论文摘要
为从广域的视角准确全面地采集连续交通流信息,针对悬停无人机视频提出了基于形态分析的车辆自动识别方法。首先,人工勾画视频帧图像的感兴趣区域,并进行灰度化处理;其次,基于感兴趣区域的Canny边缘检测结果生成亚像素级骨架图像,并对图像骨架进行分解和重构处理;然后,综合应用形态学运算(膨胀、腐蚀、填充、闭运算)和连通域形态特征(面积、矩形度、等效椭圆长轴与短轴)识别车辆目标;最后,对548帧无人机视频图像分别进行算法检测和人工识别,并计算车辆识别的正检率、重检率、漏检率和错检率。结果表明:该算法具有较高的正检率(均值95.02%),较低的重检率(均值2.20%)、漏检率(均值2.77%)和错检率(均值8.24%);同时,正检率、重检率、漏检率和错检率标准差分别为2.09%、1.67%、1.67%和2.56%,表明算法性能指标值离散程度较小、稳定性较高。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 彭博,蔡晓禹,周涛,李少博,张有节,段连飞
关键词: 交通工程,车辆检测,骨架重构,形态分析,无人机,感兴趣区域
来源: 重庆交通大学学报(自然科学版) 2019年04期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 公路与水路运输,计算机软件及计算机应用
单位: 山地城市交通系统与安全重庆市重点实验室,重庆交通大学交通运输学院,重庆市交通规划研究院,安徽科力信息产业有限责任公司
基金: 国家自然科学基金青年科学基金项目(61703064),重庆市社会事业与民生保障科技创新专项项目(cstc2015shms-ztzx30002),重庆市教委科学研究项目(KJ1600513),重庆市基础前沿与技术创新项目(cstc2017jcyjAX0473,cstc2018jscx-msybX0295),城市交通管理集成优化重点实验室与山地城市交通系统安全实验室开放基金(2017KFKT01,2018TSSMC05)
分类号: U495;TP391.41
页码: 15-22
总页数: 8
文件大小: 1545K
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