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全天候车辆视频检测白天和黑夜车辆时其检测条件差异很大,要选择不同的检测方法。在夜间无补光光源环境下,将摄像机获得的彩色视频图像进行灰度处理,夜间图像中汽车前照灯具有很强的特征,因此对灰度图像进行二值化处理和灰度统计来提取前照灯的特征,根据汽车前照灯在画面中的形态特征设计了相应的定位算法,实现了夜间车辆的定位检测。实验结果表明,该方法实现夜间车辆定位的突出特点是定位准确,且定位时间短,满足了视频交通系统实时性的要求。 相似文献
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《公路交通科技》2017,(10)
在智能交通系统中,动态图像识别技术是系统应用的基础核心技术之一。以应用于交通监控、智能驾驶系统等场景的HSV空间动态车辆识别为基础,研究并论证提出了新的检测识别方法,实现对运动车辆的检测识别、目标追踪、驾驶辅助等功能。研究问题的难点是,如何从复杂的背景中分割运动物体,是检测方法能否有效的至关重要的一步,在研究了目前存在的各种方法之后,提出了一种新的基于阴影检测的HSV空间自适应背景模型的车辆追踪检测算法,算法基于HSV空间图像处理,采用最大类间方差法获取相邻帧二值化阈值,利用纹理信息进一步确定动态图像以及确认图像范围。通过截取由监控系统获取的视频信息,并对其进行图像处理检测车辆移动轨迹。从监控视频信息中获取两帧不同时刻的图像信息,在HSV空间进行相邻帧检测。由于阈值的选择将直接影响判断精度,本研究将固定阈值法进行了改进,该阈值是通过统计模型对整幅图像上灰度值进行计算,并通过最大类间方差法确定阈值。最后经过实际视频图像验证,仿真试验流程清晰,试验结果达到预期设想。 相似文献
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针对城市混合交通的复杂场景图像中多目标及其参数的检测问题,提出了一种由改进的帧间差分与边缘提取相结合的算法。利用帧间差分法检测车辆的存在,对帧差图像运用统计滤波算法提取多运动目标,通过形态学方法提取并细化目标边缘,根据主边缘(轮廓)信息完成车辆定位,最终结合摄像机标定结果计算出多目标交通参数。算法避免了复杂场景的背景建模,减少了运算量。实验结果表明,该算法不仅能较为准确地检测多运动目标的参数,而且具有较强的实时性。 相似文献
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基于雷达和视觉技术的车辆跟踪窗口 总被引:1,自引:0,他引:1
针对基于视觉技术的运动检测鲁棒性差、计算量大的缺点,提出一种融合雷达与视觉信息建立车辆跟踪窗口的方法。采用动力学模型描述车辆运动,通过基于雷达量测的扩展卡尔曼滤波(EKF)估计,确定目标初始位置,然后根据灰度信息自适应调整跟踪窗口的中心位置及尺寸,快速而准确地建立起以目标形心为中心且适合目标大小的跟踪窗口,缩小了后续图像处理区域。三维场景仿真实验证明,该融合方法能快速有效地建立起目标的跟踪窗口。 相似文献
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针对夜间环境下基于摄像机的车辆检测方法存在精度低、稳定性差以及无法对车型进行有效识别等问题,提出一种基于Kinect深度虚拟线圈的夜间车辆检测与计数算法.首先对Kinect深度图像进行预处理,分别获得运动目标深度图(MDM)与空洞深度图(HDM).然后在MDM与HDM上设置虚拟线圈,利用积分图像分别生成对应的一维运动信号,对其进行加权合成获得对车辆运动特征的表达,并在合成的运动信号范围内检测出车辆目标,并计算出车辆目标的几何特征,通过SVM对车型进行有效识别.实验结果表明,该算法对于单双车道的车辆计数正确率分别高达99.75%与99.25%,大小车型分类正确率可达99.80%,处理单张图片的平均时间仅为7 ms. 相似文献
