基于分布式视频网络的交叉口车辆精确定位方法

作     者：杨德亮 谢旭东 李春文 牛小铁 YANG Deliang;XIE Xudong;Li Chunwen;NIU Xiaotie

作者机构：清华大学自动化系北京100084 北京工业职业技术学院机电工程系北京100042 

出 版 物：《清华大学学报（自然科学版）》 (Journal of Tsinghua University(Science and Technology))

年 卷 期：2016年第56卷第3期

页      面：281-286,293页

核心收录：

学科分类：0711[理学-系统科学] 0810[工学-信息与通信工程] 07[理学] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 0701[理学-数学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：中国博士后科学基金资助项目(2015M571051) 北京工业职业技术学院科研项目(bgzykyz201403) 

主　　题：车辆精确定位 分布式视频网络 加权一致性信息融合 车牌照模型 

摘      要：为了对交叉口车辆的位置进行准确定位,提出了一种分布式视频网络架构下车辆精确定位方法。在分布式视频网络中每处摄像机架设位置均设有2类摄像机:近景摄像机和远景摄像机。首先在近景摄像机拍摄范围内,对感兴趣区域内车辆进行身份识别,根据车牌照平面与道路平面垂直的约束条件,建立车牌照模型来对车辆精确定位;接着在远景摄像机拍摄范围内,采用融合局部二值模式(LBP)纹理特征的金字塔稀疏光流法实时跟踪车辆上局部特征点,根据特征点运动趋势相似性获得稳态特征点,来对车辆位置估计;最后根据不同摄像机检测结果,采用加权一致性信息融合算法来提高车辆定位精度。实验结果表明:该方法能对交叉口车辆位置进行精确定位。