基于Kinect深度虚拟线圈的夜间车流量检测

• 作者: 张汝峰 穆孟超 胡钊政
• 来源期刊: 交通信息与安全
• 学科: 交通运输
• 关键词: 智能交通 夜间车流量检测 深度虚拟线圈 Kinect SVM 车型分类
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 交通信息工程与控制
• 页码范围: 28-36
• 页数: 9页
• 分类号: U491.116
• 字数: 5968字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.1674-4861.2017.05.004

摘要

针对夜间环境下基于摄像机的车辆检测方法存在精度低、稳定性差以及无法对车型进行有效识别等问题,提出一种基于Kinect深度虚拟线圈的夜间车辆检测与计数算法.首先对Kinect深度图像进行预处理,分别获得运动目标深度图(MDM)与空洞深度图(HDM).然后在MDM与HDM上设置虚拟线圈,利用积分图像分别生成对应的一维运动信号,对其进行加权合成获得对车辆运动特征的表达,并在合成的运动信号范围内检测出车辆目标,并计算出车辆目标的几何特征,通过SVM对车型进行有效识别.实验结果表明,该算法对于单双车道的车辆计数正确率分别高达99.75％与99.25％,大小车型分类正确率可达99.80％,处理单张图片的平均时间仅为7 ms.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡钊政	武汉理工大学智能交通系统研究中心	17	71	6.0	8.0
2	穆孟超	武汉理工大学智能交通系统研究中心	3	13	2.0	3.0
3	张汝峰	河北工业大学电子与信息工程学院	2	10	2.0	2.0