Разработка математического и программного обеспечения автоматизированной системы контроля движущихся транспортных средств тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.14, кандидат технических наук Царев, Владимир Александрович

• Царев, Владимир Александрович
• кандидат технических наук
• 1998

Оглавление диссертации кандидат технических наук Царев, Владимир Александрович

Оглавление

Введение

1. Состояние проблемы автоматизированного контроля движущихся транспортных средств

1.1 Анализ известных методов контроля движущихся транспортных средств

1.2 Особенности формирования видеоизображения в оптико-электронных системах контроля движущихся транспортных средств

1.3 Постановка задачи построения автоматизированной оптико-электронной системы контроля скоростного режима движения транспортных средств

Выводы по первой главе

2. Модель процесса оптико-электронного контроля скорости движущихся транспортных средств

2.1 Математическая модель

2.2 Оценка влияния основных возмущающих факторов на погрешность измерения

2.3 Имитационное моделирование процесса контроля скорости

движущихся транспортных средств

Выводы по второй главе

3. Построение алгоритмов обнаружения и сегментации области изображения государственного регистрационного знака движущегося

транспортного средства

3.1 Особенности формирования изображения государственного регистрационного знака движущегося транспортного средства

3.2 Алгоритм обнаружения области изображения государственного регистрационного знака

3.3 Алгоритмы локализации и сегментации области изображения

государственного регистрационного знака

Выводы по третье главе

4. Экспериментальные исследования автоматизированной установки оптико-электронного контроля скоростного режима движения транспортных средств

4.1 Описание экспериментальной установки

4.2 Экспериментальные исследования установки оптико-электронного контроля движущихся транспортных средств

4.3 Перспективы развития автоматизированных оптико-

электронных систем контроля движущихся ТС

Выводы по четвертой главе

Заключение

Список литературы

Приложение 1

Приложение 2

Приложение 3

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка математического и программного обеспечения автоматизированной системы контроля движущихся транспортных средств»

Введение

Актуальность работы. Постоянный рост количества автотранспортных средств сопровождается значительным увеличением числа дорожно-транспортных происшествий (ДТП), большая часть которых в той или иной степени связана с нарушением установленного скоростного режима движения. Так по данным французских исследователей [42] около 50% смертельных исходов ДТП обусловлено превышением водителями транспортных средств (ТС) допустимого значения скорости движения.

Обеспечение должной безопасности на автомобильных дорогах страны возможно лишь при условии эффективного контроля скорости движения ТС, в процессе которого возникает необходимость решения следующих основных задач: обнаружение движущегося ТС, измерение его скорости движения, выявление государственного регистрационного знака (ГРЗ) - номера автомашины и распознавание ГРЗ.

Практически по всей территории РФ контроль скоростного режима осуществляется инспекторами Государственной инспекции по безопасности дорожного движения, со всеми присущими данному способу недостатками. Попытки автоматизировать этот процесс с помощью фоторадара, объединяющего радар и телевизионную камеру, не решают проблему комплексно. Появившиеся в последнее время за рубежом автоматизированные системы [44,57] контроля движущихся ТС, построенные на основе технологии обработки изображений, позволяют в целом решать указанную проблему. Однако применение этих разработок сталкивается с рядом трудностей. Во-первых, показатели эффективности данных систем пока не удовлетворяют современным требованиям. Кроме того, публикации, ка-

сающиеся рассматриваемой области, носят в основном рекламный характер.

В этой связи проблема создания автоматизированных систем контроля скоростного режима движущихся ТС, в частности, их математического и программного обеспечения, представляется весьма актуальной.

Цель работы. Построение математического и программного обеспечения автоматизированной оптико-электронной системы контроля скоростного режима на автомагистралях, обеспечивающей измерение скорости движущихся ТС и распознавание ГРЗ и отличающейся от известных систем более высокими метрологическими характеристиками. В соответствии с этим в работе решаются следующие основные задачи:

- анализ современного состояния проблемы автоматизированного контроля движущихся ТС, в частности, существующих методов и средств контроля скорости движения ТС и систем обнаружения и распознавания их ГРЗ; описание особенностей формирования изображений в автоматизированных оптико-электронных системах контроля движущихся ТС;

разработка математической модели процесса оптико-электронного контроля скорости движущихся ТС; анализ основных возмущающих факторов и степени их влияния на погрешность измерения скорости;

- построение алгоритмов, обеспечивающих обнаружение и сегментацию области изображения номера с более высокими показателями надежности на изображениях низкого качества;

- разработка и исследование экспериментальной автоматизированной установки оптико-электронного контроля скоростного режима движения ТС.

