基于视觉及多特征的前方车辆检测算法

• 作者: 刘冠宇 段建民 郑榜贵
• 来源期刊: 北京工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 车辆检测 机器视觉 智能车辆 阴影特征 对称性检测
• 年，卷（期）: 2015,（9）
• 所属期刊栏目: 电子信息与控制工程
• 页码范围: 1326-1333
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 4620字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11936/bjutxb2014050061

摘要

针对现有视频车辆检测算法受光照、噪声等环境因素影响大,漏检和误检率高,难以同时满足鲁棒性及实时性的问题,提出了一种完整的前方车辆检测算法.该算法在改进的Hough变换提取车道线的基础上,首先对图像进行自适应二值化处理,通过腐蚀、膨胀法滤除干扰点；使用简洁有效的方法进行阴影线的合并及ROI区域的提取；算法利用目标区域内的信息熵、车尾对称性特征对感兴趣区域( region of interest, ROI)进行筛选和判别,降低了算法的漏检和误检率；使用改进的Robinson方向检测算子提取车辆边界,取得了较好的效果.结果表明：在处理分辨率为640伊480的视频时,检测正确率89%,运算速度平均为17.6帧/s.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	段建民	北京工业大学城市交通学院	130	1093	16.0	25.0
2	刘冠宇	北京工业大学城市交通学院	5	57	4.0	5.0
3	郑榜贵	北京工业大学城市交通学院	21	337	12.0	18.0