大货车闯禁行的实时识别方法

针对车流量大的多车道路面,提出了一种大货车闯禁行实时智能识别方法。该方法首先根据车牌颜色检测大车,进而以车牌在协同拍摄的远近景中存在相对固定的位置关系通过拟合函数及局部搜索技术获取大车,然后提出了基于mean shift分割与边缘检测相结合的方法以获取3个能有效区分大客车和大货车的结构特征,最后使用模糊规则实现大货车的识别。实测结果表明提出的方法能有效克服光照和模糊等干扰,准确率高,识别速度快,能满足实时性要求,具有较高的应用价值。     

基于特征点的多运动目标跟踪

该文针对智能监控的需求,提出基于特征的多运动目标跟踪算法。通过自适应Marr小波核函数背景建模算法,在冗余离散小波域进行多运动目标识别。运动跟踪采用SIFT特征粒子滤波算法,并采用队列链表法记录多运动目标之间的数据关联,在提高识别准确率的同时降低了运算的复杂度。实际测试表明,该算法对于多运动目标识别跟踪具有更优越的实时性和抗遮挡性,在智能监控领域具有较广泛的应用前景。