测控技术
測控技術
측공기술
MEASUREMENT & CONTROL TECHNOLOGY
2012年
6期
60-66
,共7页
夜间车辆检测%自适应阈值分割%卡尔曼滤波%车辆跟踪
夜間車輛檢測%自適應閾值分割%卡爾曼濾波%車輛跟蹤
야간차량검측%자괄응역치분할%잡이만려파%차량근종
针对夜间交通环境的特点,设计和实现了一种基于车灯的交通流视频检测系统.首先,提出一种夜间车道线检测算法,提取车道线并标定摄像机参数.接着,采用一种自适应阈值分割算法提取候选车灯连通域,并利用空间距离信息配对和分组属于同一辆车的连通域,根据规则集定位车灯,建立车辆假设.然后,通过线性搜索,结合最近邻准则和形状属性匹配在帧间关联车辆假设.对于部分和全部遮挡的情况,结合Kalman滤波器处理.根据跟踪信息的连续性,确认车辆存在并保存跟踪轨迹.实验表明,算法的复杂度低,能够在夜晚多种交通环境下实时检测和跟踪车辆,误检和漏检率低,并且对遮挡情况具有一定的鲁棒性.
針對夜間交通環境的特點,設計和實現瞭一種基于車燈的交通流視頻檢測繫統.首先,提齣一種夜間車道線檢測算法,提取車道線併標定攝像機參數.接著,採用一種自適應閾值分割算法提取候選車燈連通域,併利用空間距離信息配對和分組屬于同一輛車的連通域,根據規則集定位車燈,建立車輛假設.然後,通過線性搜索,結閤最近鄰準則和形狀屬性匹配在幀間關聯車輛假設.對于部分和全部遮擋的情況,結閤Kalman濾波器處理.根據跟蹤信息的連續性,確認車輛存在併保存跟蹤軌跡.實驗錶明,算法的複雜度低,能夠在夜晚多種交通環境下實時檢測和跟蹤車輛,誤檢和漏檢率低,併且對遮擋情況具有一定的魯棒性.
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