Методы исследований. Для решения поставленных в работе задач использован аппарат теории проективной геометрии и функционального анализа, теории вероятностей и математической статистики, теории распознавания образов, обработки и анализа растровых полутоновых изображений, теории погрешностей и методы статистического моделирования на ЭВМ.

Научная новизна результатов работы состоит в следующем:

1. Разработана математическая модель процесса оптико-электронного контроля скорости движущегося ТС в условиях произвольной установки телекамеры в пространстве, основанная на анализе смещений области изображения ТС на последовательности изображений дорожной сцены.

2. Разработан способ привязки видеосистемы на местности, который в условиях отсутствия априорной информации о параметрах оптической схемы позволяет осуществить расчет пространственных координат прообраза изображения любой точки плоскости дорожного покрытия в трехмерной неподвижной системе координат, связанной с видеосистемой.

3. Получены аналитические соотношения, позволяющие оценить влияние основных возмущающих факторов на погрешность измерения скорости: погрешности привязки видеосистемы и ошибки алгоритмов обработки изображения, на основе которых предложены методики оценки теоретического распределения погрешности измерений.

4 . Разработаны алгоритмы обнаружения и локализации области изображения ГРЗ движущегося ТС, отличающиеся способом анализа изображения, а также большей надежностью при работе с изображениями низкого качества.

5. Разработан обучаемый в зависимости от типа распознаваемых регистрационных знаков алгоритм сегментации области изо-

бражения ГРЗ, позволяющий в соответствии с принципами "мягкой" классификации выполнять сегментацию полутонового изображения на основе расчета признаков, инвариантных к геометрическим преобразованиям и изменениям общих мультипликативных и аддитивных компонент уровней яркости области изображения ГРЗ.

Практическая ценность работы заключается в следующем:

1. Разработаны алгоритм и программа имитационного моделирования процесса оптико-электронного контроля скорости движения ТС, построены зависимости погрешности измерения скорости движущихся ТС от основных возмущающих факторов.

2. Даны практические рекомендации по выбору параметров оптической схемы автоматизированной системы измерения скорости движущихся ТС.

3. Предложены методики построения алгоритмов обнаружения и распознавания номеров на основе использования технологии "мягкой" классификации, предполагающей создание и обработку вероятностных списков решений-кандидатов на каждом из промежуточных этапов.

4. Разработано программное обеспечение для проверки эффективности и надежности предложенных алгоритмов, а также оптимизации последних в рамках решения задачи обнаружения и распознавания ГРЗ движущихся ТС.

5. Полученные результаты использованы при проектировании автоматизированной системы обнаружения и распознавания ГРЗ движущихся ТС, разрабатываемой Череповецким научным координационным центром РАН по заданию областной Государственной инспекции по безопасности дорожного движения.

6. Результаты диссертации используются в учебном процессе в Череповецком государственном университете в курсе

"Интеллектуальные системы управления" для специальности 210100 -Управление и информатика в технических системах.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на 10-ой Международной конференции по проблемам теоретической кибернетики (г.Саратов, 1993), на 1-ой Международной конференции «Информационные технологии в производственных, социальных и экономических процессах» (г.Череповец, 1996), на 7-ой Международной научно-технической конференции «Оптические, радиоволновые, тепловые методы и средства контроля природной среды, материалов и промышленных изделий» (г.Череповец, 1997), а также на научно-технических семинарах Череповецкого государственного университета и Череповецкого научного координационного центра РАН в 1996-1998 гг.

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 5 печатных работ.

На защиту выносятся:

1. Математическая модель процесса оптико-электронного контроля скорости движущегося ТС.

2. Аналитические соотношения, позволяющие оценить влияние основных возмущающих факторов на погрешность измерения скорости.

3.Алгоритмы обнаружения и локализации области изображения ГРЗ движущегося ТС.

4. Алгоритм сегментации области изображения ГРЗ.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, приложений. Содержит 159 страниц основного текста, 53 рисунка, 2 таблицы, список использованной литературы из 78 наименований, 3 приложения на 25 страницах.

Заключение диссертации по теме «Системы обработки информации и управления», Царев, Владимир Александрович

Выводы по четвертой главе.

1.На базе предложенных в работе решений создана экспериментальная автоматизированная установка оптико-электронного контроля скоростного режима движения ТС.

Предложены ее функциональная и структурная схемы, приводятся блок-схемы и тексты программ для алгоритмов обнаружения, локализации и сегментации области изображения ГРЗ.

