融合时域和分水岭信息的车辆检测算法

作者：马庆禄; 唐小垚

来源：计算机工程与应用, 2020, 1-10.

• 智能交通
• 车辆检测
• Canny边缘检测
• 内外区域标记
• 分水岭变换
• 融合时空

在实时视频图像车辆目标检测时，为了克服行进中车辆背景噪声和阴影带来的准确率低、漏检率高等问题，提出一种时空融合和内外标记的分水岭车辆检测算法。首先，通过相邻视频三帧差法得到的时域运动变化信息结合Canny算子的得到的边缘图像相结合，得到时域掩模图像。然后，利用文中提出的基于二次重构、内外区域标记、梯度修正的分水岭空域算法对运动区域及其周围区域进行分割，解决了一般分水岭算法的过分割现象。最后，将得到的结果进行投影，以提高运动状态下车辆的检测精度。实验结果表明，在车辆背景噪声和阴影的影响下，该算法的检测效果仍然较好，车辆漏检率降低到4.90%，算法的准确性、鲁棒性和适应性较好。

• 单位
  交通运输学院; 重庆交通大学