基于单目视觉的道路车辆检测系统设计

• 作者: 张为公 王海 蔡英凤
• 来源期刊: 东南大学学报（英文版）
• 学科: 工学
• 关键词: 车辆检测 单目视觉 边缘和对称性融合 Gabor特征 PNN神经网络
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 页码范围: 169-173
• 分类号: TP391.4
• 字数: 1080字
• 语种: 英文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-7985.2011.02.011

摘要

为了减少车辆碰撞,设计了一个新的基于单目视觉的道路前方车辆检测系统.首先,建立一个基于DM642数字信号处理器的小型灵活硬件平台.然后,提出了一个2步车辆检测算法.第1步,采用车辆边缘和对称性融合算法,设定较低阈值检测出所有可能车辆,该步骤对车辆有接近100％的检测率(TP)和对非车辆有较高的误检率(FP),即能获得图像中所有可能车辆；第2步,采用多尺度多方向Gabor特征对车辆样本进行表征,并用概率神经网络对大量车辆和非车辆样本进行训练,从第1步获得的可能车辆中识别出正确的车辆.实验表明:所设计的系统在不同道路、天气和光照条件下都具有很高的检测率和较低的误检率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张为公	东南大学仪器科学与工程学院	227	2706	26.0	38.0
2	王海	东南大学仪器科学与工程学院	16	150	7.0	12.0
3	蔡英凤	东南大学仪器科学与工程学院	7	86	6.0	7.0