本文選題：車輛檢測 + 多部件模型��； 參考：《西安電子科技大學(xué)學(xué)報》2017年03期

【摘要】：傳統(tǒng)車輛檢測方法在處理交通復(fù)雜場景時,由于判斷依據(jù)單一而容易出現(xiàn)車輛被誤檢和漏檢的情況.為此,筆者提出一種基于車尾燈對和車牌之間空間位置關(guān)系概率模型的車輛檢測方法.首先對道路交通視頻圖像進(jìn)行顏色模型轉(zhuǎn)換,分別得到突顯車牌區(qū)域和尾燈區(qū)域的灰度圖像,然后,對車牌灰度圖像,通過梯度特征提取、區(qū)域梯度平滑和局部極大梯度查找?guī)讉�關(guān)鍵步驟完成車牌的進(jìn)一步準(zhǔn)確定位,同時,對尾燈灰度圖像經(jīng)過閾值分割、連通域分析和面積計算幾個關(guān)鍵步驟完成尾燈對的進(jìn)一步準(zhǔn)確定位.最后,建立尾燈和車牌在同一空域下的位置關(guān)系概率模型,并計算出該模型的概率似然度,進(jìn)而判斷部件所屬的目標(biāo)是否是同一輛車.實驗結(jié)果表明,引入部件的空間位置關(guān)系概率模型,可以明顯提高車輛檢測的精度,且對不同型號的車輛檢測魯棒性都較好.
[Abstract]:When the traditional vehicle detection method is used to deal with the complicated traffic scene, it is easy to misdetect and miss the vehicle because of the single judgment basis. Therefore, a vehicle detection method based on the probabilistic model of the spatial position relationship between the taillight pair and the license plate is proposed. Firstly, the color model of the road traffic video image is transformed to get the gray image of the license plate area and the taillight area respectively. Then, the gray image of the license plate is extracted by gradient feature. Several key steps of region gradient smoothing and local maximum gradient searching are used to locate the license plate accurately. At the same time, the image of taillight grayscale is segmented by threshold. Several key steps of the connected domain analysis and area calculation are to complete the further accurate location of the taillight pair. Finally, the probability model of the position relationship between taillight and license plate in the same airspace is established, and the probability likelihood degree of the model is calculated to determine whether the target of the component belongs to the same vehicle. The experimental results show that the accuracy of vehicle detection can be improved obviously by introducing the probability model of spatial position relationship of components, and the robustness of vehicle detection is good for different types of vehicles.
【作者單位】： 長安大學(xué)信息工程學(xué)院;西藏民族大學(xué)信息工程學(xué)院;北京交通大學(xué)交通運輸學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61572083) 西藏科技廳自然科學(xué)基金資助項目(2015ZR-13-17)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2009467