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Wheel center detection based on stereo vision

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Journal of Southeast University(English Edition) 2013年第2期29卷 175-181页

作者：陈旭林国余南京信息工程大学信息与控制学院南京210044 东南大学仪器科学与工程学院南京210096

As the location of the wheel center is the key to accurately measuring the wheelbase, the wheelbase difference and the wheel static radius, a high-precision wheel center detection method based on stereo vision is proposed. First, according to the prior information, the contour of the wheel hub is extracted and fitted as an ellipse curve, and the ellipse fitting equation can be obtained. Then, a new un-tangent constraint is adopted to improve the ellipse matching precision. Finally, the 3D coordinates of the wheel center can be reconstructed by the spatial circle projection algorithm with low time complexity and high measurement accuracy. Simulation experiments verify that compared with the ellipse center reconstruction algorithm and the planar constraint optimization algorithm, the proposed method can acquire the 3D coordinates of the spatial circle more exactly. Furthermore, the measurements of the wheelbase, the wheelbase difference and the wheel static radius for three types of vehicles demonstrate the effectiveness of the proposed method for wheel center detection.

关键词： wheel center stereo vision 3D reconstruction ellipse stereo matching

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一种基于机器视觉的车辆轨迹测量方法

光电工程 2016年第12期43卷 133-141页

作者：陈旭林国余南京信息工程大学信息与控制学院南京210044 东南大学仪器科学与工程学院南京210096

本文提出一种基于机器视觉的汽车列车弯道行驶轨迹测量方法,用于计算挂车等货运车辆在转弯过程中的转向特性参数。首先,设计了一种由多条横纵标识线构成的路标,该路标形状与汽车列车转弯道路形状一致;其次,由安装在挂车上的摄像机获取... 详细信息

本文提出一种基于机器视觉的汽车列车弯道行驶轨迹测量方法,用于计算挂车等货运车辆在转弯过程中的转向特性参数。首先,设计了一种由多条横纵标识线构成的路标,该路标形状与汽车列车转弯道路形状一致;其次,由安装在挂车上的摄像机获取汽车列车行驶视频流,通过阈值分割和拟合获得标志线方程,计算出横纵标识线的交叉点坐标;最后,由摄像机所在位置的全局坐标,可推算整个车体关键轮廓的位置坐标。本文对比了基于机器视觉轨迹测量和GPS轨迹测量两种方法,实验结果证实了基于机器视觉轨迹测量法的有效性,且具有精度高和测量快速便捷的优点,为汽车列车弯道通过性参数的测量提供了新的思路。

关键词：机器视觉车道标识线轨迹测量弯道通过性

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基于进化规划的最大类间方差的图像分割算法

传感技术学报 2006年第1期19卷 179-182页

作者：林国余张为公东南大学仪器科学与工程系南京210096

图像分割是计算机视觉中一个关键的技术。在分析了最大类间方差算法(Ostu算法)求阈值进行图像分割以及进化规划原理的基础上,提出了一种自动阈值选取的图像分割的算法。该算法以灰度图像的灰度最大类间方差作为适应度值,将图像分割问题... 详细信息

图像分割是计算机视觉中一个关键的技术。在分析了最大类间方差算法(Ostu算法)求阈值进行图像分割以及进化规划原理的基础上,提出了一种自动阈值选取的图像分割的算法。该算法以灰度图像的灰度最大类间方差作为适应度值,将图像分割问题看作为一个全局数值优化问题,利用进化规划全局寻优和快速计算的特点,搜索一个最佳阈值用于图像分割。最后基于实例对其与传统Ostu算法进行性能比较和效果验证。结果表明,本方法在图像分割过程中具有速度快,效果好的特点。