2. Разработаны методики проведения экспериментальных исследований установки. По итогам экспериментов получены следующие результаты: относительная погрешность измерения скорости одиночного движущегося ТС не превосходит 10%; алгоритм обнаружения области изображения ГРЗ движущегося ТС обеспечивает нахождение правильного решения в первой позиции вероятностного списка кандидатов-решений в зависимости от погодных условий в 95-98% случаев различных дорожных ситуаций.

3. Сделан вывод об обоснованности предложенного в диссертационной работе подхода к разработке математического и программного обеспечения промышленных автоматизированных систем контроля движущихся ТС. Рассмотрены пути дальнейшего совершенствования и перспективы развития подобных систем.

Заключение

В диссертационной работе на основе полученных теоретических и практических результатов разработано математическое и программное обеспечение автоматизированной оптико-электронной системы контроля скоростного режима на автомагистралях, обеспечивающей измерение скорости движущихся ТС и распознавание ГРЗ и отличающейся от известных систем способом контроля, а также более высокими характеристиками надежности при работе с изображениями низкого качества за счет использования более эффективных алгоритмов их обработки. Наиболее существенные научные и практические результаты заключаются в следующем:

1. Разработана математическая модель процесса оптико-электронного контроля скорости движущегося ТС в условиях произвольной установки телекамеры в пространстве, основанная на анализе смещений области изображения ТС на последовательности изображений дорожной сцены.

2. Разработан способ привязки видеосистемы на местности, который в условиях отсутствия априорной информации о параметрах оптической схемы позволяет осуществить расчет пространственных координат прообраза изображения любой точки плоскости дорожного покрытия в трехмерной неподвижной системе координат, связанной с видеосистемой.

3. Получены аналитические соотношения, позволяющие оценить влияние основных возмущающих факторов на погрешность измерения скорости: погрешности привязки видеосистемы и ошибки алгоритмов обработки изображения, на основе которых предложены методики оценки теоретического распределения погрешности измерений.

4. Разработаны алгоритмы обнаружения и локализации области изображения ГРЗ движущегося ТС, отличающиеся способом анализа изображения, а также большей надежностью при работе с изображениями низкого качества.

5. Разработан обучаемый в зависимости от типа распознаваемых регистрационных знаков алгоритм сегментации области изображения ГРЗ, позволяющий в соответствии с принципами "мягкой" классификации выполнять сегментацию полутонового изображения на основе расчета признаков, инвариантных к геометрическим преобразованиям и изменениям общих мультипликативных и аддитивных компонент уровней яркости области изображения ГРЗ.

6. Разработаны алгоритм и программа имитационного моделирования процесса оптико-электронного контроля скорости движения ТС, построены зависимости погрешности измерения скорости движущихся ТС от основных возмущающих факторов.

7. Предложены методики построения алгоритмов обнаружения и распознавания номеров на основе использования технологии "мягкой" классификации, предполагающей создание и обработку вероятностных списков решений-кандидатов на каждом из промежуточных этапов.

8. Разработано программное обеспечение для проверки эффективности и надежности предложенных алгоритмов, а также оптимизации последних в рамках решения задачи обнаружения и распознавания ГРЗ движущихся ТС.

9. Полученные результаты использованы при проектировании автоматизированной системы обнаружения и распознавания ГРЗ движущихся ТС, разрабатываемой Череповецким научным координационным центром РАН по заданию областной Государственной инспекции по безопасности дорожного движения.

10. Результаты диссертации используются в учебном процессе в Череповецком государственном университете в курсе "Интеллектуальные системы управления" для специальности 210100 - Управление и информатика в технических системах.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Царев, Владимир Александрович, 1998 год

Список литературы

1. Александров В.В. Горский Н.Д. Представление и обработка изображений: рекурсивный подход. -Л-д.: Наука, 1985. -190 с.

2. Анисимов Б.В., Курганов В.Д., Злобин В.К. Распознавание и цифровая обработка изображений. -М.: Высшая школа, 1983. -296 с.

3. Бакут П.А., Колмогоров Г.С., Варновицкий И.Э. Сегментация изображений: методы пороговой обработки / / Зарубежная радиоэлектроника, 1987. -№ 10.

4. Бакут П.А., Колмогоров Г.С. Сегментация изображений: методы выделения границ областей // Зарубежная радиоэлектроника, 1987. -№ 10.

5. Быстрые алгоритмы в обработке изображений // под ред. Хуана Т.С. -М.:Радио и связь, 1984. -221 с.

6. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. -М.: Физматгиз, 1969.

7. Горский Н., Анисимов В., Горская Л. Распознавание рукописного текста: от теории к практике. -СПб.: Политехника, 1997. -126 с.

8. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. -М.: Мир, 1976. -511 с.

9. Знаки государственные регистрационные транспортных средств. Типы и основные размеры. Технические требования: ГОСТ Р 50577-93. - Введ. 94.01.01. -М.: Издательство стандартов, 1993. -24 с.

Ю.Иванов В.П., Батраков A.C. Трехмерная компьютерная графика / Под. ред. Полишука Г.М. -М.: Радио и связь, 1995. -224 с.

П.Кульбак С. Теория информации и статистика.-М.:Наука, 1967.

12.Никулин О.Ю., Петрушин А.Н. Системы телевизионного наблюдения: Учебно-справочное пособие / под ред. Минаева В. А. -М.: Издательств о "Оберег-РБ", 1997. -168с.

13,Опыр Н.В. Выделение контуров бинарного изображения // Отбор и обработка информации: Республиканский межведомственный сб. науч. трудов. Физико-механический институт АН УССР, 1988. -вып. 2.

14.Потапов A.A., Галкина Т.В., Орлова Т.К., Хлявич Я.А. Метод выделения контуров протяженных детерминированных объектов в стохастических полях / / Радиотехника и электроника АН СССР, 1991. - №11.

15.Претт У. Цифровая обработка изображений, в двух книгах. -М:Мир, 1982. -790 с.

16.Справочник регистрационных знаков транспортных средств. -М.: НИЦ ГАИ МВД России, 1996. - 110с.

17.Ту Дж., Гоназалес Р. Принципы распознавания образов. -М.:Мир, 1978.

18.Фомин Я.А., Тарловский Г.Р. Статистическая теория распознавания образов. -М. .-Радио и связь, 1986. -264 с.

19.Фор А. Восприятие и распознавание образов. -М.: Машиностроение, 1989. -272 с.

20.Фу К. Структурные методы в распознавании образов. -М.:Наука, 1977. -319 с.

21.Фукунага К. Введение в статистическую теорию распознавания образов. -М:Наука, 1979. -368 с.

22.Фурман Я.А., Юрьев А.Н., Яншин В.В. Цифровые методы обработки и распознавания бинарных изображений. -Изд-во Красноярского университета, Красноярск, 1992. - 246 с.

23.Хорн Б.П.К. Зрение роботов. М.: "Мир", 1989. - 487 с.

24.Царев В.А. О некоторых подходах к решению задачи автоматической локализации и распознавания государственного регистрационного номера движущегося транспортного средства / / Оптические, радиоволновые, тепловые методы и средства контроля природной среды, материалов и промышленных изделий: Тезисы докладов 7-ой Международной научно-технической конференции. Череповец, 1997, С. 147-148.

25.Царев В.А., Козлов В.Н., Тихонравова В.В. О связи кодирования изображений с функциями алгебры логики в задачах распознавания / / Тезисы 10-ой Международной конференции по проблемам теоретической кибернетики. Саратов, 1993, С. 99.

26.Царев В.А., Малыгин A.A., Перепелкина С.Ю. Формирование информационной инфраструктуры крупного промышленного центра // Информационные технологии в производственных, социальных и экономических процессах: Материалы 1-ой Международной конференции. Череповец, 1996, С.9-10.

27.Царев В.А., Малыгин A.A., Рогов В.В. Об одном алгоритме автоматического определения скорости движущегося транспортного средства при помощи оптико-электронной системы контроля / / Оптические, радиоволновые, тепловые методы и средства контроля природной среды, материалов и промышленных изделий: Тезисы докладов 7-ой Международной научно-технической конференции. Череповец, 1997, С. 149.

28.Царев В.А., Юдина О.В. Оптимизация выбора признаков при построении автоматической процедуры распознавания графических изображений // Оптические, радиоволновые, тепловые методы и средства контроля природной среды, материалов и промышленных изделий: Тезисы докладов 7-ой Международной научно-технической конференции. Череповец, 1997, С. 146-147.

29.Чен Ш.К. Принципы проектирования систем визуальной информации. -М.:Мир, 1993.

30.Яншин В.В. Анализ и обработка изображений: принципы и алгоритмы. -М.Машиностроение, 1994.-112с.

31.Ali А. Т., Bulas-Cruz J., Dagless Е. L. Vision based road traffic data collection // Proc. ISATA 26th International Conference, (ATT & IVHS), Aachen, Germany, Sept., 1993.

