作者单位
摘要
天津大学 精密测试技术及仪器国家重点实验室,天津 300072
针对车辆外廓尺寸的精确快速测量,本文提出一种激光光幕和CCD 相结合的动态测量方法。本方法采用安装在龙门架顶角的两台CCD 相机快速采集被车辆高度调制垂直投射的激光点图像,并应用区域生长质心匹配算法提取边缘投影数据测量车辆的宽度;采用车身侧面序列图像拼接获取车辆侧面全景图像,并对全景图像做一阶投影差分处理精确定位车头和车尾,根据摄像机透视模型测量车辆的长度,并结合宽度边缘分布数据修正长度的测量精度;采用FPGA 获取垂直安装的红外光幕侧投影数据测量车辆的高度。本方法与传统的激光雷达和红外光幕的测量方法比较,具有占用场地小,安装结构简单,抗干扰能力强和测量精度高的优点,经过车辆外廓尺寸的现场测试实验,结果表明该方法测量误差小于1%,平均耗时低于50 s,验证了本测量方法的准确性和实时性,且本方法具有较强的鲁棒性和重要的应用价值。
计算机视觉 车辆外廓尺寸 图像拼接 汽车安全与运营 智能交通 computer vision measurement vehicles’ size detection image mosaic automotive safety and operations intelligent traffic system 
光电工程
2016, 43(1): 0042
作者单位
摘要
南京航空航天大学 能源与动力学院,江苏 南京 210016
为向驾驶者提供有效的车辆位置信息,提高驾驶安全性,提出了一种融合多种目标特征的单目视觉车辆检测与跟踪方法。首先,利用车辆尾部的结构对称性提取出感兴趣区域,减少搜索范围。再利用车辆底部的阴影特征,在感兴趣区域中搜寻车辆可能出现的位置,找出假设目标。然后,利用亮度和轮廓信息对假设目标进行对称性验证,排除虚假目标。同时,融合颜色和梯度方向建立目标特征模型,利用均值平移算法在随后的图像序列中对目标进行快速跟踪定位。检测与跟踪联合工作在一种互动机制下,大幅改善了算法的有效性和实时性。实验结果显示,提出方法的正确识别率为96.34%,平均处理速度达24.27 frame/s,能够满足车辆驾驶安全性和实时性要求。
机器视觉 车辆检测 目标跟踪 智能车辆 智能交通系统 
光学学报
2010, 30(4): 1076

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