基于阴影自适应门限的车辆检测

为了提高基于车辆阴影特征的车辆检测正确率,对不同光照强度下阴影判决门限的提取进行了研究。提出了一种在HSV颜色空间中通过Otsu算法获得能适应环境光照变化的阴影判决门限的算法,并利用获得的阴影判决门限来检测车辆的阴影特征。该算法同时利用基于Hough变换的车道线检测算法来减少背景噪声的干扰,实现了在不同光照强度下对车辆的检测。实验结果表明,该算法在不同的光照条件下有较高的检测概率和稳健性,并且相对于传统算法性能有了较大的提高。

Vehicle Detection Based On Self-Adaption Shadow Threshold