3）防火设施 以预防为主，建立预测预报、巡逻检查、通信、防火站等安全防火设施，根据地区的不同特点和保护性质，设置相应的安全防火设施。 （4）通讯设施 应配备完善的通讯系统（公用电话）、应急呼叫系统以及道路报警系统；完善道路通讯网络，

广州市绿道建设指引(4.12)发

广州市绿道规划建设技术指引（试行） 按照广东省的统一要求，广州市绿道规划、设计、建设原则上按《珠三角区域绿道规划设计指引（试行）》执行，建设主要依托青山绿地工程、迎亚运工程和水环境治理工程的相关项目开展。结合广州市实际情况，在征求相关意见的基础上，现编制本指引。 一、绿道的定义和分类 绿道（Greenway）是一种线形绿色开敞空间，通常沿着河滨、溪谷、山脊、风景道路等自然和人工廊道建立，内设可供行人和骑车者进入的景观游憩线路，连接主要的公园、自然保护区、风景名胜区、历史古迹和城乡居住区等。 绿道根据所处区位和目标功能不同分为三类：生态型、郊野型和都市型。在绿道两边规定的控制范围内要控制新增与绿道功能不相容的项目。 生态型绿道主要是指连接景点、区域之间以城市快速路、高速公路、国道等路段以及河流、海岸沿线林带、绿化带为主体，贯通城乡的生态廊道，其控制范围宽度一般不小于200m。 郊野型绿道主要是依托城市建成区、生态旅游景点周边的大块绿地、水体、连接道路和田野乡村所构建的绿色走廊，其控制范围宽度一般不小于100m。

都市型绿道主要是指在城市建成区内，依托河道以及道路两侧的绿地构建形成供市民休闲活动的通道，其控制范围宽度一般不小于20m。 二、绿道的组成要素 绿道主要由绿廊系统和人工系统组成。 绿廊系统：是指在绿道控制范围区内的自然因素，包括由绿化、水体等组成的绿化缓冲区。 人工系统：是指在绿道的控制范围内，为满足绿道游憩功能而配建的设施，包括绿道游径、标识系统、服务系统及节点、基础设施等。 广州的绿道须主要包含四大要素：良好优美的绿化生态环境、标准合理的绿道游径（单车道、人行健步道）、统一清晰的标识系统、完善的综合服务设施。 三、绿道线路的选择 广州市域范围内绿道分为三个层次：省规划的省级绿道，市规划的市级绿道，区（县级市）规划的区级绿道。 绿道的选线要结合现有的水道和道路系统，考虑其穿越区域的社会经济、自然气候、地形水文、植被、景观风貌等条件，并分析绿道穿越区域的基础设施、土地利用情况、用地权属等； 绿道的选线要考虑资源的生态性，布局的整体性，交通的连通性，使用的安全便捷性，实施的可操作性和经济性；

-国家登山健身步道与生态绿道建设标准

健身步道 一、概念 登山健身步道：以登山为基本方式，在山地上修建的、以健身为目的的步道，为登山健身步道。 二、分类 （一）依据步道形状（形态）分类 线状步道（相互不重合）、环形步道（闭合的环形）、网状步道。 注意：线状步道、环形步道在设计上，必须重点考虑步道的出入口不能是唯一的 （二）依据步道功能分类 山野步道、探险步道、亲子步道、自然科普教育步道。 山野步道，融山地、丛林等为一体。探险步道有不同探险主题，如：原始森林探险步道、喀斯特探险步道等。亲子步道，步道难度级别低，富有趣味性。自然科普教育步道，可结合动植物环境设计不同的区域，如：科普游览区和科普试验区等，成为公众-尤其是青少年-旅游休闲、丰富知识、增长技能的教育基地。 三、步道及设备要求 （一）步道设计要求 1、登山步道系统中每条道路应与其它道路、景点相连接，形成环路，无断路，无死路。 2、以成人正常步行速度行进约40分钟为一距离段，设置观景休憩站。

