融合ViBe与帧差法的交叉路口多车辆检测方法

前景检测的精确程度是交叉路口车辆检测的重要因素,传统的基于背景建模的前景检测方法存在拖影现象,并且通常难以分辨出无牌车辆,针对上述问题,提出一种融合ViBe与帧差法的前景检测算法,并在此基础上结合车牌检测算法来检测场景当中的车辆;首先,结合帧差法和ViBe算法对背景像素点的判定结果,采用不同更新因子更新背景模型,其次,使用一种多条件过滤车牌检测算法定位运动区域当中车牌,最后,以检测到的车牌中心为锚点,定位出最终车牌区域;实验结果表明,该前景检测算法可有效应对交叉路口场景下的前景检测的拖影现象,同时车辆检测算法可以准确检测出进入场景时的车辆,并分辨出无牌车辆。     

基于迭代拟合的集装箱角件边缘检测算法

噪声通常是影响集装箱角件图像中低层次语义信息提取精度的重要因素,传统的边缘检测算法通常通过改进滤波器和阈值来消除图像中的物理噪声和环境噪声,但是却无法去除边缘检测后的噪声,为解决这一问题,提出了一种基于迭代拟合的边缘检测算法。首先,对角件图像进行一系列预处理操作获取边缘点集,其次,使用拟合算法处理点集并且得到函数表达式,然后定义偏差值度量并计算,用于衡量目标点集到拟合或者检测结果的偏差,最后,去除定义下距离拟合结果最远的指定数量的点,如此迭代拟合直至评价函数收敛。实验结果与分析表明,该算法可以有效地去除边缘点集中的非真实边缘点,相比于传统的边缘检测算法更能去除特殊噪声,算法具有收敛速度快、准确率较高、灵活性好等特点。