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智能交通系统中基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法综述 被引量：80
1
作者 王圣男 郁梅 蒋刚毅 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2005年第9期9-14,共6页
与传统的车辆检测器相比,基于视频图像处理与视觉技术的车辆检测器具有处理速度快、安装维护便捷且费用较低、可监视范围广、可获取更多种类的交通参数等诸多优点,因而近年来在智能交通系统(ITS)中得到了越来越广泛的应用。针对摄像头... 与传统的车辆检测器相比,基于视频图像处理与视觉技术的车辆检测器具有处理速度快、安装维护便捷且费用较低、可监视范围广、可获取更多种类的交通参数等诸多优点,因而近年来在智能交通系统(ITS)中得到了越来越广泛的应用。针对摄像头拍摄得到的交通序列图像,人们提出了很多视频图像处理和分析技术,其中最基本的研究领域就是交通场景中车辆对象的检测与跟踪。介绍了近年来提出的一些主要的车辆检测与跟踪技术,并根据核心处理方法(基于特征、区域或模型等)及处理域(空域、时域)的不同对这些技术进行了分类,同时分析比较了各种方法的优缺点。最后,说明了这一领域仍然存在的问题和对可能的研究方向进行了一定的预测。 展开更多
关键词 智能交通系统 交通监视系统 车辆检测 车辆跟踪
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基于改进YOLOv3的快速车辆检测方法 被引量：104
2
作者 张富凯 杨峰 李策 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第2期12-20,共9页
对图像或视频数据中的车辆进行检测是城市交通监控中非常重要并且具有挑战性的任务。该任务的难度在于对复杂场景中相对较小的车辆进行精准地定位和分类。针对这些问题,提出了一个单阶段的深度神经网络(DF-YOLOv3),实现城市交通监控中... 对图像或视频数据中的车辆进行检测是城市交通监控中非常重要并且具有挑战性的任务。该任务的难度在于对复杂场景中相对较小的车辆进行精准地定位和分类。针对这些问题,提出了一个单阶段的深度神经网络(DF-YOLOv3),实现城市交通监控中不同类型车辆的实时检测。DF-YOLOv3对传统的YOLOv3算法进行改进,首先增强深度残差网络提取车辆特征,然后设计6个不同尺度的卷积特征图,并与残差网络中相应尺度的特征图进行融合,形成最终的特征金字塔执行车辆预测任务。在KITTI数据集上的实验表明,提出的DF-YOLOv3方法在精度和速度上均能获得较高的检测性能。具体地,对于512×512分辨率的输入模型,基于英伟达1080Ti GPU,DF-YOLOv3获得93.61%的mAP(均值平均精度),速度达到45.48 f/s(每秒传输帧数)。特别地,对于精度,DF-YOLOv3比Fast R-CNN、Faster R-CNN、DAVE、YOLO、SSD、YOLOv2、YOLOv3与SINet表现更好。 展开更多
关键词 车辆检测 特征融合 卷积神经网络 实时检测 YOLOv3
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基于Fast R-CNN的车辆目标检测 被引量：63
3
作者 曹诗雨 刘跃虎 李辛昭 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2017年第5期671-677,共7页
目的在传统车辆目标检测问题中,需要针对不同图像场景选择适合的特征。为此提出一种基于快速区域卷积神经网络(Fast R-CNN)的场景图像车辆目标发现方法,避免传统车辆目标检测问题中需要设计手工特征的问题。方法该方法基于深度学习卷积... 目的在传统车辆目标检测问题中,需要针对不同图像场景选择适合的特征。为此提出一种基于快速区域卷积神经网络(Fast R-CNN)的场景图像车辆目标发现方法,避免传统车辆目标检测问题中需要设计手工特征的问题。方法该方法基于深度学习卷积神经网络思想。首先使用待检测车辆图像定义视觉任务。利用选择性搜索算法获得样本图像的候选区域,将候选区域坐标与视觉任务示例图像一起输入网络学习。示例图像经过深度卷积神经网络中的卷积层,池化层计算,最终得到深度卷积特征。在输入时没有规定示例图像的规格,此时得到的卷积特征规格不定。然后,基于Fast R-CNN网络结构,通过感兴趣区域池化层规格化特征,最后将特征输入不同的全连接分支,并行回归计算特征分类,以及检测框坐标值。