（二）步道建设要求 1、登山步道路面由主步道与两侧的缓冲带构成。主步道路面宽度应大于等于60厘米、小于等于150厘米；两侧缓冲带每侧宽度不小于20厘米。缓冲带应有植被覆盖。路面以原地土石道为主要道路类型，辅以木栈道、砾石道、间隔石道、台阶、桥梁、灰渣道等其他辅助类道路。 ●原地土石道是步道系统的主要组成部分，由原有道路经简单修整而成。 ●木栈道使用经防腐处理的木材 修建，用于山中湿地部分。 ●砾石道由砾石呈轨道状铺设，厚 度一般不超过15厘米。路心部分主要 用直径范围在6厘米至10厘米的砾石 铺建，两侧用直径范围在6厘米以下的砾石铺建。多用于有水处较平缓地面。 ●间隔石道采用长度为50厘米以 上的条状石板或石块呈间隔状分布架 设。用于泥泞潮湿的步道路段，或应用 在树根裸露处。 ●桥梁采用石板、原木或竹子等天

基于MATLAB的图像处理及跟踪算法

摘要 摘要 视频图像处理技术广泛用于工业、安全、医疗、管理等领域。运动目标的检测和跟踪是图像处理技术在视频序列图像处理方面的一个重要应用，在航天、交通、机器人视觉、视频监控、公共场所客流数据监测等场合发挥着重要作用。 本文介绍了一种基于MATLAB的简易的从视频播放的帧图像中找出目标图像，并进行视频跟踪的实现方法。通过对图像进行阈值处理（图像分割），再对分割后的图像求取形心，以对目标图像进行定位，并最后找到各幅帧图像的目标位置的方法，从而实现对100帧视频图像的实时跟踪。 关键词：目标检测；阈值处理；视频序列目标跟踪；形心估计

ABSTRACT ABSTRACT Video image processing technology is widely used in industrial, security, health care, management and other fields. Motion target detection and tracking is image processing technology in video sequence is an important application in image processing, in the aerospace, transportation, robot vision, video surveillance, public traffic data monitoring plays an important role. This paper introduces a simple MATLAB to find the target image from the video image frame based, and realization method of video tracking.Through the threshold of image processing (image segmentation), then the after image segmentation to obtain the centroid, to locate the target image, and finally found the method of each frame image of the target position, so as to realize the real-time tracking of the 100 frame of video images. Key words: target detection; threshold; video object tracking; centroid estimation

交通道路标识牌

道路交通标志是显示交通规则和道路信息的图形符号。能生动、具体、简洁地表达交通法规。同时，它也表达了难以用语言描述的内容。用于管理交通，指示行车方向，保证行车平稳、安全。适用于高速公路、城市道路及各种专用道路。它具有法律法规的性质，车辆和行人必须遵守。 结构编辑 道路交通标志一般由标志底板、标志面、立柱、扣件、基础等组成。 标牌材料加工简述： 1材料采用优质铝合金板、工程级或高强度反光膜制成，具有良好的夜间反射效果。 2按国家标准尺寸切割铝板和反光膜（方形和圆形）。 三。清洗铝板，用白布擦拭铝板使其表面粗糙，用水冲洗后晾干。 4使用液压机将反光膜粘贴到干净的铝板上。 5电脑排版图案和文字，并直接用电脑雕刻机在反光膜上画字。 6将刻花图案和丝网印刷图案刮压粘贴在基膜铝板上。

在出入口、停车场和道路上设置标志，引导车辆正确行驶。交通标志应设置禁止标志、指示标志等标志。 主标志 （1）警告标志：警告车辆和行人注意道路前方危险场所的标志。 道路交通标志 道路交通标志 （2）禁止标志：禁止或限制车辆、行人某些交通行为的标志。 （3）指示标志：指示车辆和行人移动的标志。 （4）指路标志：传达道路方向、位置和距离信息的标志。 （5）旅游区标志：提供旅游景点的方向和距离。 （6）道路施工安全标志：告知道路施工区域的标志。 （7）限速标志：警告车辆减速的标志。 辅助标志

