【摘 要】
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在基于路况视频的机车安全行驶中,依据轨道与信号灯的相对位置先验知识可缩小信号灯检测范围,提高信号灯检测的效率和可靠性,但在某些复杂光照条件下(尤其是夜间)因检测不到轨道而无法提供信号灯区域信息。针对此问题,提出一种基于光流的信号灯区域预测方法,首先在感兴趣区域中使用KLT算子提取强角点,并采用基于金字塔的Lucas-Kanade光流法计算强角点光流;然后根据全局光流信息判断机车转向状态;最后结合转
【机 构】
:
四川大学计算机学院,四川大学图书馆
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61173182,61179071), 四川省应用基础项目(2011JY0124), 四川省国际科技合作与交流研究计划资助项目(2012HH0004), 四川省科技创新苗子工程(2011021)
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在基于路况视频的机车安全行驶中,依据轨道与信号灯的相对位置先验知识可缩小信号灯检测范围,提高信号灯检测的效率和可靠性,但在某些复杂光照条件下(尤其是夜间)因检测不到轨道而无法提供信号灯区域信息。针对此问题,提出一种基于光流的信号灯区域预测方法,首先在感兴趣区域中使用KLT算子提取强角点,并采用基于金字塔的Lucas-Kanade光流法计算强角点光流;然后根据全局光流信息判断机车转向状态;最后结合转向状态与先验知识估计出信号灯区域。此外,还提出了利用转向状态进行轨道跟踪检错的方法,该方法可及时发现轨道
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