经过多次迭代训练,最后得到与指定视觉任务强相关的目标检测模型,具有训练好的权重参数。在新的场景图像中,可以通过该目标检测模型检测给定类型的车辆目标。结果首先确定视觉任务包含公交车,小汽车两类,背景场景是城市道路。利用与视觉任务强相关的测试样本集对目标检测模型进行测试,实验表明,当测试样本场景与视觉任务相关度越高,且样本中车辆目标的形变越小,得到的车辆目标检测模型对车辆目标检测具有良好的检测效果。结论本文提出的车辆目标检测方法,利用卷积神经网络提取卷积特征代替传统手工特征提取过程,通过Fast R-CNN对由示例图像组成定义的视觉任务训练得到了效果良好的车辆目标检测模型。该模型可以对与视觉任务强相关新场景图像进行效果良好的车辆目标检测。本文结合深度学习卷积神经网络思想,利用卷积特征替代传统手工特征,避免了传统检测问题中特征选择问题。深层卷积特征具有更好的表达能力。基于Fast R-CNN网络,最� 展开更多
关键词 快速区域卷积神经网络 深度学习 车辆 视觉任务 目标检测
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Faster R-CNN模型在车辆检测中的应用 被引量：62
4
作者 王林 张鹤鹤 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第3期666-670,共5页
针对传统机器学习方法在车辆检测应用中易受光照、目标尺度和图像质量等因素影响,效率低下且泛化能力较差的问题,提出一种基于改进的较快的基于区域卷积神经网络(R-CNN)模型的车辆检测方法。该方法以Faster R-CNN模型为基础,通过对输入... 针对传统机器学习方法在车辆检测应用中易受光照、目标尺度和图像质量等因素影响,效率低下且泛化能力较差的问题,提出一种基于改进的较快的基于区域卷积神经网络(R-CNN)模型的车辆检测方法。该方法以Faster R-CNN模型为基础,通过对输入图像进行卷积和池化等操作提取车辆特征,结合多尺度训练和难负样本挖掘策略降低复杂环境的影响,利用KITTI数据集对深度神经网络模型进行训练,并采集实际场景中的图像进行测试。仿真实验中,在保证检测时间的情况下,相对原Faster R-CNN算法检测精确度提高了约8%。实验结果表明,所提方法能够自动地提取车辆特征,解决了传统方法提取特征费时费力的问题,同时提高了车辆检测精确度,具有良好的泛化能力和适用范围。 展开更多
关键词 车辆检测 FASTER R-CNN模型 区域建议网络 难负样本挖掘 KITTI数据集
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基于机器视觉的智能车辆导航综述 被引量：28
5
作者 孙涵 任明武 +1 位作者 唐振民 杨静宇 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2005年第5期132-135,共4页
基于机器视觉的智能车辆导航是智能车辆系统的关键,包括道路检测和障碍物检测两部分。结合国内外最新研究动态,本文主要总结道路检测和障碍物检测中的典型方法,并列出国内外具有代表性的一些智能车辆系统,同时详细介绍当前最具代表性的... 基于机器视觉的智能车辆导航是智能车辆系统的关键,包括道路检测和障碍物检测两部分。结合国内外最新研究动态,本文主要总结道路检测和障碍物检测中的典型方法,并列出国内外具有代表性的一些智能车辆系统,同时详细介绍当前最具代表性的、美国军方研制的DEMOⅢ系统;最后指出基于机器视觉的智能车辆导航技术的研究与发展趋势。 展开更多
关键词 智能车辆 机器视觉 道路检测 障碍物检测
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基于计算机视觉高速智能车辆的道路识别 被引量：32
6
作者 王荣本 游峰 +1 位作者 崔高健 郭烈 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第26期18-21,共4页
论文研究了基于计算机视觉高速智能车辆的道路识别。通过对JLUIV-4智能高速车辆系统采集的图像进行中值滤波、边缘增强、最优阈值二值化,获得良好的梯度图像。根据道路特征采用Hough变换识别出道路边界。使用感兴趣区域,减少图像处理时... 论文研究了基于计算机视觉高速智能车辆的道路识别。通过对JLUIV-4智能高速车辆系统采集的图像进行中值滤波、边缘增强、最优阈值二值化,获得良好的梯度图像。根据道路特征采用Hough变换识别出道路边界。使用感兴趣区域,减少图像处理时间和提高道路识别的可靠性。JLUIV-4的高速导航实验表明,该算法具有良好的实时性、可靠性和鲁棒性。 展开更多