附在主标记上的标记可作为辅助说明。 技术要求编辑器 设置 1要综合考虑交通标志的设置，合理布置，防止信息不足或超载。信息要连接起来，重要信息要反复展示。 2一般来说，交通标志应设置在道路右侧或上方，也可根据具体情况设置在左侧或两侧。 三。为保证能见度，当需要在同一位置放置两个以上标志时，可将其安装在一个支撑结构（支架）上，但最多可安装四个标志；单独设置的标志应符合禁令、指示和警告标志的空间。 4原则上应避免使用各种标志。提升限速和超车标志应分别设置，交叉口优先、第一交叉口标志、停车让行标志、减速让行标志；条件限制不能单独设置的，在支撑结构（支架）上设置的标志不得超过两个。支撑结构（支架）中的标志 此外，还应按照禁止、指示、警告的顺序，从上到下、从左到右排列。

绿道规划设计导则

绿道规划设计导则 Company Document number：WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT

绿道规划设计导则 住房城乡建设部 2016年9月 前言 为贯彻落实《中共中央国务院关于进一步加强城市规划建设管理工作的若干意见》，指导各地科学规划、设计绿道，提高绿道建设水平，发挥绿道综合功能，在总结国内外绿道建设实践经验的基础上，组织编制了本导则。 本导则共分7章，主要内容包括：总则、术语、绿道功能与组成、绿道分级与分类、绿道规划设计总体要求、绿道选线、绿道要素规划设计要求。 本导则由住房城乡建设部组织编制。主要起草单位：中国城市建设研究院有限公司、北京北林地景园林规划设计院有限责任公司、广东省城乡规划设计研究院、浙江省城乡规划设计研究院、安徽省城乡规划设计研究院。 本导则由住房城乡建设部城市建设司和城乡规划司负责管理，中国城市建设研究院有限公司负责技术解释。请各单位在使用过程中，总结实践经验，提出意见和建议。

目录

1 总则 为指导各地绿道规划设计,保障绿道建设水平，充分发挥绿道的复合功能,特制订本导则。 本导则适用于指导全国各地绿道的规划设计。各地应本着“因地制宜、彰显特色、统筹城乡、绿色低碳”的原则，根据本地实际情况予以深化细化，保障切实可行。 绿道的规划设计还应符合国家有关法律法规、标准规范的规定。

2 术语 绿道 以自然要素为依托和构成基础，串联城乡游憩、休闲等绿色开敞空间, 以游憩、健身为主，兼具市民绿色出行和生物迁徙等功能的廊道。 绿道游径系统 指绿道中供人们步行、自行车骑行的道路系统，是绿道的基本组成要素。包括步行道、自行车道与步行骑行综合道。 绿道连接线 主要承担连通功能，且对人们步行或自行车骑行有交通安全保障的绿道短途借道线路。包括借用的非干线公路、非主干路的城市道路、人行道路、人行天桥等。 绿道设施 为满足绿道综合功能而设置的配套设施，包括服务设施、市政设施与标识设施。 驿站 供绿道使用者途中休憩、交通换乘的场所，是绿道服务设施的主要载体。

目标跟踪的研究背景意义方法及现状

目标跟踪的研究背景意义方法及现状

目录 ? 1.课题背景与研究意义? 2.国内外研究现状 ? 3.存在的问题 ? 4.总结，发展与展望 ? 5.参考文献

1课题背景与研究意义 ?运动目标的跟踪就是在视频图像的每一幅图像中确定出我们感兴趣的运动目标的位置，并把不同帧中同一目标对应起来。 ?智能视频监控(IVS: Intelligent Video Surveillance)是计算机视觉领域近几年来发展较快，研究较多的一个应用方向。它能够利用计算机视觉技术对采集到的视频信号进行处理、分析和理解，并以此为基础对视频监控系统进行控制，从而使视频监控系统具备更好的智能性和鲁棒性。智能视频监控系统主要涉及到图像处理、计算机视觉、模式识别、人工智能等方面的科学知识，它的用途非常广泛，在民用和军事领域中都有着极大的应用前景。