关键词：进化规划最大类间方差分割阈值

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基于多信息融合优化的鲁棒性车道检测算法

东南大学学报（自然科学版） 2010年第4期40卷 771-777页

作者：林国余陈旭张为公东南大学仪器科学与工程学院南京210096 南京信息工程大学信息与控制学院南京210044

为了提高复杂环境下车道线检测的鲁棒性,提出一种基于多特征信息融合优化的鲁棒性车道线检测算法.首先构建了基于二次曲线空间道路模型图像中左右车道线数学模型;然后融合像素梯度值、梯度方向、像素灰度以及车道线结构等多特征信息,构... 详细信息

为了提高复杂环境下车道线检测的鲁棒性,提出一种基于多特征信息融合优化的鲁棒性车道线检测算法.首先构建了基于二次曲线空间道路模型图像中左右车道线数学模型;然后融合像素梯度值、梯度方向、像素灰度以及车道线结构等多特征信息,构造后验概率函数;最后采用基于免疫克隆策略的改进粒子群优化算法优化车道线模型参数,实现车道线提取.对实际道路图像的实验结果表明,引入多特征信息后,在道路中存在阴影、车辆和道路标记等干扰因素,以及车道线模糊、对比度较低的情况下,该算法也能快速准确地提取车道线,具有很强的鲁棒性.

关键词：车道线检测鲁棒性多特征融合

基于Bayes后验概率的鲁棒性车道线检测算法

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沈阳工业大学学报 2010年第6期32卷 679-686页

作者：林国余陈旭张为公东南大学仪器科学与工程学院南京210096 南京信息工程大学信息与控制学院南京210044

针对道路场景中常见的由阴影、地面积水、刹车印记等因素引起的车道线对比度低和车道线不明显问题,提出一种基于Bayes后验概率的鲁棒性车道线检测算法.该算法在二次曲线道路形状模型基础上,在图像平面中引入中心车道线模型描述左右车道... 详细信息

针对道路场景中常见的由阴影、地面积水、刹车印记等因素引起的车道线对比度低和车道线不明显问题,提出一种基于Bayes后验概率的鲁棒性车道线检测算法.该算法在二次曲线道路形状模型基础上,在图像平面中引入中心车道线模型描述左右车道线,结合图像信息和车道线先验概率构造后验概率函数,将车道线检测问题引申为最大后验概率问题,并在优化过程中将具有参数少、结构简单和收敛速度快等特点的粒子群优化算法与具有全局搜索特性和不易早熟等特点的免疫克隆策略相融合,提高车道线检测的鲁棒性.实验结果验证了上述算法在车道线检测过程中对阴影等不良因素的鲁棒性.

关键词：车道线检测中心车道线后验概率先验概率似然函数鲁棒性免疫克隆粒子群优化

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基于耦合隐马尔可夫模型的异常交互行为识别

东南大学学报（自然科学版） 2013年第6期43卷 1217-1221页

作者：林国余柏云张为公东南大学仪器科学与工程学院南京210096 东南大学苏州研究院苏州215123

为了有效识别视频监控领域中的打斗和抢劫等异常交互行为,提出一种基于耦合隐马尔可夫模型(CHMM)的异常交互行为识别方法.首先对人与人之间异常交互行为与正常交互行为的特征差别进行分析,然后提取了包括速度、面积变化率、目标外接矩... 详细信息

为了有效识别视频监控领域中的打斗和抢劫等异常交互行为,提出一种基于耦合隐马尔可夫模型(CHMM)的异常交互行为识别方法.首先对人与人之间异常交互行为与正常交互行为的特征差别进行分析,然后提取了包括速度、面积变化率、目标外接矩形长宽比变化率、目标间距、目标运动方向角度差以及方向梯度直方图6类人体目标的运动特征和形态特征,并组成训练数据集,在此基础上使用耦合隐马尔可夫方法构建异常交互行为模型.实验中引入一些典型的行为数据库,如CASIA和CAVIAR数据集,通过和传统的基于隐马尔可夫模型(HMM)的识别方法进行对比,表明CHMM方法更适合于识别少数人的异常交互行为,且识别率更高.

