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时间:2020-03-23
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1、第29卷第1期2012年1月计算机应用研究ApplicationResearchofComputersV01.29No.1Jan.2012基于凹性分析的粘连车辆分割吴忻生““,刘洋6,戚其丰“6(华南理工大学a.精密电子制造装备教育部工程研究中心;b.自动化科学与工程学院,广州510640)摘要:复杂场景中车辆的粘连会导致车辆的漏检,影响道路交通检测的准确度,因此必须建立可靠、实用的粘连分割机制。提出了一种基于凹性分析的分割方法:检测出感兴趣的车辆区域,根据凸包和blob分析判断粘连,若粘连,采用扫描的方法来寻求分割点(凹点),结合一系列准则选择
2、最优分割线。该方法快速地将粘连车辆分割开,有效地解决了车辆粘连的问题。该方法不需要除了车辆形状以外的任何先验知识,具有很强的适应性。关键词:凹性分析;粘连;凸包;车辆分割;扫描;凹点中图分类号:TP391文献标志码:A文章编号:1001-3695(2012)01-0344-04doi:10.3969/j.issn.100l—3695.2012.01.095AdheredvehiclessegmentationbasedonconcavityanalysisWUXin—shen98一.LIUYan96.QIQi-fen98’“(a.Engineer
3、ingResearchCentre_加rPrecisionFk脚nj!cManufacturingEquipmentofMinisrey0,Edneation,b.c。如孵ofAutomationScience&Technology,SouthChinaUniversityofTechtwiogy,Guangzhou510640,China)Abstract:Inthecmnplexscene,vehicleadhesionwillcausethemissingofthevehicledeteetia,andCauseproblemswithth
4、emeasurementaccuracy.Therefore,it’SnecessarytOestablishareliable,practicalsplittingmechanismfortheadheredve—hicles.Thispaperproposedasolutiotttotheproblemofvehiclesadhesion:aregionsplicingmethodbasedOilconcavityanaly-sis.First,detectedthevehicleregionofinterest(ROI),andanalye
5、dthepresenceofadheredvehiclesaccordingtotheconvexhullandtheblobanalysis.Fortheadheredvehicles,itscughtthesplittingpoints(concavitiespixels)usingscanningmethod,andproposedaseriesoftherolestodeterminetheoptimalsplitline.Theproposedmethodcansplittheadheredvehicleeffec—tively.Thi
6、sapproachhasstrongadaptabilitywhichdonotneedanypriorknowledgeexceptthevehicleshape.Keywords:concavityanalysis;adhesion;convexhull;vehiclesplitting;scanning;pitO引言随着社会经济的发展,交通在人类的社会经济活动中显得越来越重要,智能交通系统(ITS)已成为未来交通发展的必然趋势,而基于视频的车辆检测与跟踪技术是智能交通系统的关键技术,它不仅具有安装维护方便、费用较低等优点,还可以同时获取车型
7、、车流量、车速等交通信息,实现对交通流的管理,为车辆的行驶提供参考。在实际应用中,由于架设的摄像机光轴与道路平面之间的角度较小,拍摄到的车辆之间往往互相重叠,从而产生遮挡;同时,运动车辆在行驶过程中也会被路边的树木和广告牌等遮挡。遮挡问题严重地影响着视觉车辆跟踪系统的精准度和性能,是车辆跟踪的难点之一。解决车辆问遮挡而造成的粘连问题是视频车辆跟踪的关键前提,对车辆跟踪过程中粘连检测与消除问题已有许多学者作过研究,常用的方法有特征模型、统计模型、推理模型等。Coifman等人oIo利用车辆的角点作为特征点建立特征模型,可以有效解决粘连问题,具有相对
8、广阔的发展空间。然而,现存的此类算法运算量大,而且对于场景的要求也比较高,所以特别容易受到复杂场景中不相关物体的影响。解决车辆遮挡问题的
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