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国家山区公路工程技术研究中心开放基金(gsgzj-2011-08)

作品数：8 被引量：206H指数：4
相关作者：许宏科秦严严陈会茹潘勇房建武更多>>
相关机构：长安大学中国科学院更多>>
发文基金：国家山区公路工程技术研究中心开放基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程建筑科学更多>>

文献类型

  • 8篇中文期刊文章

领域

  • 6篇自动化与计算...
  • 2篇建筑科学
  • 2篇交通运输工程

主题

  • 2篇视频
  • 2篇隧道
  • 2篇图像
  • 2篇公路
  • 2篇公路隧道
  • 2篇边缘检测
  • 2篇车辆
  • 1篇点匹配
  • 1篇疑似
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇视频车辆
  • 1篇视频车辆检测
  • 1篇算子
  • 1篇特征点
  • 1篇特征点匹配
  • 1篇图像处理
  • 1篇自适应
  • 1篇自适应滤波
  • 1篇网络

机构

  • 8篇长安大学
  • 1篇中国科学院

作者

  • 8篇秦严严
  • 8篇许宏科
  • 2篇陈会茹
  • 1篇房建武
  • 1篇潘勇
  • 1篇侯晓青

传媒

  • 4篇徐州工程学院...
  • 1篇红外技术
  • 1篇激光与红外
  • 1篇公路交通技术
  • 1篇科学技术与工...

