检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:王镇波[1,2] 余志[1,2] 赵建华[2,3] 李熙莹[1,2] 罗东华
机构地区:[1]中山大学工学院智能交通研究中心,广州510275 [2]广东省智能交通系统重点实验室,广州510275 [3]广东省公安厅交通管理局,广州510440 [4]广州市方纬交通科技有限公司,广州510275
出 处:《计算机工程与应用》2012年第12期14-18,23,共6页Computer Engineering and Applications
基 金:国家自然科学基金(No.5178362)
摘 要:为自动有效地获取交通监控场景中的多车道信息,提出一种利用骨架化边缘的多车道检测算法,以克服视频处理对固定场景和明确的先验车道位置信息的依赖。算法主要针对静态的交通背景图处理,采用背景提取、滤波和数字形态学预处理等,由Hough变换确定车道位置的骨架线;由行车方向约束车道线角度,利用车道线几何成像特性检测出准车道线,获取车道线和车道区域。实验表明,对不同的交通场景和不同光照条件,该方法能有效检测多车道,鲁棒性强,具有较高的工程应用价值。A multi-lanes detection method is proposed by extracting the edge of the background image automatical- ly for intelligent applications of traffic surveillance video processing, which requires stationary scene and lanes in- formation in advance. It focuses on static image processing: after background extraction from traffic video, filters and mathematical morphology are used for pretreatment. Hough transformation locates the lanes by gaining its skull from the edge of the background. With geometrical restriction, improper lines are excluded from lanes, and road ar- ea is confirmed. Several scence tests have been done to insure the method is effective. The proposed method turns out to be practically valuable, and has the robustness to detect multi-lanes from different scenes of traffic surveil- lance video under variant illumination conditions.
分 类 号:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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