32.AH А. T., Dagless E. L. Computer vision-aided road traffic monitoring // Proc. ISATA 24th. Int. conf. road transport informatics (RTI) & Intelligent Vehicle-Highway Systems (IVHS), Florence, Italy, May 1991. - C.55-61.

33.Barroso J. et al. Number plate reading using computer vision // IEEE -International sumposium on industrial electronics ISIE'97, Universidade do Minh, Guimaraes, Portugal, Julho, 1997.

34.Bell R. A vehicle detection and identification system: Пат. 645240 Австралия, МКИ5 G 08 G 001/042; Excel infotech pfv. Ltd. - № 46135/93; Заявл. 3.09.93; Опубл. 6.01.94.

35.Blosseville J.M., Krafft C., Lenoir F., Motyka V., Beucher S. TITAN: new traffic measurement by image processing / / IFAC Symp. on control computers, communication in transportation, 1989. -C. 35-42.

36.Bulas-Cruz J. Real-time number plate reading //4th IFAC Workshop on algorithms and architectures for real-time control, Vilamoura, Portugal, Abril, 1997.

37.CARINA™ - Vehicle License Plate Recognition / / © AV FORNIX, Information Technologies. -1998. -http://www.fornix.com.

38.Dagless E. L., Ali A. T. Real-time vision aided traffic monitoring // Proc. ACEP '92 Workshop, Borowice, Poland, April, 1992.

39.Delvonics society. Delvonics traffic monitoring system - The delvonics CCATS / Technical documentation, 1988, 15.

40.Dickinson K.W., Waterfall R.C. Image processing applied to traffic: A general review // TEC, 1984. C. 6-13.

41.Federal office for road transport gives instabus EIB go ahead // IEEE Corn-put. Graph, and Appl. -1995-17, №1 - C.3.

42.Haro sur les exces de vitesse // Vie rail. -1994. -№ 2472. -C. 33.

43.Houghton A., Hobson G.S., Seed N.L., Tozer R.C. Automatic monitoring of vehicles at read junctions // Traffic engineering and control, 1987. -C. 541543.

44.Image processing on the road to IVHS // Lasers and Optron. - 1994. - 13, № 7. - C. 36.

45.IMPS™ License Plate Recognition System // Price list, Optasia Systems Pte Ltd. - April, 1998. - http:// www.singapore.com/optasia/imps.

46.Inigo R. M. Traffic monitoring and control using machine vision: A Survey // IEEE Transaction on industrial electronics, Vol. IE-32, No. 3, August, 1985. -C. 177-185.

47.Joynes G.M.S., Liddel W.J. Active intrared vehicle detector system: Заявка 2264411 Великобритания, МКИ G 01 5 17/88/ Roke Manor Research Ltd. -№ 92030287; Заявл. 13.2.92; опубл. 25.8.93; НКИ H4D.

48.Kobayashi H., Negeishi M., Kimura Т. Ultrasonic ground speedometer utilizing Doppler effect : Пат. 5097453 США, МКИ 5 G 01 S 15/100; Nissan Motor Co. Ltd. - № 513658; Заявл. 24.04.90; Опубл. 17.03.92; Приор. 28.04.89, No 1-107320 (Япония); НКИ 367/91.

49.Kumagai R. Number plate recognition system: Пат. 5315664 США, МКИ5 G 06 К 9/00; Ezel, Inc. - №67166; Заявл. 26.05.93; Опубл. 24.05.94; Приор. 2.12.89, №1-313910 (Япония); НКИ 382/1.

50.Kurmick K.F., Kuzmick R.A., Davis W.J. Remote identification and speed determination system. : Пат. 5092365 США, МКИ5 G 01 P 3/36. - № 458417; Заявл. 28.12.89; Опубл. 21.01.92; НКИ 356/28.

51.Nijhuis J. et al. Recognition with neural networks and fussy logic // EPIA'95, Portuguese Conference on AI. -C.25-34.

52.Lu. Y. Machine printed character segmenation // Pattern Recognition. - Elsevier Science Ltd, UK, 1995. -vol. 28, No. 1. -C.67-80.

53.M. Ostland et al. Single travel time estimation from single-trap loop detectors // Intellimotion. - 1997. - 6, No. 1. - C. 4-5.

54.Malik J., Russel S. Measuring traffic parameters using video image processing // Intellimotion. -1997. -6, No.l. - C.6-7.

