共查询到18条相似文献,搜索用时 156 毫秒
1.
2.
目的 提出一种基于颜色特征和边缘特征相融合的算法,实现对复杂交通场景中车辆阴影的检测和消除。方法 首先,通过经典混合高斯背景建模方法建立背景模型,以帧差法获取运动目标前景。其次,针对复杂多变的交通道路场景,采用串行融合策略检测车辆阴影。对运动目标前景基于边缘特征检测阴影之后,再进行RGB颜色特征方法检测阴影,此过程中利用边缘差分、形态学处理等运算以达到更好的阴影消除效果。为提高算法效率,对前景区域进行阴影评估,从而判断是否有必要进行阴影检测和消除。结果 通过与统计参数法SP、统计非参数法SNP、两类判定性非模型法DNM1、DNM2等算法的对比,本文算法的阴影检测率和阴影识别率分别有大约10%的提升。实验结果表明,该算法能够有效消除车辆阴影,具有良好的准确性和鲁棒性。结论 本文算法结合颜色和边缘两种特征,弥补基于单个特征方法的单一性,降低由于阴影区域边缘复杂、车辆颜色与阴影颜色相近等原因造成的阴影误检率,阴影消除效果良好。 相似文献
3.
4.
基于车辆模板和边缘信息的阴影消除方法 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了一种基于车辆模板和车辆与阴影的边缘信息的阴影消除方法。该方法先利用了背景和车辆之间灰度差距比较明显,找出大概的车辆模板。通过应用光源投射时候形成的阴影方位的先验知识以及车辆和阴影之间的边缘信息,在模板内部消除阴影,可以达到很高的准确性。在进行分割过程的时候,采用了动态的阈值选取方法,可以在不同情况下实现很好的鲁棒性。 相似文献
5.
基于ViBE目标检测算法,融合交通监控视频中车辆的边缘与颜色特征,提出一种基于多特征融合的算法,实现对复杂交通场景中车辆阴影的检测与去除。通过ViBE提取前景目标,采用串行融合方式检测阴影。首先在传统的基于边缘特征检测阴影的基础上,利用水平集方法代替水平垂直填充,实现多个前景目标内部边缘的快速填充。在获取候选的阴影区域后,结合HSV颜色特征以及形态学处理等操作,以达到更好的阴影去除效果。通过对不同的视频图像序列进行测试,表明提出的多特征融合算法能有效去除投射阴影,且优于单个特征方法,适用于复杂的交通场景。 相似文献
6.
7.
基于HOG特征和SVM的前向车辆识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解决汽车安全驾驶辅助系统中的前向车辆实时识别问题,提出了一种基于梯度方向直方图特征和支持向量机的前向车辆识别方法。通过分割提取车辆底部阴影特征生成假设区域,采用基于直方图分析的方法实现车辆底部阴影的准确分割,综合分析车底阴影的水平边缘特征和垂直边缘特征完成假设区域的生成;使用基于梯度方向直方图特征和支持向量机得到的车辆分类器对获得的车辆假设区域进行验证,剔除了假设区域中的非车辆区域。利用采集的道路视频对提出的方法进行了车辆识别实验,结果表明,该方法能够在不同光照条件下自适应地进行实时车辆识别,其中在正常光照下的识别率为96.52%,误识别率为3.59%。 相似文献
8.
9.
10.
实时部分遮挡车辆分割及阴影消除 总被引:1,自引:0,他引:1
遮挡和阴影问题是智能交通视频监控系统的重要难题.提出一种实时部分遮挡车辆分割及阴影消除方法,该方法针对不同车辆阴影类型获取反映车辆阴影几何形态特征且仅包含稀少像素的阴影线,利用阴影线梯度信息实现阴影消除,并采用几何形态特征分割部分遮挡车辆.实验结果证明,该方法不仅具有较高准确性,而且能满足实时性. 相似文献
11.
Moving Shadow Detection and Removal for Traffic Sequences 总被引:3,自引:0,他引:3
Mei Xiao Chong-Zhao Han Lei Zhang 《国际自动化与计算杂志》2007,4(1):38-46
Segmentation of moving objects in a video sequence is a basic task for application of computer vision. However, shadows extracted along with the objects can result in large errors in object localization and recognition. In this paper, we propose a method of moving shadow detection based on edge information, which can effectively detect the cast shadow of a moving vehicle in a traffic scene. Having confirmed shadows existing in a figure, we execute the shadow removal algorithm proposed in this paper to segment the shadow from the foreground. The shadow eliminating algorithm removes the boundary of the cast shadow and preserves object edges firstly; secondly, it reconstructs coarse object shapes based on the edge information of objects; and finally, it extracts the cast shadow by subtracting the moving object from the change detection mask and performs further processing. The proposed method has been further tested on images taken under different shadow orientations, vehicle colors and vehicle sizes, and the results have revealed that shadows can be successfully eliminated and thus good video segmentation can be obtained. 相似文献
12.
