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高速公路视频超速临控系统的实现(2)

2016-05-18 01:01
导读:容易知道,式中0≤Ek(ck(x,y),rk(x,y)) ≤1。 用提取函数对在公路上采集到的实际运动车辆的图像做动目标检测,其实验结构如图3所示。 2.2 动目标跟踪及速度

容易知道,式中0≤Ek(ck(x,y),rk(x,y)) ≤1。

用提取函数对在公路上采集到的实际运动车辆的图像做动目标检测,其实验结构如图3所示。

2.2 动目标跟踪及速度测量[5]

在目标跟踪的同时,需要判断计算目标的运动速度,所以采用特征点匹配的方法进行动目标跟踪,以便利用特征点的视差计算车速。其要点是:在一帧图像的活动目标窗口中选择一组具有不变性质的特征点,与下一帧图像中的同类特征点作匹配,从而求得视差。这就是特征点匹配的方法。

采用Moravac[6]算子作为点特征提取算子。它基于一个理想的特征点,在其四周所有方向上灰度具有很大的方差。

特征点提取的步骤为:首先,在5х5的窗口计算

式中,i=n-2,...,n 2;j=m-2,...,m 2;m,n为窗口中心像元的行、列序列,gij为(i,j)处图像的灰度值。

然后,确定备选特征点,若像元的有利值M大于经验阈值,则该像元为备选特征点;否则,该像元不是特征点。

最后,用抑制局部非最大M值的方法,确定特征点。检验每个备选特征点的M值是否为一定大小(5х5,7х7,9х9)窗口内的最大值,如果在窗口内有几个备选特征点,则取M值最大的像元作为特征点,其余均去掉。

为保证匹配的正确率,采用协方差最大与差的绝对值之和最小作为双重判据,决定匹配点的取舒畅,以增强匹配结果的可靠性。

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