检索结果-南通市图书馆

作者：陈錦华重庆大学

学位级别：硕士

隧道内发生车辆违法变道行为较露天更易引起交通事故,且事故造成的后果也更为严重,因此对车辆进行实时检测跟踪,及时发现并处理违法变道行为显得尤为重要。传统的人工抓拍方法需要耗费大量人力物力财力,而基于视频的自动违法变道检测可... 详细信息

隧道内发生车辆违法变道行为较露天更易引起交通事故,且事故造成的后果也更为严重,因此对车辆进行实时检测跟踪,及时发现并处理违法变道行为显得尤为重要。传统的人工抓拍方法需要耗费大量人力物力财力,而基于视频的自动违法变道检测可大大地减少各方面的投入,具有很好的应用前景。在隧道场景下,由于图像质量、隧道灯光变化以及车灯的影响使得常用的提取整车目标进行违法变道检测的方法效果不理想,而车灯作为车辆在隧道中最显著的特征,提取车灯相比于提取整车目标更为容易。因此,设计与实现一种基于车灯跟踪的高速公路隧道变道检测方法,具有重要的理论与实际意义。本文针对高速公路隧道这一特定场景,在分析了基于车灯跟踪的高速公路隧道变道检测的问题及难点后,重点研究了高速公路隧道场景车辆车灯的提取、适用于隧道场景的车灯跟踪以及变道判别方法,最终形成一套基于车灯跟踪的高速公路隧道变道检测方法。主要研究内容包括以下两点:（1）在车灯提取方面,首先运用感兴趣区域提取以及图像增强的方法去除隧道视频图像中存在的噪声干扰,同时增强了车灯区域与背景区域的对比度。然后针对常用的目标分割方法分割车灯效果不好的问题,在分析了车灯区域的高亮度特点后,给出了一种基于梯度信息的车灯分割方法,该方法有效地提高了车灯提取的准确度,最后针对实际的高速公路隧道监控图像中的车辆存在双尾灯以及高位刹车灯会影响后续车灯跟踪的实时性的问题,对分割出的车灯进行了尾灯匹配以及高位刹车灯匹配。（2）在车灯跟踪方面,针对高速公路隧道光线差、摄像视角低导致常用的目标跟踪方法跟踪效果差、容易丢失跟踪目标的问题,采用基于特征匹配的Kalman滤波跟踪方法跟踪目标,该方法能够准确并实时地跟踪目标。针对隧道场景易发生车辆遮挡的问题,给出了一种多车相对位置与Kalman预测结合的跟踪方法。实验结果表明,该方法提高了隧道场景下车灯跟踪的精度。最后,综合总结上述研究成果,形成了一套基于车灯跟踪的高速公路隧道变道检测方法,并在Visual Studio2015配置OpenCV2.4.9的平台下完成设计并得到实现,实验验证使用的视频数据来自实地采集的渝武高速公路隧道监控视频。实验结果表明,使用本文所提方法可以准确地提取出车灯目标,且在保证算法实时性的前提下,提高了高速公路隧道场景下变道检测的准确性。

关键词：隧道变道检测车灯提取车灯跟踪 Kalman滤波

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基于车前灯的夜间车辆视频检测研究

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计算机工程与应用 2019年第2期55卷 253-258页

作者：柳长源陈兰萍 Ersoy 哈尔滨理工大学电气与电子工程学院哈尔滨150080 普渡大学电气与计算机工程学院

针对夜间车辆视频检测和车流量统计的难题,提出了一种改进的基于视频图像处理提取车前灯的算法。通过分析夜间车辆视频的特点,利用梯度滤波法消除地面反射光对车灯的干扰,实现图像增强,并将分水岭分割算法和直方图双峰法相结合提取车前... 详细信息

针对夜间车辆视频检测和车流量统计的难题,提出了一种改进的基于视频图像处理提取车前灯的算法。通过分析夜间车辆视频的特点,利用梯度滤波法消除地面反射光对车灯的干扰,实现图像增强,并将分水岭分割算法和直方图双峰法相结合提取车前灯的信息。利用车灯配对匹配原则设计了一种新的匹配算法和跟踪算法实现车灯的配对与跟踪,最终准确地实现了车辆检测和车流量的统计功能。

关键词：车辆检测梯度滤波分水岭分割车灯配对车灯跟踪

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夜间车辆检测和状态判断

夜间车辆检测和状态判断

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作者：张骏杭州电子科技大学

学位级别：硕士

夜间车辆检测和状态判断指的是基于前向摄像头，对于前方车辆进行检测，并根据其尾灯状态对车辆整体状态做出判断。本文的研究内容主要分为两部分：第一部分对夜间车辆检测的核心问题，即尾灯提取，提出了新的方法;第二部分对其他步骤... 详细信息