关键词 计算机视觉 智能车辆 HOUGH变换 道路检测
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智能交通系统中的计算机视觉技术应用 被引量：22
7
作者 郁梅 蒋刚毅 郁伯康 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2001年第10期101-103,121,共4页
随着经济的发展，如何保障交通的顺畅与安全已成为世界性的热点研究课题之一。文章对智能交通系统进行了分析，并着重讨论了计算机视觉技术在智能交通系统中的应用。提出了一种基于背景差的车辆检测算法，在灰度图像序列中对六条车道同... 随着经济的发展，如何保障交通的顺畅与安全已成为世界性的热点研究课题之一。文章对智能交通系统进行了分析，并着重讨论了计算机视觉技术在智能交通系统中的应用。提出了一种基于背景差的车辆检测算法，在灰度图像序列中对六条车道同时进行监测，以统计各车道的车流量，并按大中小三种车型对过往车辆进行车型识别。 展开更多
关键词 智能交通系统 计算机视觉 车辆检测 图像处理
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基于YOLO算法的车辆实时检测 被引量：52
8
作者 王宇宁 庞智恒 袁德明 《武汉理工大学学报》 CAS 北大核心 2016年第10期41-46,共6页
目前,基于机器视觉的车辆检测算法存在检测速度较慢的问题。针对该问题,提出一种基于YOLO算法的车辆实时检测方法。YOLO检测算法的基本模型由卷积层,池化层以及全连接层组成,具有强鲁棒性以及能够快速完成车辆检测任务。选择交通监控视... 目前,基于机器视觉的车辆检测算法存在检测速度较慢的问题。针对该问题,提出一种基于YOLO算法的车辆实时检测方法。YOLO检测算法的基本模型由卷积层,池化层以及全连接层组成,具有强鲁棒性以及能够快速完成车辆检测任务。选择交通监控视频作为数据集进行车辆检测试验。结果表明,YOLO检测算法的查准率为89.3%,查全率为81.0%,检测速度达到60f/s,基本满足交通监控中车辆检测的实时性需求,说明该方法合理可行。运用该方法与2种不同的检测算法进行对比分析,得出YOLO算法的检测速度最快。 展开更多
关键词 YOLO 车辆检测 机器视觉
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基于整车在环仿真的自动驾驶汽车室内快速测试平台 被引量：51
9
作者 赵祥模 承靖钧 +7 位作者 徐志刚 王文威 王润民 王冠群 朱宇 汪贵平 周豫 陈南峰 《中国公路学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期124-136,共13页
整车在环仿真测试方法可以安全、高效地验证复杂环境和极端工况等场景下自动驾驶汽车性能的有效性,基于此研发一种基于整车在环仿真的自动驾驶汽车室内快速测试平台,该平台由前轴可旋转式转鼓试验台、试验台测控子系统、虚拟场景自动生... 整车在环仿真测试方法可以安全、高效地验证复杂环境和极端工况等场景下自动驾驶汽车性能的有效性,基于此研发一种基于整车在环仿真的自动驾驶汽车室内快速测试平台,该平台由前轴可旋转式转鼓试验台、试验台测控子系统、虚拟场景自动生成子系统、虚拟传感器模拟子系统、驾驶模拟器、自动驾驶汽车和测试结果自动分析评价子系统组成。通过在试验台滚筒上独立加载转矩模拟车辆行驶阻力,可动态模拟不同的路面附着系数,同时利用坡度、侧倾和转向随动机构可模拟车辆俯仰角、侧倾角和航向角3个自由度;采用虚拟现实技术柔性集成车辆动力学模型、传感器仿真、复杂道路交通环境及测试用例仿真.模拟多种道路交通场景,并通过传感器仿真及数据融合等技术快速测试自动驾驶汽车智能感知与行为决策等性能指标。将自动驾驶汽车、虚拟仿真场景和试验台耦合构建一个闭环系统,完成了多项关键技术研发,包括:多自由度高动态试验台结构设计、虚拟测试场景自动重构方法和传感器数据模拟及注入方法.可满足在各种场景下测试自动驾驶汽车整车性能的需求。此外,为验证快速测试平台的有效性,以U-turn轨迹跟踪控制为研究实例,基于简化的车辆运动学模型和模型预测控制算法,在平台上搭建U-turn场景并对自动驾驶汽车的轨迹跟踪控制算法性能进行大量测试。结果表明:自动驾驶汽车室内快速测试平台可以真实地模拟汽车在道路上的运行工况,自动驾驶汽车在虚拟场景中的轨迹跟踪效果良好,与参考轨迹的偏差小于8%,证明了该测试平台检测方法的有效性。 展开更多