年份

  • 1篇2016
  • 1篇2015
  • 4篇2014
  • 2篇2013
共 8 条 记 录，以下是 1-8
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排序方式：
一种基于 Hough 变换的车道线检测新方法被引量：8
2013年
针对复杂环境中车道线检测易受图像中其它直线段的影响而出现较多误检测的问题,提出一种新的车道线检测方法.对原始RGB图像灰度化,将Otsu阈值提取方法引入Canny边缘检测算法中,得到边缘图像;判断边缘点在原RGB图像中的R、G、B三分量颜色信息,剔除非类似车道线颜色的边缘点,降低其它非车道线的直线段影响;使用Hough变换进行车道线检测.实验结果表明,该方法可以有效地滤除其它直线段的影响,在复杂环境中获得良好的车道线检测效果.
许宏科秦严严
关键词：车道线检测RGB图像HOUGH变换
基于HSV颜色特征的车辆阴影消除方法
2016年
简单使用HSV颜色特征进行车辆阴影消除时,在车辆和道路环境背景颜色信息较相似的情况下,易将车辆本身的若干像素错误地当作阴影消除.鉴于此,首先对当前图像和背景图像逐个像素地进行对数运算,得到对应的Log域图像,并对该2幅Log域图像进行差分操作,从而起到弱化车辆阴影的目的.然后,在阴影得到弱化的基础上,使用HSV颜色特征检测出车辆候选区域中的阴影区域,并给予剔除,最终达到阴影消除的目的.仿真实验效果良好,综合反映阴影消除方法性能的评价指标均值约为90.10%.
许宏科侯晓青秦严严
关键词：HSV颜色模型
基于改进ORB的图像特征点匹配被引量：28
2014年
鉴于ORB算法在特征点匹配时基本不具备尺度不变性,结合SIFT算法思想,提出了改进的ORB算法:SIRB(ORB and SIFT)。首先生成图像的多尺度空间,并在多尺度空间里检测稳定的极值点,使得提取出的特征点具有尺度不变信息;然后使用ORB描述子对特征点进行描述,生成旋转不变性的二进制描述子;最后通过Hamming距离完成对特征点的匹配。实验结果表明,SIRB有效地解决了ORB不具备尺度不变性的缺陷,在图像尺度发生变化时,SIRB算法特征点匹配的平均准确度达到约93.3%,相比于ORB提高了约70.7%;同时SIRB和ORB两种算法的匹配速度大致相当,SIRB保留了原ORB算法的快速优越性,平均匹配速度比SIFT快约63.2倍;将提出的SIRB算法应用到视频目标跟踪系统中,取得了良好的实验效果,具有一定的应用价值。
许宏科秦严严陈会茹
关键词：特征点匹配尺度不变性SIFT
一种基于改进Canny的边缘检测算法被引量：156
2014年
鉴于传统Canny边缘检测算法在高斯滤波方差和高低阈值选取上需要人工干预,不具备自适应能力,以及其在梯度计算上的缺陷。提出了一种改进的Canny边缘检测算法。改进算法使用自适应平滑滤波代替高斯滤波,在平滑图像的同时锐化了边缘;使用水平、垂直、45°和135°四个方向梯度模板计算图像梯度,改善了传统Canny算法在计算梯度时对噪声的敏感性;引进Otsu算法自适应地根据图像灰度生成高低阈值,避免了人为设定高低阈值的难题。实验结果表明,改进算法在检测到更多边缘细节的同时,也具备较强的自适应性。特别地,在噪声环境中,改进算法比传统Canny算法检测效果更优。
许宏科秦严严陈会茹
关键词：边缘检测自适应滤波OTSU
基于格拉布斯准则的GMM背景建模方法被引量：3
2015年
利用混合高斯模型进行视频车辆检测.在背景建模阶段,易受初始时刻行驶车辆前景的干扰,造成背景模型包含大量前景信息,对后续车辆检测产生消极影响;故而将初始10帧各像素点处的灰度值看作时间域上的序列值,通过格拉布斯准则剔除代表前景信息的异常灰度值,进而对各像素点处代表背景信息的灰度值求取均值和方差,建立背景模型.实验结果表明该方法明显优于传统混合高斯模型背景建模,将其应用于基于混合高斯模型的视频车辆检测系统中,取得了良好的实验效果.
许宏科秦严严
关键词：视频车辆检测混合高斯模型
基于火焰区域跳动特性的高速公路隧道火灾火焰检测方法被引量：2
2013年
为了准确检测高速公路隧道火灾火焰,提出一种基于火焰区域跳动特性的火焰检测方法,其利用小波变换的高频敏感性来分析高速公路隧道视频火焰区域的高度变化特性。首先对视频图像进行背景更新,提取运动区域并滤除移动车辆的灯光干扰;然后在HSI颜色模型下识别出类似火焰颜色的疑似区域。疑似区域变化是火焰跳动特性的直接体现,故基于这一特点,对连续多帧图像疑似区域的高度变化曲线进行小波分解,并利用小波高频分量系数的局部极大值数量来判断视频图像中是否存在火焰。仿真试验结果表明,此种算法具有很高的准确性和有效性。
许宏科秦严严杨伟松房建武
关键词：公路隧道HSI颜色模型小波
一种改进的边缘细化方法被引量：7
2014年
针对Sobel算子检测出的图像边缘较粗且检测效果受噪声影响大的问题,提出了一种结合自适应平滑滤波并改进原细化算法的方法来抑制噪声并细化边缘。使用新的自适应平滑滤波梯度模板对原始图像滤波,在平滑噪声的过程中锐化图像边缘;在Sobel算子检测出边缘后使用改进的细化算法剔除伪边缘点。试验比较表明:在迭代次数相同的情况下,新的自适应平滑滤波模板比原梯度模板总体效果更好;改进的边缘细化算法在保证与原算法运算时间相当的条件下,保留了更多的边缘细节信息,细化结果更加准确。
许宏科秦严严潘勇
关键词：图像处理SOBEL算子边缘检测
基于BP神经网络的公路隧道视频火焰识别被引量：2
2014年
为提高基于视频图像的公路隧道火灾火焰识别率，在对火焰动态特征研究成果之上，利用BP神经网络融合火焰静态特征，对公路隧道视频火焰进行综合识别．火焰动态特征选取作者研究的火焰边缘运动量（AM FE）和火焰区域跳动特征，火焰静态特征选取前人研究的尖角数目、火焰颜色特征和圆形度．将此5种火焰特征作为BP神经网络的输入，达到融合火焰多特征信息并实现火焰综合识别的目的．实验结果表明，火焰识别率稳定在86．2％～96．5％之间，验证了该方法的可靠性．
许宏科秦严严杨伟松
关键词：公路隧道BP神经网络
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