【摘 要】
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为了解决计算机视觉在夜间低亮度、多干扰的光环境下交通流检测精度低、稳定性差等问题,研究了一种基于车头灯光斑特征稳定性与轨迹相似度的夜间交通流量检测方法。针对静态
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61572233);广东省科技计划项目(2016A050502006,2016A030313786);广东省交通运输厅科技项目(201502062)资助
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为了解决计算机视觉在夜间低亮度、多干扰的光环境下交通流检测精度低、稳定性差等问题,研究了一种基于车头灯光斑特征稳定性与轨迹相似度的夜间交通流量检测方法。针对静态检测方法难以在多干扰的条件下高精度地识别车灯的问题,提出了在跟踪过程中根据目标跟踪窗口的亮度与几何特征稳定性动态消除干扰光斑的车灯识别方法;针对静态配对方法稳定性较差、计算开销较大的问题,提出基于车灯跟踪轨迹相似度与位置关系的配对规则、辅以配对逻辑来实现车灯配对的方法。实验结果表明,该算法在常见检测环境下的正检率约为90%,漏检率可低于10%。算法
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