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一种新的车辆图像识别分类算法研究
引用本文:邓天民,于勇,邵毅明.一种新的车辆图像识别分类算法研究[J].重庆交通大学学报(自然科学版),2008,27(6):1142-1145.
作者姓名:邓天民  于勇  邵毅明
作者单位:1. 重庆交通大学,交通运输学院,重庆,400074;重庆大学,自动化学院,重庆,400044
2. 重庆交通大学,交通运输学院,重庆,400074
基金项目:重庆市科技攻关项目 , 重庆市自然科学基金  
摘    要:提出了一种在静止背景交通图像序列中运动车辆的检测和分类方法,即基于GVF-Snake模型和惯量椭圆的车辆分类算法。利用混和高斯模型(GMM)、期望最大化(EM)估计算法、改进GVF-Snake模型,从序列交通视频图像中检测出运动车辆;然后,借用刚体惯量椭圆原理,计算运动车辆等效椭圆偏心率,从而建立车长-车投影面积-车的等效椭圆偏心率三参数建立了车辆分类器。该方法的车辆检测与分类都是基于数理统计原理,算法复杂度小,可用数字逻辑编程实现,适合在嵌入式系统中应用。

关 键 词:混和高斯模型(GMM)  GVF-Snake模型  偏心率

A Novel Method of Vehicle Classification Based on Image Identification
DENG Tian-min,YU Yong,SHAO Yi-ming.A Novel Method of Vehicle Classification Based on Image Identification[J].Journal of Chongqing Jiaotong University,2008,27(6):1142-1145.
Authors:DENG Tian-min  YU Yong  SHAO Yi-ming
Institution:DENG Tian-min1,2,YU Yong1,SHAO Yi-ming1(1.School of Traffic & Transportation,Chongqing Jiaotong University,Chongqing 400074,China,2.School of Automatization,Chongqing University,Chongqing 400044,China)
Abstract:A new approach is proposed to detect and classify the moving vehicle in static scenes,which is based on GVF-Snake model and inertia ellipse.The vehicles contour is extracted from successive traffic-frames by Gaussian Mixture Model,Expectation Maximization estimate algorithm and improved GVF-Snake model.The ellipse eccentricity of the moving vehicle is computed from the principal of inertia ellipse of rigid body.The vehicle classifier is established on the base of three parameters,which are the length of veh...
Keywords:GMM(Gaussian Mixture Model)  GVF-Snake(Gradient Vector Flow-Snake) Model  eccentricity  
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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