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针对汽车前视摄像头(Forward View Camera)拍摄存在噪声及光照不均匀的问题,提出一种基于顶帽算法TopHat Canny的多重边缘检测图像预处理方法。通过对前视摄像头拍摄的道路行人、车辆及障碍物的图片进行分析,采用小波阈值算法分别对彩色图像(Red-Green-Blue,RGB)3个空间分量进行滤波去噪,并经加权平均法对重组的3个分量灰度化处理后,采用Top-Hat-Canny多重边缘检测方法对图像进行处理。实验仿真结果表明:该方法可以有效地解决噪声及光照不均对图像边缘检测带来的影响,为后续目标识别工作提供基础。 相似文献
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针对当前基于视频图像的场面监视目标检测方法存在定位误差较大,识别准确率低等问题,建立一种结合目标运动信息的机场场面运动目标检测方法:利用倾向流法提取出运动目标在图像中的候选区域,对候选区域执行点池化操作以确定区域建议的边界,采用Inception结构构建一个浅层卷积神经网络,并使用该网络对区域建议中的航空器、车辆和人员进行识别.结合国内机场的监视视频,构建了一个包含4 938张图片的机场目标数据集,用于算法的训练和测试.结果 表明,运动目标提取的准确率达到94%以上,运动目标识别的Top-1准确率达到了97.23%,运动目标平均准确率达到86.23%.与3种深度学习目标检测算法相比,运动目标检测精度平均提升了39%. 相似文献
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针对无人机航拍视角下存在整体图像分辨率高但占比较高的小尺度车辆检测特征点稀少这一问题,从卷积网络检测器针对性优化与基于目标分布特征的航拍图像自适应切分2个角度综合考虑,提出一种基于目标空间分布特征的无人机航拍车辆检测网络DF-Net。以单阶段目标检测框架SSD为基础,引入深度可分离卷积和抗混叠低通滤波器对网络结构进行优化搭建E-SSD,为后续检测网络搭建提供高效检测器;接着基于条件生成对抗CGAN思想构建密度估计网络生成器,从而得到航拍图像中车辆的准确分布特征,生成高质量的车辆密度图;将E-SSD与车辆密度估计网络结合,对车辆密度图进行自适应切分,并将切分后的局部图像与全局图像一同输入E-SSD,最后在决策层融合检测结果,由此实现对航拍视角道路交通场景下车辆目标的精确高效检测。在试验中,一方面将设计的基于目标空间分布特征的无人机航拍车辆检测网络DF-Net与E-SSD进行对比分析,另一方面将DF-Net与航拍目标检测领域表现较为优秀的网络进行比较。研究结果表明:设计的方法对于2个试验在均值平均精度指标上均有提升,与E-SSD网络对比时提升了至少4.4%,与航拍目标检测领域优秀网络比较时也有一定提升,并保持了较好的实时性。 相似文献
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周传林 《筑路机械与施工机械化》2014,(2):74-77,80
通过设置裂缝提取流程,经过灰度化、图形增强、空间滤波以及灰度阈值分割等裂缝图像预处理技术,对桥梁裂缝检测图像进行特征提取,并作出判断,避免了将干扰物误认为裂缝目标的现象。实践证明:这种方法对提取桥梁检测图像中的裂缝是准确有效的。 相似文献
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为提高夜间行车的安全性,提出了一种基于单目视觉的夜间前方车辆检测方法。该方法利用最大类间方差法自动确定阈值,从背景中抽取出前车尾灯,并根据HSV颜色空间的颜色阈值剔除非尾灯目标,利用Kalman滤波方法将图像分为跟踪区域和检测区域,在两个区域内分别进行尾灯配对,根据尾灯对之间特征相似性的比较,剔除误检的车辆;跟踪区域中漏检的车辆,根据前一帧检测的车辆位置和正确抽取的尾灯来估计,以实现车辆检测。实验结果表明,该算法能准确检测夜间前方车辆,有效降低漏检率和误检率。 相似文献
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