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《融合边缘和角点特征的实时车辆检测技术》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、小型微型计算机系统2008年6月第6期JournalofChineseComputerSystemsVol129No.62008融合边缘和角点特征的实时车辆检测技术1,211徐东彬,刘昌平,黄磊1(中国科学院自动化研究所,北京100080)2(中国科学院研究生院,北京100080)E2mail:dongbin.xu@ia.ac.cn;changping.liu@mail.ia.ac.cn;lei.huang@mail.ia.ac.cn摘要:采用一种快速角点提取方法来提取角点特征,克服阴影干扰,并与边缘特征融合实现车辆检测.提出一种加入噪声自适应求取边缘二值化阈值的方法,
2、有效抑止不同光照条件、路面强噪声,实现强边缘提取.利用车牌和通风栅格、车辆轮廓特征,解决拥堵检测问题.根据前后帧图像特征预估车速,极大减少了误触发.采用SVM进行有、无车分类.给出夜晚检测方法.实验表明本文算法较好的解决了车辆检测,特别是拥堵时的车辆检测.关键词:角点;边缘;车辆检测;自适应阈值;拥堵路况中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:100021220(2008)0621142207Real-timeVehicleDetectionUsingEdgeandCornerFeature1,211XUDong2bin,LIUChang2ping,HUANGLe
3、i1(InstituteofAutomation,ChineseAcademyofSciences,Beijing100080,China)2(GraduateSchoolofChineseAcademyofSciences,Beijing100080,China)Abstract:Amethodcombiningfeaturesofcornerandedgetodetectvehicleisproposed.Thedetectorofcornerisahigh2speedfeaturedetectorwhichcaneliminatethedisturbanceofs
4、hadow.Anewadaptivethresholdobtainedthroughaddingnoiseintohistogramofgrayededgemapistobinarizeedges.Thenewthresholdextractsstrongeredgesandeliminateslargernoiseondifferentlightconditionandroadsurfaceeffectively.Integratingvehicle’splate,radiatorgrillandoutline,theproposedmethodtodetectveh
5、iclesincongestedconditionismoreaccurate.Usingthecharacteristicsofneighboringframestoestimatethespeedofavehicle,theerrorrateofdetectionisdecreased.SVMisusedtoclassimageframeintotwoclasses.Thepaperalsogiveshowtodetectvehicleatnight.Experimentalresultsaregiventodemonstratethattheproposedtec
6、hniquesareeffec2tiveandefficientforvehicledetectionespeciallyoncongestedroad.Keywords:corner;edge;vehicledetection;adaptivethreshold;congestedroad1前言基于视频的车辆检测技术,最简单的是设定一个检测区[4,7,8]域,即采用虚拟线圈的视频检测技术.因为不依赖于特[1,2]传统的车辆计数、流量统计通过感应线圈(ILD)来实定的模型,因此实时性能较高.虚拟线圈的设置非常方便,不现.其基本原理是在路面检测区域敷设感应线圈,当车辆经过
7、需要切割路面、敷设线圈,观测范围大,维护、移植方便.虚拟线圈上方时,线圈电感量会发生变化,利用这种变换来检测是线圈原理是在视频图像中设置检测线或检测区域来模拟感应否有车辆通过.感应线圈应用到车辆检测中,开始于上个世纪线圈,当车辆经过检测线时,根据检测线像素的颜色、灰度等[3]70年代,但是该方法存在着固有缺陷.例如,安装困难,需特征变化来检测车辆.基于虚拟线圈的方法因为其简单、易要切割路面,维护费用高,不能移植,而且错误率较高(25%2用、实时性高,因而得到广泛的应用.当光照条件、路面状况差[4][5]35%).因此,其它类型传感器得到了
