基于多特征集成的卡口图像前车窗的定位算法

发布时间：2019-05-25 00:42

【摘要】：随着高清卡口系统的普及,其所提供的静态卡口图像对公路交通安全建设有着重要的作用。针对该类图像,文中提出一种多特征集成的前车窗自动检测算法。首先,对图像进行车体检测,车牌定位,根据车牌与车窗的几何关系得到车窗粗定位的图像;然后用车窗直线特性和形状特性对车窗粗定位后的图像进行区域划分,将其分成几个候选区域;再对候选区域分别提取三个特征:形态学特征、形状特征、密封条光谱特征;最后建立多特征集成函数来判定车窗区域。实验表明,提出的方法具有较高的检测精度,同时当车型、车色以及光照变化较大时,该算法仍有较好的鲁棒性和适应性。
[Abstract]:With the popularity of high definition clamping system, the static clamping image provided by it plays an important role in highway traffic safety construction. For this kind of image, an automatic front window detection algorithm based on multi-feature integration is proposed in this paper. Firstly, the car body is detected and the license plate is located. According to the geometric relationship between the license plate and the window, the image of the rough location of the car window is obtained. Then the image after rough positioning of the window is divided into several candidate regions by using the straight line characteristics and shape characteristics of the window, and then three features are extracted from the candidate regions: morphological features, shape features and spectral features of sealing strips. Finally, a multi-feature integration function is established to determine the window area. The experimental results show that the proposed method has high detection accuracy, and the algorithm still has good robustness and adaptability when the vehicle type, car color and light change greatly.
【作者单位】： 南京理工大学计算机科学与工程学院;
【基金】：863计划项目(2013AA014604)
【分类号】：U495;TP391.41

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2485334