计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2015年
4期
285-291
,共7页
肇事车辆%车辆匹配%计算机视觉%视觉注意模型%车牌识别
肇事車輛%車輛匹配%計算機視覺%視覺註意模型%車牌識彆
조사차량%차량필배%계산궤시각%시각주의모형%차패식별
Causing-traffic-trouble vehicle%Vehicle matching%Computer vision%Visual attention model%Plate recognition
肇事车辆的锁定是智能交通系统中一个十分重要的问题,因此针对肇事车辆的锁定,提出了一种基于多层级联视觉注意模型的肇事车辆匹配方法.在模型的每一层中,基于传统视觉注意模型的思想,通过生成显著图的方式提取车辆的一个显著性特征,如颜色、车标,并将其与肇事车辆进行匹配,过滤掉特征不相似的车辆,经过多次显著性特征提取和匹配,最终获得唯一的肇事车辆.实验结果表明,该模型可以准确地从车辆数据库中锁定肇事车辆,且对光照变化和噪声有较强的鲁棒性.
肇事車輛的鎖定是智能交通繫統中一箇十分重要的問題,因此針對肇事車輛的鎖定,提齣瞭一種基于多層級聯視覺註意模型的肇事車輛匹配方法.在模型的每一層中,基于傳統視覺註意模型的思想,通過生成顯著圖的方式提取車輛的一箇顯著性特徵,如顏色、車標,併將其與肇事車輛進行匹配,過濾掉特徵不相似的車輛,經過多次顯著性特徵提取和匹配,最終穫得唯一的肇事車輛.實驗結果錶明,該模型可以準確地從車輛數據庫中鎖定肇事車輛,且對光照變化和譟聲有較彊的魯棒性.
조사차량적쇄정시지능교통계통중일개십분중요적문제,인차침대조사차량적쇄정,제출료일충기우다층급련시각주의모형적조사차량필배방법.재모형적매일층중,기우전통시각주의모형적사상,통과생성현저도적방식제취차량적일개현저성특정,여안색、차표,병장기여조사차량진행필배,과려도특정불상사적차량,경과다차현저성특정제취화필배,최종획득유일적조사차량.실험결과표명,해모형가이준학지종차량수거고중쇄정조사차량,차대광조변화화조성유교강적로봉성.
