天津大学学报
天津大學學報
천진대학학보
JOURNAL OF TIANJIN UNIVERSITY SCIENCE AND TECHNOLOGY
2009年
11期
965-969
,共5页
智能交通系统%车型分类特征%Mean Shift%边缘检测
智能交通繫統%車型分類特徵%Mean Shift%邊緣檢測
지능교통계통%차형분류특정%Mean Shift%변연검측
intelligent transportation system (ITS)%vehicle classification feature%Mean Shift%edge detection
针对车流量大的多车道路面,从可实现的角度出发根据统计分析提出了以车体结构区间和颜色为基础的3个能有效区分大客车和大货车的特征,并提出了一种以Mean Shift与抗干扰边缘检测相结合的特征提取方法.该方法首先在色度域和空域的5维联合空间中用Mean Shift进行图像分割,然后以分割所得区域的边缘提取结构区间的分界线,进而获得特征的表示.实验结果表明,该方法能有效克服由反光和运动而导致的车体颜色失真和边缘模糊的现象,特征提取率超过90%,因此该方法鲁棒性强、准确率高.
針對車流量大的多車道路麵,從可實現的角度齣髮根據統計分析提齣瞭以車體結構區間和顏色為基礎的3箇能有效區分大客車和大貨車的特徵,併提齣瞭一種以Mean Shift與抗榦擾邊緣檢測相結閤的特徵提取方法.該方法首先在色度域和空域的5維聯閤空間中用Mean Shift進行圖像分割,然後以分割所得區域的邊緣提取結構區間的分界線,進而穫得特徵的錶示.實驗結果錶明,該方法能有效剋服由反光和運動而導緻的車體顏色失真和邊緣模糊的現象,特徵提取率超過90%,因此該方法魯棒性彊、準確率高.
침대차류량대적다차도로면,종가실현적각도출발근거통계분석제출료이차체결구구간화안색위기출적3개능유효구분대객차화대화차적특정,병제출료일충이Mean Shift여항간우변연검측상결합적특정제취방법.해방법수선재색도역화공역적5유연합공간중용Mean Shift진행도상분할,연후이분할소득구역적변연제취결구구간적분계선,진이획득특정적표시.실험결과표명,해방법능유효극복유반광화운동이도치적차체안색실진화변연모호적현상,특정제취솔초과90%,인차해방법로봉성강、준학솔고.