13.
在实时视频图像车辆目标检测时,为了克服行进中车辆背景噪声和阴影带来的准确率低、漏检率高等问题,提出一种时空融合和内外标记的分水岭车辆检测算法。通过相邻视频三帧差法得到的时域运动变化信息结合Canny算子得到的边缘图像相结合,得到时域掩模图像。利用文中提出的基于二次重构、内外区域标记、梯度修正的分水岭空域算法对运动区域及其周围区域进行分割,解决了一般分水岭算法的过分割现象。将得到的结果进行投影,以提高运动状态下车辆的检测精度。实验结果表明,在车辆背景噪声和阴影的影响下,该算法的检测效果仍然较好,车辆漏检率降低到4.90%,算法的准确性、鲁棒性和适应性较好。 相似文献
14.
15.
对于视频分割中运动阴影消除的问题,提出了一种结合色度、亮度和边缘信息的方法.首先使用结合核密度估计和边缘信息的分割方法获得初始分割结果及其中运动对象的边缘,然后提取输入视频帧的色度和亮度信息以得到可能的运动阴影区域,最后通过阴影区域生长将运动阴影和运动对象区分开.实验结果表明,该方法具有良好的消除运动阴影的性能. 相似文献
16.
Moving vehicle detection and tracking is the key technology in the intelligent traffic monitoring system. For the shortcomings and deficiencies of the frame-subtraction method, a novel Marr wavelet, kernel-based background modeling method and a background subtraction method based on binary discrete wavelet transforms (BDWT) are introduced. The background model keeps a sample of intensity values for each pixel in the image and uses this sample to estimate the probability density function of the pixel intensity. The density function is estimated using a new Marr wavelet kernel density estimation technique. The background and current frame are transformed by BDWT, and moving vehicles are detected in the binary discrete wavelet transforms domain. For the shortages of RGB (Red, Green, Blue) or HSV (Hue, Saturation, Value) color space-based vehicle shadow segmentation algorithms, shadow segmentation algorithm based on YCbCr color space and edge detection is proposed. The original data of the shadow according to the characteristics of the YCbCr space is chosen, and then, combined with edge detection, the shape and location of the vehicle region is determined. An automatic particle filtering algorithm is used to track the vehicle after detection and obtaining the center of the object. An actual road test shows that the algorithm can effectively remove the influence of pedestrians and cyclists in the complex environment, and can track the moving vehicle exactly. The algorithm with better robustness has a practical value in the field of intelligent traffic monitoring. 相似文献
17.
提出了一种静止摄像机条件下的运动目标检测和去除阴影的方法。该方法采用以图像亮度和能量大小为判断依据的分块背景重建方法来快速更新背景,并结合背景相减法,网格化连通域检测,形态学滤波等步骤来检测和提取运动目标,同时运用边缘检测获取阴影边缘信息,并结合形态学运算来去除阴影区域,恢复出完整物体目标。实验结果表明,该方法能够有效地检测出运动目标和抑制阴影。 相似文献
18.
交通场景中的静止或运动阴影往往会降低车辆目标跟踪的精度,因此有效地去除阴影是交通监控视频处理的重要环节之一。然而,目前尚无一种能够同时发掘阴影的空间域和频率域特性且抵抗静止和运动阴影干扰的阴影去除方法。为此,提出了一种基于空-频域联合投票策略的交通视频阴影去除方法。首先,将视频帧从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间,再进行非下采样剪切波变换;其次,假设变换系数服从高斯分布,采用变换系数的均值和标准差计算每个尺度的加权掩码;然后,根据多尺度变换系数的零树分布特性,利用粗尺度的加权掩码校正细尺度的加权掩码,将各个尺度、各个颜色通道的加权掩码进行线性组合后得到一个公共掩码,再采用基于最小二乘法拟合的最大熵方法计算自适应分割阈值,对公共掩码进行二值化;最后,联合频率域加权掩码、S通道和V通道的掩码进行投票,进而确定去除阴影后的运动车辆区域。实验结果表明,该算法可有效去除交通监控视频中的静态/运动阴影,抑制阴影的干扰,将传统Meanshift算法的输出车辆轨迹与真实轨迹间的平均欧氏距离缩小95%,且未出现目标丢失的现象,增强了智能分析算法的鲁棒性。研究结果说明,该算法有效联合交通监控视频的空间域和频率域表示,充分发掘了运动车辆区域与阴影区域之间的纹理特性和颜色特性差异,有利于获得更精确的阴影去除结果,进而提高车辆目标跟踪的精度。 相似文献