[发明专利]模糊隶属度和反馈修正在夜间交通视频车辆检测的应用

摘要

本发明提供的是一种夜间复杂车辆检测的方法。首先利用频域的同态滤波和时域的方位模糊技术对车灯进行提取，再利用成功配对车灯的统计信息对车灯进行配对，在此引入车灯配对反馈修正机制，使得配对结果更加准确，最后对车辆加以追踪，并引入车辆追踪反馈修正机制，确保一车一轨迹。对于遮挡问题，运用车灯配对反馈修正机制，进行比较判断，对其分别处理。本发明能实现较高准确率的车辆检测和追踪，并且整个追踪系统具有较高的精度。

主权项

一种能够实现高效率的夜间复杂交通视频中车辆检测和追踪的方法，所述方法包括以下步骤：①、图像增强：利用同态滤波器，在频域对图像进行处理，增强图像的对比度；②、车灯提取：对增强后的图像，应用方位角模糊技术和自动阈值技术提取车灯，同时，消除由于街灯、广告牌、地面反射、车前灯打到其他车身反射光、模糊变换等对车灯定位的干扰，得到准确的车灯位置和形状信息；③、单车灯追踪：鉴于图像中车灯运动是缓慢的，且帧间有重复的面积，故此处引入面积重度这一特征来追踪车灯，记车灯面积重复度为Eoarea，计算公式如下： E oarea = ( S overlap ( M , i , M + 1 , j ) ) 2 S ( M , i ) S ( M + 1 , j ) - - - ( 1 ) 其中，Soverlap(M，i，M+1，j)代表第M帧车灯i与第M+1帧车灯j重复部分的面积，S(M,i)代表第M帧车灯i的面积，S(M+1，j)代表M+1帧车灯j的面积，面积重复度最大的两个车灯，标记为一个车灯号；④、车灯配对即反馈修正机制：首先对我们所提取出的成功配对的车灯的信息进行统计，再根据统计信息计算出车等特征(距离比、面积差、角度)的模糊隶属度，运用特征模糊隶属度对车灯进行配对，同时引入配对修正反馈机制，确保了配对的准确性，也很好的解决了遮挡发生时的配对问题；⑤、车辆追踪及反馈修正机制：根据车灯车灯配对情况对车辆进行追踪，同时引入车辆追踪反馈修正机制确保一车一轨迹。