基于多方法融合的车灯定位算法研究-论文.pdf

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1、2014年第2期广东公安科技总第116期基于多方法融合的车灯定位算法研究吴永钧，，李熙莹，江倩殷，邓荣峰(1．中山大学工学院智能交通研究中心，广东广州510006；2．视频图像智能分析与应用技术公安部重点实验室：3．北京理工大学珠海学院机械与车辆学院，广东珠海519088)摘要本文以车前灯做为研究对象，结合车牌与车灯的位置信息，提出了一种基于多方法融合的车灯定位算法。首先，结合车牌位置信息与图像边缘投影，确定车灯在垂直方向上的位置：然后利用车灯与栅格之间存在间隙这一特征，对车灯进行分割，实现车灯的粗定位；最后结合距离变换、水平闭操作、竖直闭操作三种算法的长处提出多方法融合的车灯

2、定位算法。实验表明，该算法准确性较高、鲁棒性强。关键词多方法融合车灯定位边缘投影距离变换闭操作简单几何结构和复杂组合结构，简单几何结1引言构又可分为矩形、瓜子形、菱形、椭圆形、三角形等；复杂组合结构是指车灯外轮廓线车辆身份识别技术是智能交通系统较为复杂，往往由多种形状组成。(ITS)中的重要技术之一，实现车辆身份识别的传统方法是对车牌进行识别，但车牌识2车灯粗定位别技术无法适用于套牌、假牌甚至无牌车辆。因此对车辆身份识别研究提出更严格的要求：2．1车灯带定位在进行车牌识别的同时，通过车牌与车型的车灯带是指包含车灯以及栅格的区域，一致性来鉴别是否为违章车辆。而车灯是区别车灯带的位

3、置一般位于车牌上方，车前盖下车型的可靠特征，不同的车型，其车灯的形方，因此可以根据这些先验位置信息对车灯状、车灯在车前脸中出现的位置都不同，因此带进行粗定位。可以通过识别车灯来辅助判断车型，而精确的车牌定位技术3已相当成熟，在此不车灯定位是车灯识别的基础及关键步骤。再赘述。得到车牌位置后，将车牌上边界作对车灯定位的研究大致可以分为两类，为车灯带的下边界、5倍的车牌高度作为上边一类是基于形状分析的，提出了利用Hough界，宽度为定位好车辆的图片的宽度，将此变换检测直线并采用基于夹角的二维凸包算区域作为车灯带的候选区，检测区域内的法⋯来得到车灯的轮廓，适用于车前灯的定Sobel[。

4、边缘，并二值化_l后效果如图1所位；另一类是基于图像灰度信息的，提出了示。对边缘图像进行水平投影，并对投影曲利用灰度分割、边缘梯度I2等方法，结合车线进行阈值分割，结果如图2所示。尾灯边缘信息进行初步定位，比较适用于车尾灯。而本文利用车灯与车牌的相对位置关系以及车灯区域的对称性等先验知识对车灯进行粗定位，并在粗定位后的车灯子图像中采用多种方法融合对车灯进行进一步定位。车灯在分类上可以粗略的分为两大类，图1车灯带候选区二值化效果图·47·