2.国内外研究现状 视频目标跟踪算法 基于对比度分析基于匹配核方法运动检测其它方法 特征匹配贝叶斯 跟踪 Mean shift方法 光流法

基于对比度分析的方法 ?算法思想：基于对比度分析的目标跟踪算法利用目标与背景在对比度上的差异来提取、识别和跟踪目标。 ?分类：边缘跟踪，型心跟踪，质心跟踪。 ?优缺点：不适合复杂背景中的目标跟踪，但在空中背景下的目标跟踪中非常有效。

基于特征匹配的目标跟踪算法 ?算法思想：基于匹配的目标跟踪算法需要提取目标的特征，并在每一帧中寻找该特征。寻找的过程就是特征匹配过 程。 ?目标跟踪中用到的特征主要有几何形状、子空间特征、外形轮廓和特征点等。其中，特征点是匹配算法中常用的特征。特征点的提取算法很多，如Kanade Lucas Tomasi （KLT）算法、Harris 算法、SIFT 算法以及SURF 算法等。?优缺点：特征点一般是稀疏的，携带的信息较少，可以通过集成前几帧的信息进行补偿。目标在运动过程中，其特征（如姿态、几何形状、灰度或颜色分布等）也随之变化。 目标特征的变化具有随机性，这种随机变化可以采用统计数学的方法来描述。直方图是图像处理中天然的统计量，因此彩色和边缘方向直方图在跟踪算法中被广泛采用。

绿道规划设计

目次 1 总则 (2) 2 绿道定义 (5) 2.1 绿道的定义 (5) 2.2 绿道的构成 (5) 3 绿道的分级与分类 (6) 3.1 绿道分级 (6) 3.2 绿道分类 (7) 4绿道规划总体要求 (7) 4.1绿道规划类型 (7) 4.2省级绿道网规划要求 (8) 4.3 设区市绿道网规划要求 (8) 4.4 县（市、区）绿道网规划要求 (9) 5绿道规划设计要求 (13) 5.1 绿道选线原则 (13) 5.2 绿廊 (14) 5.3 慢行道 (16) 5.4 驿站 (19) 5.5 标识 (23)

5.6 节点 (24) 1 总则 1.0.1 本导则适用于我省绿道的规划设计工作。 1.0.2 本导则为我省绿道规划设计提供基本技术指导，各地可根据实际需要予以深化。 1.0.3 本导则由省住房和城乡建设厅负责解释，自发布之日起生效。

表2-1 绿道组成要素表

2 绿道定义 2.1 绿道的定义 2.1.1绿道是以自然要素为基础，以自然人文景观和休闲设施为串联节点，由慢行系统、服务设施等组成的绿色开敞空间廊道系统。 2.1.2绿道主要功能是我省生态空间的保护系统、历史文化的展示系统、健康生活的活动系统、旅游网络的支撑系统和城乡统筹的连接系统。 2.2 绿道的构成 2.2.1绿道由绿廊系统和人工系统两大系统构成，主要包括绿廊、慢行道、驿站、标识和节点五个部分。 2.2.2绿廊系统是慢行道两侧由植物群落、水体等构成的具有一定宽度的绿化景观生态廊道。 2.2.3 人工系统由慢行道、驿站、标识和节点等四个部分构成。 2.2.4绿道组成的具体要素见表2-1。

