基于机器视觉的车辆排队长度检测
现如今智能交通系统的研究越来越受到国内外学者的关注,而车辆排队长度检测技术是智能交通系统中重要的研究内容.为了获取准确的参数数据,文中突破传统的雷达、微波、红外等检测技术,提出一种基于机器视觉的车辆排队长度检测技术.通过运用强大的机器视觉库,对摄像头采集到的视频流信息进行图像灰度化、直方图均衡化、获取感兴趣区域、Canny算子检测车辆等一系列图像算法处理,最后利用摄像机标定技术得到准确的车辆排队长度.实验表明,此检测方法可以检测到较准确的车辆排队长度,可以为智能交通系统提供重要交通参数依据.
智能交通、机器视慌、Canny算子、摄像机标定技术
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TP31(计算技术、计算机技术)
2019-06-05(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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