基于车牌照模型的大地坐标系下车辆精确定位

为了对车辆位置进行快速准确定位,提出了一种基于车牌照模型来获取大地坐标系下车辆精确位置的方法。首先通过离线标定的摄像机参数,推导图像平面与道路平面之间的坐标转换关系;然后对感兴趣区域内的车辆进行身份识别,根据车牌照宽度和高度已知,以及车牌照平面与道路平面垂直的约束条件,建立车牌照模型来对车辆进行精确定位;最后引入东北天坐标系来实现车辆定位结果从图像坐标系到大地坐标系的转换。实验结果表明该方法能对车辆位置进行快速精确定位。

基于分布式视频网络的交叉口车辆精确定位方法

为了对交叉口车辆的位置进行准确定位,提出了一种分布式视频网络架构下车辆精确定位方法。在分布式视频网络中每处摄像机架设位置均设有2类摄像机:近景摄像机和远景摄像机。首先在近景摄像机拍摄范围内,对感兴趣区域内车辆进行身份识别,根据车牌照平面与道路平面垂直的约束条件,建立车牌照模型来对车辆精确定位;接着在远景摄像机拍摄范围内,采用融合局部二值模式(LBP)纹理特征的金字塔稀疏光流法实时跟踪车辆上局部特征点,根据特征点运动趋势相似性获得稳态特征点,来对车辆位置估计;最后根据不同摄像机检测结果,采用加权一致性信息融合算法来提高车辆定位精度。实验结果表明:该方法能对交叉口车辆位置进行精确定位。