基于多特征集成的卡口图像前车窗的定位算法

• 作者: 刘宇 周丽存 曲宝珠 曹国
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 智能交通 车窗定位 形态学建筑物指数 多特征集成 卡口图像
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 19-24,29
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4772字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2016.12.005

摘要

随着高清卡口系统的普及,其所提供的静态卡口图像对公路交通安全建设有着重要的作用.针对该类图像,文中提出一种多特征集成的前车窗自动检测算法.首先,对图像进行车体检测,车牌定位,根据车牌与车窗的几何关系得到车窗粗定位的图像;然后用车窗直线特性和形状特性对车窗粗定位后的图像进行区域划分,将其分成几个候选区域;再对候选区域分别提取三个特征:形态学特征、形状特征、密封条光谱特征;最后建立多特征集成函数来判定车窗区域.实验表明,提出的方法具有较高的检测精度,同时当车型、车色以及光照变化较大时,该算法仍有较好的鲁棒性和适应性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹国	南京理工大学计算机科学与工程学院	29	146	7.0	11.0
2	刘宇	南京理工大学计算机科学与工程学院	8	31	3.0	5.0
3	曲宝珠	南京理工大学计算机科学与工程学院	2	6	2.0	2.0
4	周丽存	南京理工大学计算机科学与工程学院	2	6	2.0	2.0