基于车灯特征的夜间车辆检测方法

道路交通在夜间发生事故的概率显著高于日间,而车灯是夜间行车安全的关键一环也是车辆在夜间最明显的特征,由此基于车灯的灯光特征提出一种新的夜间车辆检测方法。针对车前灯,利用形态学算法实现图像的预处理,并采用直方图双峰法提取车前灯,利用路面反射光消除算法去除路面反射光对车灯识别的干扰;针对车尾灯,选用尾灯图像的(R-G)色差特征作为输入,再结合Otsu最大类间方差法对尾灯进行自适应阈值分割。之后根据车灯特征设计同一车辆的车灯对约束条件,对车灯进行配对处理,通过设置阈值以及对车灯进行跟踪,解决了车灯异常配对的情况,从而检测夜间车辆。实验结果表明,该方法在高速公路、城市道路以及乡镇道路的综合检测率为87.22%,单帧耗时33 ms,处理速度约为30帧/s,满足夜间车辆检测的实时性。