【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能交通领域，特别涉及。
技术介绍
城市道路交通流的基本参数检测是智能交通系统(ITS)领域里的一个热门研究方向，多车辆检测跟踪系统可以自动检测交通流的流量、速度、密度等参数，为城市道路建模分析提供数据来源。目前，多车辆检测与跟踪的效果主要受到两个因素的制约，一是场景中存在的运动阴影会导致多目标粘连，二是车辆间的相互遮挡造成跟踪上的困难。因此，构建鲁棒的多车辆检测跟踪系统需要进行运动阴影检测，并解决存在遮挡的多目标跟踪问题。阴影检测算法主要有基于模型的方法和基于阴影特性的方法两类。前者利用场景几何特征和前景物体的先验知识来构造模型，常被用作特殊环境中的导航监控等。后者利用阴影的几何、亮度以及色彩等信息来标定阴影区域，可用于不同的环境。salvdaor利用阴影暗化物体表面的特性检测阴影，并通过色彩和几何特性来验证，但无法解决车辆颜色与阴影相近的情况。cucchiara的方法假设阴影减少了背景表面的亮度和饱和度，同时保留原来的色彩信息，分别在Hsv和Yuv色彩空间中进行了阴影检测，缺点是误检测率较高。Angie和wong利用阴影区域缺乏边缘信息的特性，通过对整个前景区域提取边缘特征，从中检测出阴影边界并滤除阴影，检测效果较好但算法耗时。目标跟踪方面的许多研究都着眼于多目标跟踪中的遮挡问题。Dockstader等人利用多摄像机数据融合来解决遮挡问题，受视角影响大且成本较高。Yang提出一个实时的目标跟踪方法，对目标遮挡和分离的情况做了判定分析，但没有对遮挡目标分别进行跟踪。Tao的动态背景分层模型，对每个前景物体构造一个背景层，该方法只能...
【技术保护点】
一种基于跟踪目标时域信息的多车辆投影定位方法，包括：（1）为了确定运动车辆的边界，首先确定分割窗口，定义目标框宽和高的变化率分别为其中：W(t)和L(t)分别表示目标在t（秒）时刻的最小外接矩形的宽和长；和分别表示该目标在t时刻最小外接矩形的宽和长的变化率；（2）以对应目标预测的形心位置为中心，根据其预测的高和宽乘以相应的变化率，获得高和宽的增益；再将增益值与其预测值分别相加来获得分割窗口的长和宽；然后在该分割窗口内利用投影法分割目标，设图像的大小为M×N ，垂直投影函数为式中，为当前时刻的二值掩模图像；（3）定义投影直方图的左均值和右均值分别为左边界的确定方法为：从投影直方图的左边开始扫描，如果，则左边界取为i,右边界的确定方法为：从投影直方图的右边开始扫描，如果，则右边界取为j；同理，在分割框中进行水平投影，以确定目标的上下边界，确定了目标的外接矩形之后，将该目标在二值掩模图像中的标记消除；（4）为了确定目标分割是否合理，定义评判函数V(i,j)：如果该函数小于某一阈值，则认为分割正确；如果大于某一阈值，同时该外接矩形接近监控区域的边界，则认为该目标出了监控区域，将其删除，如果未接...
【技术特征摘要】
1.一种基于跟踪目标时域信息的多车辆投影定位方法，包括: (1)为...
【专利技术属性】
技术研发人员：不公告发明人，
申请(专利权)人：江苏友上科技实业有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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