计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2014年
6期
269-274,303
,共7页
徐航%臧笛%程成%张亚英
徐航%臧笛%程成%張亞英
서항%장적%정성%장아영
肇事车辆%匹配%视觉注意模型%显著性%四元数%颜色特征
肇事車輛%匹配%視覺註意模型%顯著性%四元數%顏色特徵
조사차량%필배%시각주의모형%현저성%사원수%안색특정
Vehicle which caused traffic accidents%Matching%Visual attention model%Saliency%Quaternion%Color feature
在交通监控录像中快速准确地检索匹配肇事车辆是智能交通系统的重要任务.与传统的匹配方法相比,视觉注意模型融合了多种底层特征,为肇事车辆匹配提供了新的思路.针对车辆匹配的特点,提出了一种新的颜色信息提取方法,并在四元数数学框架下与亮度、方向特征相结合,将标量显著性转换成四元数显著性,提出了一种四元数视觉注意模型.将四元数显著性作为新的特征用于肇事车辆匹配.实验表明,该匹配方法可以根据肇事车辆信息有效地缩小搜索范围,具有较好的准确性和鲁棒性.
在交通鑑控錄像中快速準確地檢索匹配肇事車輛是智能交通繫統的重要任務.與傳統的匹配方法相比,視覺註意模型融閤瞭多種底層特徵,為肇事車輛匹配提供瞭新的思路.針對車輛匹配的特點,提齣瞭一種新的顏色信息提取方法,併在四元數數學框架下與亮度、方嚮特徵相結閤,將標量顯著性轉換成四元數顯著性,提齣瞭一種四元數視覺註意模型.將四元數顯著性作為新的特徵用于肇事車輛匹配.實驗錶明,該匹配方法可以根據肇事車輛信息有效地縮小搜索範圍,具有較好的準確性和魯棒性.
재교통감공록상중쾌속준학지검색필배조사차량시지능교통계통적중요임무.여전통적필배방법상비,시각주의모형융합료다충저층특정,위조사차량필배제공료신적사로.침대차량필배적특점,제출료일충신적안색신식제취방법,병재사원수수학광가하여량도、방향특정상결합,장표량현저성전환성사원수현저성,제출료일충사원수시각주의모형.장사원수현저성작위신적특정용우조사차량필배.실험표명,해필배방법가이근거조사차량신식유효지축소수색범위,구유교호적준학성화로봉성.
