資料介紹
傳統的視頻檢測方法是基于面陣圖像的,其背景圖像復雜,不利于目標分割和特
征提取,而線陣CCD成像中背景圖像相對簡單,并且其幀速率遠遠高于面陣CCD的幀速率,從而可以實現高精度的檢測,特別是車輛存在和車輛速度的檢測。本文提出了適用于線陣CCD圖像的車輛檢測算法。其基本思想是:利用小波變換提取路面的紋理特征,然后對采集的每線數據進行二值化,并在此基礎上,逐線進行車輛分割。實驗表明:該算法能有效抑制車燈和陰影對車輛分割的干擾,實現車輛的實時準確分割。
目前,交通信息檢測常用的方法有環形線圈[1]、超聲波/微波檢測[2]、激光/紅外線檢測
和視頻圖像檢測[3]等。其中,視頻檢測方法操作直觀靈活,安裝簡便、易于維護并且費用偏低,因此比其他檢測方法更具優越性。
但是,傳統的視頻檢測方法[4-5]是基于面陣圖像的,其背景圖像復雜,不利于目標分割
和特征提取,而線陣CCD 成像中背景圖像相對簡單,便于后續的目標分割、特征提取和描述,這使得系統在全天候條件下的工作穩定性更易于保證,并且線陣CCD 圖像的幀速率遠遠高于面陣CCD 的幀速率,從而可以實現高精度的檢測,特別是車輛存在和車輛速度的檢測[6]。而常規的視頻檢測算法都是基于一幀面陣圖像的,因此,需要設計出適用于線陣CCD圖像的車輛檢測算法。
本文提出了適用于線陣 CCD 圖像的車輛檢測算法,包括背景特征提取,二值化和車輛
分割三部分。該算法能有效抑制車燈和陰影對車輛分割的干擾,實現車輛的實時準確分割。
征提取,而線陣CCD成像中背景圖像相對簡單,并且其幀速率遠遠高于面陣CCD的幀速率,從而可以實現高精度的檢測,特別是車輛存在和車輛速度的檢測。本文提出了適用于線陣CCD圖像的車輛檢測算法。其基本思想是:利用小波變換提取路面的紋理特征,然后對采集的每線數據進行二值化,并在此基礎上,逐線進行車輛分割。實驗表明:該算法能有效抑制車燈和陰影對車輛分割的干擾,實現車輛的實時準確分割。
目前,交通信息檢測常用的方法有環形線圈[1]、超聲波/微波檢測[2]、激光/紅外線檢測
和視頻圖像檢測[3]等。其中,視頻檢測方法操作直觀靈活,安裝簡便、易于維護并且費用偏低,因此比其他檢測方法更具優越性。
但是,傳統的視頻檢測方法[4-5]是基于面陣圖像的,其背景圖像復雜,不利于目標分割
和特征提取,而線陣CCD 成像中背景圖像相對簡單,便于后續的目標分割、特征提取和描述,這使得系統在全天候條件下的工作穩定性更易于保證,并且線陣CCD 圖像的幀速率遠遠高于面陣CCD 的幀速率,從而可以實現高精度的檢測,特別是車輛存在和車輛速度的檢測[6]。而常規的視頻檢測算法都是基于一幀面陣圖像的,因此,需要設計出適用于線陣CCD圖像的車輛檢測算法。
本文提出了適用于線陣 CCD 圖像的車輛檢測算法,包括背景特征提取,二值化和車輛
分割三部分。該算法能有效抑制車燈和陰影對車輛分割的干擾,實現車輛的實時準確分割。
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