基于視頻的車(chē)輛檢測(cè)和車(chē)型識(shí)別.pdf

1、自動(dòng)車(chē)型識(shí)別(AVC)對(duì)解決車(chē)輛收費(fèi)、道路監(jiān)控、提高公路利用效率具有重要意義.傳統(tǒng)的利用環(huán)形感應(yīng)線(xiàn)圈或壓電傳感器等識(shí)別車(chē)輛類(lèi)型,安裝不方便,器件容易損壞,獲取的交通信息比較少,因此未能廣泛應(yīng)用.而利用圖像處理和模式識(shí)別技術(shù)識(shí)別車(chē)型,易于安裝,可以長(zhǎng)時(shí)間穩(wěn)定工作,獲取的信息豐富,適用范圍廣泛,是自動(dòng)車(chē)型識(shí)別的發(fā)展方向.采用圖像處理和模式識(shí)別的方法識(shí)別車(chē)型,一般分為運(yùn)動(dòng)分割、多目標(biāo)跟蹤和車(chē)型判別三個(gè)步驟.該文首先從一段圖像序列中恢復(fù)了不包含

2、任何車(chē)輛的背景圖像,利用背景和當(dāng)前圖像進(jìn)行差異檢測(cè),從而分割出車(chē)輛目標(biāo),計(jì)算量較小.在分割的基礎(chǔ)上,為了正確統(tǒng)計(jì)車(chē)輛數(shù)量,計(jì)算車(chē)輛速度,必須進(jìn)行目標(biāo)跟蹤.該文利用運(yùn)動(dòng)的連續(xù)性,采用面積、形心、速度等區(qū)域特征進(jìn)行區(qū)域跟蹤,計(jì)算量小,可以在一定程度上解決因遮擋帶來(lái)的分裂合并問(wèn)題.在車(chē)型判別階段,單攝像頭攝像丟失了深度信息,很難從圖像中獲取車(chē)輛的特征參數(shù),該文利用車(chē)輛邊緣和車(chē)輛模型相匹配的方法識(shí)別車(chē)型,匹配的好壞程度用Hausdorff距離度