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公开(公告)号:CN105740809A
公开(公告)日:2016-07-06
申请号:CN201610060174.6
申请日:2016-01-28
Applicant: 东南大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00798
Abstract: 本发明是一种基于机载摄像机的高速公路车道线检测方法。第一步逐帧读入图像,第二步截取感兴趣区域图像,第三步对感兴趣区域图像进行降采样,第四步基于彩色图像进行二值化,获取含有车道线的二值图像,第五步利用车道线宽度信息去除车辆和路边建筑物等干扰物,然后根据图像中每个连通域的面积进行滤波,去除面积较小的杂散点,得到车道线图像,第六步获取直线段参数,第七步根据车道线分布特点剔除非车道线直线,第八步更新感兴趣区域ROI宽度和左上角点坐标。本发明是一种基于机载摄像机的高速公路车道线检测方法,可以检测视频图像中的所有车道线,为进行高速公路上各车辆的违法行为分析提供了重要保障,而且该方法准确性高,鲁棒性好。
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公开(公告)号:CN105005778B
公开(公告)日:2018-07-17
申请号:CN201510502841.7
申请日:2015-08-14
Applicant: 东南大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 一种基于改进的视觉背景提取的高速公路车辆检测方法,第一步,初始化读入图像,将输入的彩色图像转换为灰度图像;第二步,对图像进行背景建模,如果是第一帧图像,则进行背景初始化,否则进行背景更新,从而分割出背景;第三步,从前景中分割出路面;第四步,对图像进行八邻域填充;第五步,利用车道线较窄的特点来去除车道线;第六步,采用纵向填充的方法来填充车辆内部;第七步,提取车辆区域并绘制车辆区域的外接矩形框;本发明采用图像处理的方式检测无人机航拍视频中的高速公路上的车辆,成本低廉,检测精度高,实时性好,适用面广。
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公开(公告)号:CN105740809B
公开(公告)日:2019-03-12
申请号:CN201610060174.6
申请日:2016-01-28
Applicant: 东南大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明是一种基于机载摄像机的高速公路车道线检测方法。第一步逐帧读入图像,第二步截取感兴趣区域图像,第三步对感兴趣区域图像进行降采样,第四步基于彩色图像进行二值化,获取含有车道线的二值图像,第五步利用车道线宽度信息去除车辆和路边建筑物等干扰物,然后根据图像中每个连通域的面积进行滤波,去除面积较小的杂散点,得到车道线图像,第六步获取直线段参数,第七步根据车道线分布特点剔除非车道线直线,第八步更新感兴趣区域ROI宽度和左上角点坐标。本发明是一种基于机载摄像机的高速公路车道线检测方法,可以检测视频图像中的所有车道线,为进行高速公路上各车辆的违法行为分析提供了重要保障,而且该方法准确性高,鲁棒性好。
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公开(公告)号:CN105005778A
公开(公告)日:2015-10-28
申请号:CN201510502841.7
申请日:2015-08-14
Applicant: 东南大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00825
Abstract: 一种基于改进的视觉背景提取的高速公路车辆检测方法,第一步,初始化读入图像,将输入的彩色图像转换为灰度图像;第二步,对图像进行背景建模,如果是第一帧图像,则进行背景初始化,否则进行背景更新,从而分割出背景;第三步,从前景中分割出路面;第四步,对图像进行八邻域填充;第五步,利用车道线较窄的特点来去除车道线;第六步,采用纵向填充的方法来填充车辆内部;第七步,提取车辆区域并绘制车辆区域的外接矩形框;本发明采用图像处理的方式检测无人机航拍视频中的高速公路上的车辆,成本低廉,检测精度高,实时性好,适用面广。
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