基于阴影抑制和自适应背景更新的车辆检测系统

在基于视频的交通监控系统中,车辆的正确检测是关键,目前采用的典型方法是背景相减法.为了提高对多车道上运动车辆检测的正确率,该文提出的车辆检测系统采用了快速自适应背景生成与更新算法,并结合基于轮廓跟踪的阴影去除技术,可以达到精确定位车辆的目的.实验图像数据表明:该检测技术较传统方法更具鲁棒性和准确性,并且从算法实现的角度来看,具有简单易用、实时性较高的特点.     

一种基于运动目标检测的视觉车辆跟踪方法

针对复杂交通场景中动态光照变化、阴影和遮挡等因素带来的影响,提出了一种基于运动目标检测的高效、鲁棒的车辆跟踪方法. 采用自适应背景建模获取动态场景中的运动信息,通过阴影去除获得准确的运动区域,并针对场景中的遮挡问题提出了相应的遮挡检测与处理策略,最后通过区域匹配获得跟踪结果,同时使用Kalman滤波器建立车辆的运动模型,对跟踪结果进行了约束和优化. 实验结果表明,提出的视觉车辆跟踪方法可以在复杂多变的室外场景下有效地解决场景中的阴影和遮挡问题,得到鲁棒的车辆跟踪结果.      

智能视频分析的车辆异常行为检测方法

针对目前车辆异常行为检测中的检测实时性问题,提出了一种基于智能视频分析技术的车辆异常行为检测方法。车辆出现异常行为时车辆位置变化、速度变化及运动方向变化较大。通过背景差分法检测运动车辆,并采用均值漂移算法跟踪运动车辆,获取车辆位置、速度、运动方向等车辆异常行为判别参数,对3种判别参数的状态函数加权融合检测车辆行为。为验证该算法的有效性,将对真实交通场景中采集的交通视频进行车辆运行状态检测实验。实验结果证明该算法能及时有效地检测出交通场景中的车辆异常行为。     

基于差分均值背景提取和矩阵分区目标检测算法的研究

为提高对车辆图像的检测程度和实时性,针对智能交通系统,通过对实时路况的信息采集和视频图像的处理,提出了一种基于差分均值的背景提取计算方法和矩阵分区域的阴影检测方法,最终得到一个视频车辆的检测原型,从而实现对运动车辆的检测.实验结果表明,此种方法简单、计算量小、鲁棒性高,能快速地提取出背景图像,检测出比较完整的车辆阴影,可满足多运动目标的实时检测要求.     

基于背景差分法和帧间差分法的车辆运动目标检测

针对背景差分法和帧间差分法在检测车辆运动目标时存在阴影的问题,提出一种结合背景差分法和帧间差分法去除阴影的车辆运动目标检测算法.首先采用均值法从图像序列建模获取背景,通过背景差分法对当前帧进行差分得到背景差分图,二值化得到二值图.然后利用改进Robert算子对二值图与背景差分图进行边缘检测.最后通过对两张边缘图像进行帧间差分,得到去除阴影的车辆运动目标.     

基于背景更新的运动车辆检测算法研究

在基于视觉的智能交通系统中,运动车辆的检测是最基础也是最关键的步骤。目前运动车辆检测中最常用的方法是背景差分法。该算法的关键在于背景图像的获取,由于背景图像的动态变化,为了有效的对车辆进行检测,需要对背景进行实时更新。因此,提出了一种新的基于像素点灰度值变化的自适应更新背景的算法,该算法在背景变化的情况下,能实时地修正或更新当前背景图像,再结合差分法与阈值化分割出完整的运动目标。通过实验证明了算法的有效性和实时性。     

复杂场景下运动车辆实时动态自适应检测方法

针对复杂交通场景中运动车辆检测方法存在的局限性,提出了一种基于自适应背景与改进动态阈值相结合的运动检测算法.基于当前帧与背景相减得到的差分图像,利用自适应阈值选取方法分别对差分图像的三个颜色通道进行二值化,从而实现运动目标的精确检测.根据检测结果,采用中值更新策略实现背景图像的实时更新.实验结果表明,该算法可以从复杂交通场景图像序列中有效地检测出运动目标.而且算法计算量小,具有良好的鲁棒性与实时性品质指标,能够很好地满足智能交通监控系统中运动车辆实时检测技术要求.     

基于双特征的前方车辆实时检测

提出一种在无先验知识的情况下,综合利用车辆阴影和对称性两种特征进行前方车辆检测的算法.该算法通过检测车底阴影特征生成车辆存在假设,首先,利用大津阈值分割方法(OTSU)得到车辆阴影特征,采用阴影区域融合方法解决阴影边缘的变形问题,得到可能包含车辆的区域;然后,利用车辆对称性特征对感兴趣区域进行验证,并对其中的车辆区域进行准确定位.通过对实际采集的道路图像序列进行测试,结果表明:该算法能够实时、有效地检测出前方车辆.     

