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构建多部件关系概率模型的车辆检测方法
被引量：
1
1
作者
宋俊芳
宋翔宇
+1 位作者
郭晓军
王卫星
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期89-95,共7页
传统车辆检测方法在处理交通复杂场景时,由于判断依据单一而容易出现车辆被误检和漏检的情况.为此,笔者提出一种基于车尾灯对和车牌之间空间位置关系概率模型的车辆检测方法.首先对道路交通视频图像进行颜色模型转换,分别得到突显车牌...
传统车辆检测方法在处理交通复杂场景时,由于判断依据单一而容易出现车辆被误检和漏检的情况.为此,笔者提出一种基于车尾灯对和车牌之间空间位置关系概率模型的车辆检测方法.首先对道路交通视频图像进行颜色模型转换,分别得到突显车牌区域和尾灯区域的灰度图像,然后,对车牌灰度图像,通过梯度特征提取、区域梯度平滑和局部极大梯度查找几个关键步骤完成车牌的进一步准确定位,同时,对尾灯灰度图像经过阈值分割、连通域分析和面积计算几个关键步骤完成尾灯对的进一步准确定位.最后,建立尾灯和车牌在同一空域下的位置关系概率模型,并计算出该模型的概率似然度,进而判断部件所属的目标是否是同一辆车.实验结果表明,引入部件的空间位置关系概率模型,可以明显提高车辆检测的精度,且对不同型号的车辆检测鲁棒性都较好.
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关键词
车辆
检测
多部件模型
高斯混合建模
尾灯检测
车牌
检测
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职称材料
题名
构建多部件关系概率模型的车辆检测方法
被引量：
1
1
作者
宋俊芳
宋翔宇
郭晓军
王卫星
机构
长安大学信息工程学院
西藏民族大学信息工程学院
北京交通大学交通运输学院
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期89-95,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61572083)
西藏科技厅自然科学基金资助项目(2015ZR-13-17)
文摘
传统车辆检测方法在处理交通复杂场景时,由于判断依据单一而容易出现车辆被误检和漏检的情况.为此,笔者提出一种基于车尾灯对和车牌之间空间位置关系概率模型的车辆检测方法.首先对道路交通视频图像进行颜色模型转换,分别得到突显车牌区域和尾灯区域的灰度图像,然后,对车牌灰度图像,通过梯度特征提取、区域梯度平滑和局部极大梯度查找几个关键步骤完成车牌的进一步准确定位,同时,对尾灯灰度图像经过阈值分割、连通域分析和面积计算几个关键步骤完成尾灯对的进一步准确定位.最后,建立尾灯和车牌在同一空域下的位置关系概率模型,并计算出该模型的概率似然度,进而判断部件所属的目标是否是同一辆车.实验结果表明,引入部件的空间位置关系概率模型,可以明显提高车辆检测的精度,且对不同型号的车辆检测鲁棒性都较好.
关键词
车辆
检测
多部件模型
高斯混合建模
尾灯检测
车牌
检测
Keywords
vehicle detection
part-based models
Gaussian mixture model
rear lamp detection
license plate detection
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
构建多部件关系概率模型的车辆检测方法
宋俊芳
宋翔宇
郭晓军
王卫星
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
1
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