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公开(公告)号：CN103136935A
公开(公告)日：2013-06-05
申请号：CN201310010960.1
申请日：2013-01-11
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种在有遮挡情况下跟踪车辆的方法，它包括如下步骤：采集图像并设置检测线圈，通过判断检测线圈内块的运动矢量的大小来检测属于车辆的块；通过查找前一帧图像中每一个属于车辆的块在当前帧图像中的对应的块，来跟踪每一辆车；通过当前帧图像中属于某一辆车的块与其它车辆的掩码区域的重叠程度来检测发生遮挡的块，查找发生遮挡的块在前一帧图像中的对应块，通过该对应块与前一帧图像中车辆掩码区域的重叠程度来对发生遮挡的块进行归属判决，从而完成对车辆遮挡的处理。本发明在有遮挡情况下跟踪车辆的方法具有跟踪准确度高和稳定性强的优点。
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公开(公告)号：CN103310465A
公开(公告)日：2013-09-18
申请号：CN201310263026.0
申请日：2013-06-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于马尔科夫随机场的车辆遮挡处理方法，包括以下步骤：步骤10）建立背景图；步骤20）建立车辆前景轮廓图；步骤30）在车辆轮廓里填充块；步骤40）进行块的遮挡处理，包括步骤401）至步骤405）：步骤401）在车辆K包含的所有n个块中，以第t-1帧灰度图像中的第i个块为模板，利用三步搜索法确定在第t帧灰度图像中，与最为匹配的匹配块步骤402）测算的运动矢量；步骤403）对匹配块进行验证处理；步骤404）对块进行遮挡判断和遮挡处理；步骤405）返回步骤401），直至i=n，完成所有块的验证处理和遮挡处理。该车辆遮挡处理方法对车辆的跟踪精度高，处理准确，且具有良好的实时性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102799857B
公开(公告)日：2014-12-17
申请号：CN201210202508.0
申请日：2012-06-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 一种视频多车辆轮廓检测方法，首先画虚拟围栏圈出监控区域，画虚拟检测器获取车宽、最小车长等参数；再通过背景差分、二值化、形态学开操作、轮廓提取等一系列步骤得到车身轮廓集合；通过跟踪组成车辆的像素块，实现车辆的跟踪，得到车辆的初始轮廓；以车辆的初始轮廓为基础，吞并同属本车的车身轮廓，使正在驶入监控区域的车辆的轮廓更完整；从剩余的车身轮廓中选择较大的轮廓，作为新车初始轮廓，再吞并同属本新车的车身轮廓，使得新驶入监控区域的车辆被及时地检测出来。该方法解决了摄像机抖动、道路两旁图像干扰、车辆前景不连通、邻近车辆轮廓粘连问题。
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公开(公告)号：CN103136935B
公开(公告)日：2015-04-15
申请号：CN201310010960.1
申请日：2013-01-11
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种在有遮挡情况下跟踪车辆的方法，它包括如下步骤：采集图像并设置检测线圈，通过判断检测线圈内块的运动矢量的大小来检测属于车辆的块；通过查找前一帧图像中每一个属于车辆的块在当前帧图像中的对应的块，来跟踪每一辆车；通过当前帧图像中属于某一辆车的块与其它车辆的掩码区域的重叠程度来检测发生遮挡的块，查找发生遮挡的块在前一帧图像中的对应块，通过该对应块与前一帧图像中车辆掩码区域的重叠程度来对发生遮挡的块进行归属判决，从而完成对车辆遮挡的处理。本发明在有遮挡情况下跟踪车辆的方法具有跟踪准确度高和稳定性强的优点。
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公开(公告)号：CN102184412B
公开(公告)日：2013-05-01
申请号：CN201110120361.6
申请日：2011-05-09
Applicant: 东南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种基于最小错误率贝叶斯分类器的车牌数字及字母识别方法，该方法为：以粗网格特征作为字符识别的特征，针对34类数字及字母字符，建立各自的字符样本库，根据样本库计算各类字符粗网格特征的均值、协方差矩阵及字符的先验概率，进而得到各类字符的判别函数，完成最小错误率贝叶斯分类器的设计，之后提取待识别字符图像的粗网格特征，利用最小错误率贝叶斯分类器对该字符图像进行第一级分类，如果第一级分类得到的类别属于相近字符的类别，则分5种情况分别提取该字符图像不同位置的局部特征，进行相近字符的第二次分类。本发明中最小错误率贝叶斯分类器所用的判别函数简单且对字符进行二级分类，具有识别速度快、识别准确性高的优点。
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公开(公告)号：CN102799857A
公开(公告)日：2012-11-28
申请号：CN201210202508.0
申请日：2012-06-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 一种视频多车辆轮廓检测方法，首先画虚拟围栏圈出监控区域，画虚拟检测器获取车宽、最小车长等参数；再通过背景差分、二值化、形态学开操作、轮廓提取等一系列步骤得到车身轮廓集合；通过跟踪组成车辆的像素块，实现车辆的跟踪，得到车辆的初始轮廓；以车辆的初始轮廓为基础，吞并同属本车的车身轮廓，使正在驶入监控区域的车辆的轮廓更完整；从剩余的车身轮廓中选择较大的轮廓，作为新车初始轮廓，再吞并同属本新车的车身轮廓，使得新驶入监控区域的车辆被及时地检测出来。该方法解决了摄像机抖动、道路两旁图像干扰、车辆前景不连通、邻近车辆轮廓粘连问题。
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公开(公告)号：CN103310465B
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201310263026.0
申请日：2013-06-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于马尔科夫随机场的车辆遮挡处理方法，包括以下步骤：步骤10）建立背景图；步骤20）建立车辆前景轮廓图；步骤30）在车辆轮廓里填充块；步骤40）进行块的遮挡处理，包括步骤401）至步骤405）：步骤401）在车辆K包含的所有n个块中，以第t-1帧灰度图像中的第i个块为模板，利用三步搜索法确定在第t帧灰度图像中，与最为匹配的匹配块步骤402）测算的运动矢量；步骤403）对匹配块进行验证处理；步骤404）对块进行遮挡判断和遮挡处理；步骤405）返回步骤401），直至i=n，完成所有块的验证处理和遮挡处理。该车辆遮挡处理方法对车辆的跟踪精度高，处理准确，且具有良好的实时性。
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