55.Mathur B.P., Stendley D.L., Reinhart C.C., Liu S.Ch., Wang H.T. Vehicular traffic monitoring system: Пат. 5404306 США, МКИ5 G 08 G 1/4; Rockwell International Corp. - № 230190; Заявл. 20.04.94; Опубл. 04.04.95; НКИ 364/436.

56.Matthies L. Unified approach to control of motions of mobile robots. / / NASA Space Telerobotics Program, May 1996.

57.Merkovsky J. Image processing gives drivers a green light // Photonics Spectra. - 1995.- 29, № 8- C. 102-104.

58.Microwave vehicle detector // Techno Jap.- 1992. -25, № 8- C.89.

59.Moore C.W. Roadway treadle switch assembly / Пат. 5250769 США, МКИ G 02 В 6/26/ - № 902847; Заявл. 23.06.92; опубл. 05.10.93; НКИ 200/ 96R.

60.Olson R., Gustavson R., Wangler R., McConell R. Active-infrared overhead vehicle sensor / / IEEE Trans. Veh. Technol. - 1994. - 43, №1. - C. 72-88.

61.Palen J. The need for surveillance in intelligent transportation systems // Intellimotion. -1997. -6, No.l.- C.l-3.

62.Pennisi E. Technology revolutionizes the ride to work // SCI News - 1992. -141, № 12. - C.184-185, 187.

63.Potel M. Keeping an electronics eye on the road // IEEE Comput. Graph, and Appl. -1995.-15, № 1- C.16- 17.

64.Schneiderman R. Technology helps drive the intelligent vehicle-highway system market // Microwaves and RF. - 1994. - 33, № 5. - C. 33-34, 36,38,40.

65.Shchepin E. V., Nepomnyashchii G. M. Character recognition via critical points // International journal of imaging systems and technology, 1993. -vol.3. -C.213-221.

66.Shchepin E. V., Nepomnyashchii G. M. On the method of critical points in character recognition / / Proc. 5th International conference of computer analysis of images and patterns, Budapest, Sept. - Lecture Notes in Computer Science, Springer-Verlag, 1993. - C.594-598.

67.Simizuk K., Shigehara N. Image processing system used cameras for vehicles surveillance // 2nd Internat. conf. on road traffic monitoring, IEE, London, 1988.

68.Speed D. Automatic reading of vehicle number plates: Заявка 2280027 Великобритания, МКИ6 G 06 К 9/00. - № 9412569.5; Заявл. 23.06.94; Опубл. 18.01.95; НКИ G1A.

69.Stafford G.P., Justin P.W. Vehicle detection system : Заявка 2266207 Великобритания, МКИ5 G 01 S 13/91; GEC - Marconi Ltd. - №93075877; Заявл. 13.04.93; Опубл. 20.10.93.

70.Storer R., Milford D. J., Bulas-Cruz J., Dagless E. L. Developing embedded applications in an array of specialised transputer modules // Proc. WOTUG, Bristol, March, 1994.

71.Taktak R., Dufaut M., Husson R. Detection automatique des vehicules sur autoroute par vision artificielle / Revue RTS, 1994. -№ 44. -C. 31-44.

72.Taktak R., Dufaut M., Husson R. Road modelling and vehicle detection using artificial vision // IEEE/SMC, San Antonio, Texas, 1994. -C. 2153 -2158.

73.Taktak R., Dufaut M., Husson R. Vehicle detection at night using image processing and pattern recognition // IEEE/ICIP, Austin, Texas, 1994. -C. 296 - 300.

74.Taktak R., Dufaut M. et al. Analysis and inspection of road traffic using image processing / Math, and Comput. Simulation.- 1996.- 41, № 3-4. -C.273-283.

75.Taniguchi H., Furusawa H. Moving body measuring device and an image processing device for measuring traffic flows : Пат. 5313295 США, МКИ5 H 04 N 7/18; Mitsubishi Denki K.K. - №852651; Заявл. 17.03.92: Опубл. 17.05.94; Приор. 19.03.91, № 3-054281 (Япония); НКИ 348/149.

76.The RTMS Radar Detector / Hughes Aircraft Report for U.S. FHWA 1995 DTFH61-91 -C-00076. EIS Electronic Integrated Systems Inc.

77.Troy C.T. UK firm answers call for autopíate imagers / / Photonics Spectra. - 1994. - 28, № 6. - C. 29.

78.Vieven Chr., Cabestaing F., Postaire J. Catching moving objects with snakes for motion tracking //Pattern Recognition Letter.-1995.- 16, №7.