基于视频检测技术的隧道停车检测与识别算法

摘要：

针对现有视频停车检测算法多采用背景逐渐更新的方式,不能较好适应于存在照明突变和渐变的高速公路隧道交通场景的问题,设计了一种能有效抑制隧道光照变化的隧道停车检测与识别算法;首先针对光线变化等因素对隧道背景的影响,采用非参数核密度模型进行背景抽取,并结合相应的背景更新算法与背景差法实现运动前景的提取;然后改进基于灰度分析的时间序列法,通过叠加及归一化的方法充分利用前景图像二值信息进行像素级时间序列分析,以获取静止前景目标,并通过连通域分析滤除其他小面积静止物体的干扰;最后运用多轮廓搜索算法,针对检测区域内不同分区中的静止车辆,进行对象级多特征辨识,并依据一定的报警机制标识静止车辆,实现隧道停车事件自动报警;实验结果表明,提出的算法能有效抑制隧道光照变化,较好地实现了隧道停车的自动检测与识别,具有较高的准确性和有效性.

关键词：停车检测与识别、非参数核密度模型、背景更新、静止目标提取、车辆识别

所属期刊栏目：21

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国工程院重点咨询项目2012-ZX-22;教育部博士点基金项目20120191110047;重庆市自然科学基金重点项目2012JJB40002;重庆市科委工程中心研究计划项目2011pt-gc30005;重庆市科技攻关重点项目2011AB2052

在线出版日期：2015-01-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：3193-3196,3200