关键词 汽车工程 自动驾驶室内快速测试平台 整车在环仿真 自动驾驶汽车 台架检测
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Faster-RCNN的车型识别分析 被引量：46
10
作者 桑军 郭沛 +2 位作者 项志立 罗红玲 陈欣 《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第7期32-36,共5页
车型识别是目标检测领域在智能交通的重要应用,也是近年来国内外学者的研究热点之一。针对已有车辆检测方法缺乏识别车型能力的问题,提出了基于Faster-RCNN目标检测模型与ZF、VGG-16以及ResNet-101 3种卷积神经网络分别结合的策略,实验... 车型识别是目标检测领域在智能交通的重要应用,也是近年来国内外学者的研究热点之一。针对已有车辆检测方法缺乏识别车型能力的问题,提出了基于Faster-RCNN目标检测模型与ZF、VGG-16以及ResNet-101 3种卷积神经网络分别结合的策略,实验对比了该策略中的3种结合模型方案在BIT-Vehicle和CompCars2种大型车型数据库的车型识别能力。在BIT-Vehicle数据集上,基于Faster-RCNN与ResNet-101结合模型方案的车型识别率高与其余2种结合模型方案,其车型识别率高达91.3%;在迁移测试CompCars数据集上,3种结合模型方案均展现了很好的泛化能力。 展开更多
关键词 车型识别 目标检测 Faster-RCNN 卷积神经网络
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新型电动汽车绝缘检测方法研究 被引量：46
11
作者 郭宏榆 姜久春 +1 位作者 温家鹏 王嘉悦 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2011年第3期253-257,共5页
电动汽车高压绝缘性能直接关系到司乘人员的人身安全,传统无源绝缘电阻测量方法存在抗干扰能力差、在特定条件下无法测量等缺点,具有一定的使用局限性。在深入分析无源绝缘电阻测量方法的基础上,提出一种新型的绝缘检测方案,通过电压注... 电动汽车高压绝缘性能直接关系到司乘人员的人身安全,传统无源绝缘电阻测量方法存在抗干扰能力差、在特定条件下无法测量等缺点,具有一定的使用局限性。在深入分析无源绝缘电阻测量方法的基础上,提出一种新型的绝缘检测方案,通过电压注入的方法检测绝缘电阻,从根本上解决了正负母线对地对称绝缘故障无法测量的问题。实际样机检测证明,绝缘电阻检测误差控制在5%以内,符合预期目标,可有效监测车体与高压线路之间的绝缘故障,避免司乘人员受到伤害。 展开更多
关键词 电动汽车 电池组 绝缘检测 绝缘电阻
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基于增强Tiny YOLOV3算法的车辆实时检测与跟踪 被引量：44
12
作者 刘军 后士浩 +2 位作者 张凯 张睿 胡超超 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期118-125,共8页
针对深度学习方法在视觉车辆检测过程中对小目标车辆漏检率高和难以实现嵌入式实时检测的问题,该文基于Tiny YOLOV3算法提出了增强Tiny YOLOV3模型,并通过匈牙利匹配和卡尔曼滤波算法实现目标车辆的跟踪。在车载Jetson TX2嵌入式平台上... 针对深度学习方法在视觉车辆检测过程中对小目标车辆漏检率高和难以实现嵌入式实时检测的问题,该文基于Tiny YOLOV3算法提出了增强Tiny YOLOV3模型,并通过匈牙利匹配和卡尔曼滤波算法实现目标车辆的跟踪。在车载Jetson TX2嵌入式平台上,分别在白天和夜间驾驶环境下进行了对比试验。试验结果表明:与Tiny YOLOV3模型相比,增强Tiny YOLOV3模型的车辆检测平均准确率提高4.6%,平均误检率减少0.5%,平均漏检率降低7.4%,算法平均耗时增加43.8 ms/帧;加入跟踪算法后,本文算法模型的车辆检测平均准确率提高10.6%,平均误检率减少1.2%,平均漏检率降低23.6%,平均运算速度提高5倍左右,可达30帧/s。结果表明,所提出的算法能够实时准确检测出目标车辆,为卷积神经网络模型的嵌入式工程应用提供了参考。 展开更多
关键词 车辆 机器视觉 模型 车辆检测 车辆跟踪 TINY YOLOV3算法 卡尔曼滤波
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基于颜色和运动信息的夜间车辆检测方法 被引量：32
