[发明专利]一种基于视觉图像处理的车速测量方法在审
申请号: | 202111302978.X | 申请日: | 2021-11-05 |
公开(公告)号: | CN114066968A | 公开(公告)日: | 2022-02-18 |
发明(设计)人: | 薛均晓;翟蓝航;李庆宾;王威立;毕宵飞;李荣德;吕彤辉 | 申请(专利权)人: | 郑州高识智能科技有限公司 |
主分类号: | G06T7/66 | 分类号: | G06T7/66;G06T7/33;G06V10/44;G06V30/10;G01P3/68 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 450000 河南省郑州市*** | 国省代码: | 河南;41 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 视觉 图像 处理 车速 测量方法 | ||
1.一种基于视觉图像处理的车速测量方法,其特征在于从监控摄像机中提取视觉图像数据并进行智能分析和处理,实现车辆速度的实时检测。
2.根据权利要求1所述的一种基于视觉图像处理的车速测量方法,其特征在于采用基于车灯等关键特征的方法,将车辆跟踪问题视为特征跟踪问题;在大多数情况下,在应用背景减法或基于学习的方法后,这些特征要么是车辆区域内的二进制值,要么是灰度级值;当跟踪被视为光流问题时,通常考虑KLT特征或角,分析车辆区域内的运动矢量;其他被跟踪的特性是二进制模式、边线或SIFT/SURF描述符;在任何情况下,使用质心作为车辆的代表性状态是非常不可靠的;大多数质心点检测方法并不是很准确,车辆轮廓可能由于多种因素(阴影、重叠、闭合物体等)而发生变化,视角的变化也会影响质心的位置,这使得质心很少代表车辆的同一时间点,利用基于深度学习的方法提高质心点检测的准确性,使用车辆的整个区域(基于轮廓或边界框)来执行跟踪的方法。
3.根据权利要求1所述的一种基于视觉图像处理的车速测量方法,其特征在于采用多种检测方法通过模板、区域或特征匹配/相关方法,检测车辆在预定义区域或入侵线等的交点,解决了数据关联问题(将每个跟踪的唯一标识符与每个对象关联),但不过滤被跟踪对象的状态,通过检测方法进行跟踪的一个特殊情况是车牌,使用光学字符识别(OCR)系统作为解决数据关联问题的方法,使跟踪系统更健壮,使用KLT特征进行车辆检测后,通常通过跟踪KLT来检测光流。
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