关键词：异常交互行为耦合隐马尔可夫模型运动特征形态特征

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基于小波包系数稀疏表示的WFT信号去噪

江苏大学学报（自然科学版） 2014年第6期35卷 699-704页

作者：陈旭林国余南京信息工程大学信息与控制学院江苏南京210044 东南大学仪器科学与工程学院江苏南京210096

针对车轮力(WFT)信号受到各种扰动的影响在测量过程中测量灵敏度和稳定性严重下降的问题,根据压缩传感理论提出了基于恢复小波包细节系数稀疏性的WFT信号去噪算法.首先,利用小波包变换得到细节系数和近似系数;然后,基于约束建立最小化... 详细信息

针对车轮力(WFT)信号受到各种扰动的影响在测量过程中测量灵敏度和稳定性严重下降的问题,根据压缩传感理论提出了基于恢复小波包细节系数稀疏性的WFT信号去噪算法.首先,利用小波包变换得到细节系数和近似系数;然后,基于约束建立最小化非零小波包细节系数个数的算法框架,并将该l0范数问题转化为l1范数问题,通过迭代加权优化算法剔除噪声信号的小波包系数;最后,根据小波包系数的处理结果通过小波包反变换得到去噪后的WFT信号.通过试验比较阈值法和所提出算法对WFT信号的去噪性能.结果表明所提出的方法在提高WFT信号的信噪比和保留信号的细节信息方面比阈值法更加有效.

关键词：小波包变换稀疏表示压缩传感去噪算法车轮力传感器

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基于几何与粗糙深度信息的候选车辆生成方法

汽车工程 2015年第5期37卷 593-598页

作者：王海蔡英凤林国余张为公江苏大学汽车与交通工程学院镇江212013 东南大学仪器科学与工程学院南京210096

基于单目视觉的车辆识别通常分为候选车辆生成(CG)和候选车辆验证(CV)两个步骤。传统的CG步骤往往采用遍历的方法,获得的候选车辆窗口数量庞大,增加了后续CV阶段的计算耗时,难以满足实际应用的实时性要求。本文提出一种基于几何和深度... 详细信息

基于单目视觉的车辆识别通常分为候选车辆生成(CG)和候选车辆验证(CV)两个步骤。传统的CG步骤往往采用遍历的方法,获得的候选车辆窗口数量庞大,增加了后续CV阶段的计算耗时,难以满足实际应用的实时性要求。本文提出一种基于几何和深度信息的CG方法,在不丢失有效车辆区域的前提下极大减少了候选车辆的数量。该方法首先将图像以超像素形式进行分块,同时利用预先训练的Adaboost分类器获取超像素图像的几何信息和粗糙深度信息。然后利用车辆在世界坐标系下的垂直度、位置和尺寸等先验知识,采用了一种分层聚类策略,合并图像中属于车辆的超像素块并生成候选车辆。与传统算法的比较结果表明,本方法以检测率的微小降低为代价,实现了候选车辆窗口数量的大幅度减少。

关键词：车辆识别单目视觉候选车辆生成超像素

Human tracking in camera network with non-overlapping FOVs

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Journal of Southeast University(English Edition) 2012年第2期28卷 156-163页

作者：林国余杨彪张为公东南大学仪器科学与工程学院南京210096

An adaptive human tracking method across spatially separated surveillance cameras with non-overlapping fields of views （FOVs） is proposed. The method relies on the two cues of the human appearance model and spatio-temporal information between cameras. For the human appearance model, an HSV color histogram is extracted from different human body parts （head, torso, and legs）, then a weighted algorithm is used to compute the similarity distance of two people. Finally, a similarity sorting algorithm with two thresholds is exploited to find the correspondence. The spatio- temporal information is established in the learning phase and is updated incrementally according to the latest correspondence. The experimental results prove that the proposed human tracking method is effective without requiring camera calibration and it becomes more accurate over time as new observations are accumulated.

关键词： multiple camera tracking non-overlapping FOVs spatio-temporal information human appearance model incremental learning