基于多特征集成的卡口图像前车窗的定位算法

随着高清卡口系统的普及,其所提供的静态卡口图像对公路交通安全建设有着重要的作用。针对该类图像,文中提出一种多特征集成的前车窗自动检测算法。首先,对图像进行车体检测,车牌定位,根据车牌与车窗的几何关系得到车窗粗定位的图像;然后用车窗直线特性和形状特性对车窗粗定位后的图像进行区域划分,将其分成几个候选区域;再对候选区域分别提取三个特征:形态学特征、形状特征、密封条光谱特征;最后建立多特征集成函数来判定车窗区域。实验表明,提出的方法具有较高的检测精度,同时当车型、车色以及光照变化较大时,该算法仍有较好的鲁棒性和适应性。

利用卡口图像检验嫌疑车辆1例

1案件简介 某年8月1日14时许,某网吧邓某报警,该网吧发现33台电脑CPU、内存条被盗,损失价值3万余元。现场网吧系一家新装修处于试营业阶段的大型网吧,店面及店内装修较豪华,收银台位于一楼营业厅东侧,被盗现场在网吧二楼营业厅。犯罪嫌疑人作案过程中有意躲避网吧监控探头。根据线索认定,本案为流窜犯所为可能性大,遂调取当年7月31日进城卡口图像资料。