基于角点特征分析的车辆排队长度检测方法

• 作者: 刘新平 张影 王风华
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 运动检测 改进FAST PCA 车辆排队 形态学处理
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 软件技术·算法
• 页码范围: 220-225
• 页数: 6页
• 字数: 3202字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007324

摘要

针对交通堵塞造成的各种状况,通过视频分析实现实时高效的车辆排队长度检测,从而获取更多的交通信息改善交通状况.本文通过传统的FAST角点检测方法与运动检测的过程相结合得到改进后的FAST算法,使用改进后的FAST角点特征分析技术,不仅可以提取出当前交通道路上表征车辆存在的角点特征图,还可以获取角点位置的运动状态.通过对交通监控下的视频进行预处理后,单一车道内处于静态的角点特征形成车辆排队,并进行PCA处理得到一维向量,最后对一维向量进行形态学处理来检测单一车道内的车辆排队长度.实验表明,本方法检测精度平均98％,满足应用于实际场景.