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公开(公告)号：CN103413439A
公开(公告)日：2013-11-27
申请号：CN201310326455.8
申请日：2013-07-30
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明给出了一种基于视频的客车与货车分类方法，该方法以LED灯带为辅助，利用车窗玻璃的镜面反射的原理，根据货车和客车车窗数目不同这一显著特点，通过车辆跟踪、二值化处理、带状目标检测等算法，获取视频序列中目标LED灯带的反射影像，实现对是否存在车窗玻璃的检测识别，并且判断是否有足够多的车窗玻璃，以此对大中型客车与货车种类进行实时、可靠的划分，该技术采用非接触式方式检测，故障率低；客车与车不必设置专门的通道，极大提高了有限空间的利用率；安装和维修时不会阻断交通，在高速公路收费系统中具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN103413439B
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201310326455.8
申请日：2013-07-30
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明给出了一种基于视频的客车与货车分类方法，该方法以LED灯带为辅助，利用车窗玻璃的镜面反射的原理，根据货车和客车车窗数目不同这一显著特点，通过车辆跟踪、二值化处理、带状目标检测等算法，获取视频序列中目标LED灯带的反射影像，实现对是否存在车窗玻璃的检测识别，并且判断是否有足够多的车窗玻璃，以此对大中型客车与货车种类进行实时、可靠的划分，该技术采用非接触式方式检测，故障率低；客车与车不必设置专门的通道，极大提高了有限空间的利用率；安装和维修时不会阻断交通，在高速公路收费系统中具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN103150550B
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201310045531.8
申请日：2013-02-05
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提供了一种基于运动轨迹分析的道路行人事件检测方法，通过划分成多个块区域图像中的每个块，在背景图像中找到与该块位置相同的背景块，计算灰度差值的绝对值之和并赋值，确定目标块，寻找最佳角点，得到特征点，同时创建一个目标结构体，记录这些目标的特征点位置以及匹配跟踪计数器信息，用模板在当前帧图像中搜索，重复上述过程，得到目标的跟踪轨迹，通过查找映射表，得到跟踪轨迹对应的实际距离，求得跟踪轨迹的速度，判断该目标是否为行人。本发明的检测方法，可对视频范围内所有行人目标进行检测，不受环境限制，能够对实时视频进行检测，且检测时间短、易于实现、准确性较高，很适合于实时检测行人事件，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN103150550A
公开(公告)日：2013-06-12
申请号：CN201310045531.8
申请日：2013-02-05
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提供了一种基于运动轨迹分析的道路行人事件检测方法，通过划分成多个块区域图像中的每个块，在背景图像中找到与该块位置相同的背景块，计算灰度差值的绝对值之和并赋值，确定目标块，寻找最佳角点，得到特征点，同时创建一个目标结构体，记录这些目标的特征点位置以及匹配跟踪计数器信息，用模板在当前帧图像中搜索，重复上述过程，得到目标的跟踪轨迹，通过查找映射表，得到跟踪轨迹对应的实际距离，求得跟踪轨迹的速度，判断该目标是否为行人。本发明的检测方法，可对视频范围内所有行人目标进行检测，不受环境限制，能够对实时视频进行检测，且检测时间短、易于实现、准确性较高，很适合于实时检测行人事件，具有广阔的应用前景。
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