13
作者 刘勃 周荷琴 魏铭旭 《中国图象图形学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2005年第2期187-191,F005,共6页
在城市交通流量视频检测系统中,夜间车辆检测一直是个难题。传统的方法都是基于形态学算子,通过检测车头灯来检测车辆,这种方法运算量较大,而且受环境光线影响比较大,为此,提出了一种基于颜色和运动信息的夜间车辆检测方法。该方法首先... 在城市交通流量视频检测系统中,夜间车辆检测一直是个难题。传统的方法都是基于形态学算子,通过检测车头灯来检测车辆,这种方法运算量较大,而且受环境光线影响比较大,为此,提出了一种基于颜色和运动信息的夜间车辆检测方法。该方法首先利用颜色信息在图像中检测出车辆尾灯,并对车辆尾灯进行连续的跟踪;然后利用运动信息和先验知识对车辆尾灯进行匹配;最后统计出交通流量。实验结果表明,该算法可以准确的检测出夜间正常行驶的车辆,并且能够适应雨天等复杂天气条件。 展开更多
关键词 车辆检测 尾灯 夜间 交通流量 行驶 车头 雨天 运动信息 形态学算子 先验知识
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基于激光点云与图像信息融合的交通环境车辆检测 被引量：39
14
作者 郑少武 李巍华 胡坚耀 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第12期143-151,共9页
随着无人驾驶汽车的快速发展,仅依靠单一传感器的环境感知已经无法满足车辆在复杂交通场景下的目标检测需求。融合多种传感器数据已成为无人驾驶汽车的主流感知方案。提出一种基于激光点云与图像信息融合的交通环境车辆检测方法。首先,... 随着无人驾驶汽车的快速发展,仅依靠单一传感器的环境感知已经无法满足车辆在复杂交通场景下的目标检测需求。融合多种传感器数据已成为无人驾驶汽车的主流感知方案。提出一种基于激光点云与图像信息融合的交通环境车辆检测方法。首先,利用深度学习方法对激光雷达和摄像头传感器所采集的数据分别进行目标检测;其次,利用匈牙利算法对两种目标检测结果进行实时目标跟踪,进而对两种传感器检测及跟踪结果的特征进行最优匹配;最后,将已匹配及未匹配的目标进行择优输出,作为最终感知结果。利用公开数据集KITTI的部分交通环境跟踪序列及实际道路测试来验证所提方法,结果表明,所提融合方法实时车辆检测精度提升12%以上、误检数减少50%以上。 展开更多
关键词 激光点云 信息融合 环境感知 车辆检测
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基于视频的高速公路车辆检测和跟踪算法 被引量：25
15
作者 曹江中 戴青云 +1 位作者 谭志标 邸磊 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2006年第2期496-499,共4页
采用一种基于像素的新方法来更新背景,同时将工作区域分为车辆检测和车辆跟踪两个部分,在车辆检测区建立跟踪对象,在车辆跟踪区仅仅对跟踪对象进行预测跟踪,从而减少了跟踪的盲目性和算法的计算量,提高算法精度。根据该算法设计的视频... 采用一种基于像素的新方法来更新背景,同时将工作区域分为车辆检测和车辆跟踪两个部分,在车辆检测区建立跟踪对象,在车辆跟踪区仅仅对跟踪对象进行预测跟踪,从而减少了跟踪的盲目性和算法的计算量,提高算法精度。根据该算法设计的视频检测器已用于实际交通参数的采集,统计的结果表明该算法检测和跟踪的正确率分别高于96%和97%,并具有很好的实时性,能满足管理部门的需求。 展开更多
关键词 视频检测 车辆检测 车辆跟踪 背景更新
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计算机视觉下的车辆目标检测算法综述 被引量：37
16
作者 李明熹 林正奎 曲毅 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第24期20-28,共9页
车辆目标检测是基于计算机视觉的目标检测领域的一个重要应用领域,近年来随着深度学习在图像分类方面取得的巨大进展,机器视觉技术结合深度学习方法的车辆目标检测算法逐渐成为该领域的研究重点和热点。介绍了基于机器视觉的车辆目标检... 车辆目标检测是基于计算机视觉的目标检测领域的一个重要应用领域,近年来随着深度学习在图像分类方面取得的巨大进展,机器视觉技术结合深度学习方法的车辆目标检测算法逐渐成为该领域的研究重点和热点。介绍了基于机器视觉的车辆目标检测的任务、难点与发展现状,以及深度学习方法中几种具有代表性的卷积神经网络模型,通过这些网络模型衍生出的two stage、one stage车辆目标检测算法和用于模型训练的相关数据集与检测效果评价标准,对其存在的问题及未来可能的发展方向进行了讨论。 展开更多
