利用七宫格的遮挡车辆凹性检测与分割

目的交通场景中车辆间的距离过近或相互遮挡容易造成识别上的粘连,增加了准确检测目标车辆的难度,因此需要建立有效、可靠的遮挡车辆分割机制。方法首先在图像分块的基础上确定出车辆区域,根据车辆区域的长宽比和占空比进行多车判断;然后提出了一种基于七宫格的凹陷区域检测算法,用以找出车辆间的凹陷区域,通过匹配对应的凹陷区域得到遮挡区域;最后,将遮挡区域内检测出的车辆边缘轮廓作为分割曲线,从而分割遮挡车辆。结果实验结果表明,在满足实时性的前提下算法具有较高的识别率,且能够按车辆的边缘轮廓准确分割多个相互遮挡的车辆。与其他算法相比,该算法提高了分割成功率和分割精度,查全率和查准率均可达到90%。结论本文新的遮挡车辆分割算法,有效解决了遮挡车辆不宜分割和分割不准确的问题,具有较强的适应性。

基于车辆轮廓凹陷区域的分割算法

基于视频检测车流量,由于车辆间距过近容易造成图像上的粘帖而不能准确检测目标车辆,因此需要建立一个准确率高、抗干扰能力强的车辆分割算法。根据车辆轮廓凹陷区域提出一种分割算法。首先提取出二值化图像,在图像上检测并标记出目标遮挡区域,根据面积比来判断是否发生遮挡;然后提出了一种基于七宫格的凹陷区域检测算法,遍历每个区域找到符合条件域的凹陷区域,再通过共同特征来匹配到所需的遮挡区域,最后用Canny算法得到一条合适的分割曲线作为最后的分割结果。从实验结果分析,该分割方法能够适应复杂的环境,分多个遮挡区域的车辆,该算法精度高、鲁棒性好。