基于独立成分分析的运动车辆检测算法

根据独立成分分析原理,提出了一种基于固定点算法的运动车辆检测方法,并使用光谱冗余方法解决了独立成分分析检测结果通道不确定的问题。该方法将交通图像序列看作是由背景图像和运动车辆图像混合而成的观测信号,采用独立成分分析方法分离背景图像和前景运动车辆图像。独立成分分析方法能够分离出大量的背景信息如道路2边的树木和建筑物等,但分离出的前景图像仍包含有少量的路面信息,又一次结合光谱冗余方法去除了少量的路面信息,最终实现了运动车辆的检测。通过实验证明基于固定点算法的运动车辆检测方法有较强的抵抗图像背景灰度变化的能力,即使在外界天气、光照明显变化的情况下,依然可以准确、清晰地检测出运动的车辆,是一种具有较好鲁棒性的运动车辆检测方法。     

改进水平集的车辆检测算法

针对视频序列的车辆检测,研究了常用的车辆检测算法.提出一种改进的基于水平集函数的车辆检测算法.利用均值法建立背景模型,采用背景差分法获得车辆运动区域位置,大大缩小水平集函数在图像中曲线演化的范围,快速准确地检测到车辆.     

一种运动车辆阴影去除的新算法

文章提出一种改进运动车辆阴影去除新算法,首先通过帧差获得车辆和阴影的轮廓图像,然后对轮廓点应用离散K-L变换解除R、G、B分量的相关性,并运用颜色聚类检测出阴影区域,最后用帧差法产生的运动车辆图像与获得的阴影图像差分得到去除阴影的运动车辆,实验表明该方法能够更好地实现运动车辆阴影的去除。     

用于交通治安卡口的全天候视频车辆检测方法

文章针对交通治安卡口应用,提出了一种基于视频的全天候智能车辆检测方法。该方法主要特点是不考虑车辆跟踪,提高了计算速度并避免了跟踪误差,适于嵌入到监控摄像机中;而且自动区分白天/夜间场景。对于白天场景,通过背景剪除、阴影抑制、形态学计算等手段获得运动信息,然后根据车辆的尺寸、对比度与纹理特征实现车辆检测;对于夜间场景,利用车灯的高亮度与对称性特征得到车辆检测结果。该方法快速有效,在现场采集的实际路况视频数据上,白天与夜间车辆检测准确率分别为96.42%和95.96%。     

基于梯度方向恒定性的运动车辆阴影检测

交通参数的视频检测是智能交通系统的一个研究重点,其中运动车辆的分割是视频检测过程中的一个关键环节。目前,运动车辆阴影的检测与剔除是准确、有效的分割出运动车辆所面临的一个难题。本文发现并证明了梯度方向恒定性原理,在此基础上提出了一种基于梯度方向恒定性的阴影检测与剔除方法。首先建立路面背景梯度矢量图,根据与当前帧图像的梯度矢量图的比较结果,判断是否是路面背景或是运动车辆,然后对运动车辆区域进行形态滤波,弥补内部空洞和剔除杂点,进而准确分割出车辆。试验结果表明,该方法适应性强,车辆分割效果好。     

一种改进视觉背景提取（ViBe）算法的车辆检测方法

视觉背景提取(visual background extractor,ViBe)算法应用在车辆检测时存在一个比较明显的缺点,即当视频第1帧中存在待检测的移动车辆时,在后续帧的车辆检测过程中,对应第1帧中车辆的位置处会出现鬼影并且鬼影会持续一段时间才会彻底消失,从而干扰后续帧的检测效果。提出一种改进的ViBe建模方法,新方法在前n帧中实现初始模型的初始化,并结合ViBe算法的更新方法进行模型更新。在不同分辨率、不同场景的视频中对原算法和提出的改进方法进行对比实验,实验结果表明,在第1帧中不包含车辆和包含车辆2种情况下,提出的改进的算法都能有效地检测出移动车辆且不会产生鬼影的问题。因此,改进方法比原算法更有效和实用。     

阴影处理在交通监控系统中的应用

在视频交通监控系统中阴影去除结果与后续的整个监控系统有很大的关系,例如车型分类,车辆跟踪以及车流量统计和测速都会因为阴影产生很大的困难。本文结合车辆监控系统所观测的道路场景的特点,分析了具体情况下阴影的特殊性,提出一种有效的阴影去除算法。该方法将时间信息和道路纹理特征有效的应用于算法中。首先,在序列图片中进行运动物体分割;下来,在前景中应用边缘信息和纹理特征实现车辆和阴影的区分。经过实时系统的应用显示出很好的阴影去除性能。     

基于自适应轮廓匹配的视频运动车辆检测和跟踪

为了对高空拍摄的交通场景进行图像处理，实现对运动车辆的检测和跟踪，以获得车辆的运行轨迹，在固定模板的基础上，利用自适应轮廓匹配算法，结合误检判断和轮廓分解，较好地检测出了车辆轮廓，并能避免由于两辆车靠近带来的误检．将自适应轮廓匹配思想移植到车辆跟踪中，可以实现较为准确的跟踪．计算机检测和人工检测的比对实验表明，在一定的条件下，这种算法有效消除了误检和多检现象，其正确检出率达到95．01％，即使存在一定的漏检，也可以通过插值实现填充．