关键词 深度学习 计算机视觉 车辆检测 目标检测算法
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车辆检测器及其发展研究 被引量：6
17
作者 阙大顺 《交通与计算机》 1999年第2期38-41,共4页
文章概述了车辆检测器的进展和分类，总结比较了各种类型的车辆检测器，对交通车辆检测技术的重点发展方向，尤其是对视频车辆检测系统做了简要介绍。
关键词 车辆 交通监探系统 公路交通 检测器
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基于卷积神经网络的道路车辆检测方法 被引量：35
18
作者 李琳辉 伦智梅 +3 位作者 连静 袁鲁山 周雅夫 麻笑艺 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期384-391,共8页
提出了一种基于卷积神经网络的前方车辆检测方法。首先,根据车底阴影特征,运用基于边缘增强的路面检测算法以及车底阴影自适应分割算法来分割并形成车底候选区域,以解决路面灰度分布不均及光照条件变化问题;其次,运用针对道路交通环境... 提出了一种基于卷积神经网络的前方车辆检测方法。首先,根据车底阴影特征,运用基于边缘增强的路面检测算法以及车底阴影自适应分割算法来分割并形成车底候选区域,以解决路面灰度分布不均及光照条件变化问题;其次,运用针对道路交通环境的卷积神经网络结构,建立图像样本库进行网络训练;在此基础上,采用基于卷积神经网络识别的方法以验证并剔除被误检测为车底阴影的候选区域,进而确定真正的车辆目标;最后,修改网络为三分类识别,以验证本文方法的强扩展性的优势。实验结果表明:本文提出的车辆检测方法能够很好地区分车底阴影和非车底阴影干扰,有效地提高车辆检测的准确率和可靠性,降低误检率。 展开更多
关键词 车辆工程 车辆检测 单目视觉 卷积神经网络 阴影分割
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复杂交通场景中的车辆检测与跟踪新方法 被引量：23
19
作者 郁梅 王圣男 蒋刚毅 《光电工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期67-70,共4页
提出了复杂交通场景中的车辆检测新方法,采用背景差法进行运动对象分割,并结合运动边缘检测以提高检测的准确性,对提取出的感兴趣区域按一定规则进行区域融合以检测车辆。提出基于区域特征匹配的车辆跟踪新方法,通过计算车辆链表中区域... 提出了复杂交通场景中的车辆检测新方法,采用背景差法进行运动对象分割,并结合运动边缘检测以提高检测的准确性,对提取出的感兴趣区域按一定规则进行区域融合以检测车辆。提出基于区域特征匹配的车辆跟踪新方法,通过计算车辆链表中区域的特征向量与当前帧运动区域特征向量的距离确定匹配车辆,实现车辆跟踪。同时利用“确定车辆”、“临时车辆”规则解决车辆遮挡和阴影问题。实验结果表明该方法简单有效,能有效解决车辆遮挡和阴影问题,实时提取交通信息。 展开更多
关键词 车辆检测 车辆跟踪 图像分割 背景差法
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基于磁阻传感器的车辆检测算法综述 被引量：33
20
作者 潘霓 骆乐 闻育 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第19期245-248,共4页
磁阻传感器将车辆引起的地磁扰动转换为清晰的电压信号,采用阈值算法可得到交通流量、车长、车速等多种信息。地磁检测器是环形线圈的理想代替技术,国内外许多学者对基于地磁车辆检测器的检测算法展开了研究。结合国内外的研究状况根据... 磁阻传感器将车辆引起的地磁扰动转换为清晰的电压信号,采用阈值算法可得到交通流量、车长、车速等多种信息。地磁检测器是环形线圈的理想代替技术,国内外许多学者对基于地磁车辆检测器的检测算法展开了研究。结合国内外的研究状况根据研究对象对算法进行分类,并总结算法存在的问题,最后提出相应的解决办法。 展开更多
关键词 磁阻效应 各向异性磁阻 车辆检测 地磁检测器 时间序列
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