夜间车辆检测和状态判断指的是基于前向摄像头，对于前方车辆进行检测，并根据其尾灯状态对车辆整体状态做出判断。本文的研究内容主要分为两部分：第一部分对夜间车辆检测的核心问题，即尾灯提取，提出了新的方法;第二部分对其他步骤提出了一系列改进方案。在夜间前车尾灯提取问题上，现有算法存在一些问题，如对输入设备和检测场景依赖性较大，可检测的车灯形状和颜色受限，检测阈值依赖前车距离等。针对这些问题，本文提出一种算法进行改进。该算法首先通过感兴趣区域分割划定检测范围;接着，通过大量采样统计得到的宽泛阈值进行过滤;然后，进行白色区域提取，得到一些疑似车灯对象，并进行初步验证。在假设验证过程中，本文算法首先进行内矩形拓展，得到光晕区域的大致范围;接着基于车灯白色区域向外层层拓展，对光晕区域进行精确覆盖;然后，算法创造性地提出基于一个事实对假设进行验证，即“越远离白光区域的光晕点亮度值越低”，最终得到车灯检测结果。实验结果表明，较以往的算法，本文算法在尾灯颜色和形状等适应性方面更优，并且有着更高的检测率。在夜间车辆检测和状态判断问题上，现有算法在跟踪失败时缺乏一种合理的处理方式，且对车灯状态变化欠缺考虑;在车灯匹配时，现有算法对于条件限制过于严格，要求前车必须比较正对宿主车辆，导致可检测的角度较小;在状态判断步骤中，现有算法没有充分利用车灯的历史信息和异常状态下车灯的特点。针对这些问题，本文提出改进。在跟踪步骤中，本文采用两个队列进行跟踪，进一步过滤非车灯对象，并采用最小二乘估计维护稳定车灯对象信息，维持检测的连贯性;在匹配步骤中，本文提出使用多个较宽松的匹配条件结合的方式，为了兼容单个车灯变化（如转向灯）的情况，匹配只进行一次。至此，算法得出了车辆检测结果。在状态判断步骤中，本文算法提出同时利用亮度和颜色两种特征，通过历史3帧的车灯亮度以及颜色的累积变化程度来判断前车状态，以达到较好的状态判断效果。实验结果表明，本文提出的跟踪和匹配算法能够达到改进目标，车辆检测算法整体在检测率和适应性上相比现有方案有不小提升。状态判断算法能够准确判断前车状态。算法整体具备了有效性和实时性。

关键词：夜间车辆检测状态判断尾灯提取车灯跟踪车灯对匹配

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基于车灯特征的夜间车辆检测方法

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电子测量技术 2020年第14期43卷 89-95页

作者：李慧白鹏飞李世晓覃元峰易子川周国富华南师范大学华南先进光电子研究院广东省光信息材料与技术重点实验室彩色动态电子纸研究所广州510006 电子科技大学中山学院中山528402 深圳市国华光电科技有限公司深圳518110

道路交通在夜间发生事故的概率显著高于日间,而车灯是夜间行车安全的关键一环也是车辆在夜间最明显的特征,由此基于车灯的灯光特征提出一种新的夜间车辆检测方法。针对车前灯,利用形态学算法实现图像的预处理,并采用直方图双峰法提取车... 详细信息

道路交通在夜间发生事故的概率显著高于日间,而车灯是夜间行车安全的关键一环也是车辆在夜间最明显的特征,由此基于车灯的灯光特征提出一种新的夜间车辆检测方法。针对车前灯,利用形态学算法实现图像的预处理,并采用直方图双峰法提取车前灯,利用路面反射光消除算法去除路面反射光对车灯识别的干扰;针对车尾灯,选用尾灯图像的(R-G)色差特征作为输入,再结合Otsu最大类间方差法对尾灯进行自适应阈值分割。之后根据车灯特征设计同一车辆的车灯对约束条件,对车灯进行配对处理,通过设置阈值以及对车灯进行跟踪,解决了车灯异常配对的情况,从而检测夜间车辆。实验结果表明,该方法在高速公路、城市道路以及乡镇道路的综合检测率为87.22%,单帧耗时33 ms,处理速度约为30帧/s,满足夜间车辆检测的实时性。

关键词：车辆检测车灯特征车灯配对车灯跟踪

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