运动目标检测与跟踪算法的研究进展

运动目标检测与跟踪算法的研究进展 0 引言 人类感知的环境信息大多是通过视觉获得的，而在接受到的所有视觉信息中，人们又往往对动态信息更感兴趣。随着多媒体技术的发展，人们正在接触越来越多的视频信息。一方面，要获得较高压缩比来存储这些信息，另一方面，需要对感兴趣的区域或对象进行操作[1]。因此对视频图像中运动目标的提取、分类识别和跟踪，已成为对运动目标的行为进行理解和描述视频图像中动态信息的主要内容。 运动目标的检测与跟踪在技术上融合了计算机视觉、视频图像处理、模式识别和自动控制等相关领域的知识[2]。运动目标的检测与跟踪是视频技术的一个重要研究方向，其应用十分广泛。在交通流量的监测、安全监控、军事制导、视觉导航，以及视频编码中都有涉及。目前，运动目标的检测与跟踪已经取得了很多成果，并且不断有新技术、新算法涌现。但是，在实际环境中，由于自然环境的复杂（光照、气候的变化等），目标的高机动性，干扰了目标检测与跟踪，造成检测不准确且跟踪效率不高。因此，研究改进运动目标检测与跟踪算法有很现实的意义和应用价值。 1 运动目标检测常用算法 运动目标检测就是从视频图像中将变化的区域从背景中提取出来，此类算法依照目标与摄像机之间的关系可以分为静态背景下运动检测和动态背景下运动检测。静态背景下只有被监视目标在摄像机的视场内运动；而动态背景下摄像机也发生了运动，这个过程就产生了目标与背景之间复杂的相对运动，造成动态背景下的运动检测和跟踪难度很大。目前对于动态背景下运动检测和跟踪的研究较少，因此本文暂不涉及运动背景下的运动目标检测与跟踪。在静态背景下，运动目标检测主要算法有三种：帧间差分法、背景差分法和光流法。下面分别对这三种算法进行分析。 1.1 帧间差分法 帧间差分法[3]的基本原理就是相邻帧的图像对应像素点的灰度值相减，通过差分图像进行二值化处理以确定运动目标。帧间差分法的主要优点是：算法实现简单，程序设计复杂度低；不存在背景的获取、更新和存储的问题；对场景中光线的变化不太敏感，实时性好。但在实际环境中，当目标运动速度过快时，容易产生空洞，也可能把一个运动目标分割为两个或者多个，并且运动目标的获取存在着模糊的边缘。 针对帧间差法存在的问题，人们提出了很多方法改进，如采用三帧差分法、加入颜色信息进行判别等。例如Shahinfard 等提出对相邻5 场的视频序列作差分处理，并且综合视频序列的RGB 分量信号进行运动检测[4]。因此，该方法即适用于高速运动目标，同时也适用于低速目标。针对光线变化的环境，Crnojevic等提出将小波变换加入差分算法中[5]，取得了较好的效果。聂?等提出了一种复合差分算法，利用两次差分之间的相关性来检测运动目标，并且将前景像素面积作为判别目标漏检程度的依据，有效的减少了目标漏检[6]。 1.2 光流法 光流是空间运动物体在观测成像面上的像素运动的瞬时速度。物体在光源照射下，其表面的灰度呈现一定的空间分布，称之为灰度模式。当人的眼睛观察运动物体时，物体的景象在人眼的视网膜上形成一系列连续变化的图像称之为光流。光流表达图像的变化，包含目标运动的信息，可用来确定目标的运动。光流算法评估了两幅图像的之间的变形，它假设一个物体的颜色在前后两帧没有巨大而明显的变化。基于这个思路，我们可以得到图像约束方程。不同的光流算法解决了假定了不同附加条件的光流问题。Horn 和Schunck 于1981 年创造性地将二维速度场与灰度相联系，引入光流约束方程，得到光流计算的基本算法[7]。Lucas 和Kanade 同年提出了LK 光流算法[8]。 虽然光流携带了有关物体运动和景物三维结构的丰富信息，在实际应用中，由于遮挡、多光源和噪声等原因，使得光流方程的灰度守恒假设条件得不到满足，不能正确的解出光流场；同时大多数的光流计算方法相当复杂，计算量大，难以实时应用，因此在对实时性要求较高的监控系统中一般并不采用这种算法。因此减少光流算法的运算复杂度是应用光流法的关键。为此，戴斌等人提出了最优估计的点匹配技术和光流均匀采样策 略[9]，同时进行运动目标的检测和跟踪，并能在一定程度上解决光流技术中的计算量和信息量的矛盾。为改善HS 算法中最小均方差迭代的最终收