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      車輛窗口位置識別方法

      文檔序號:6637285閱讀:1104來源:國知局
      車輛窗口位置識別方法
      【專利摘要】本發(fā)明涉及一種車輛窗口位置識別方法,所述方法包括:通過激光測距的相位延遲變化來判定機動車高度;對獲取的車輛圖像數(shù)據(jù)進行處理分析,獲得前擋風玻璃下沿位置參數(shù);獲得機動車駕駛艙高度和位置;根據(jù)機動車高度、擋風玻璃下沿位置、機動車駕駛艙高度和位置計算車輛窗口位置。其通過改進的算法可以更加精確的確定原圖像邊緣圖像,精確計算機動車窗口位置,進而增加車道通行能力。
      【專利說明】車輛窗口位置識別方法

      【技術領域】
      [0001] 本發(fā)明涉及車輛識別算法,尤其是涉及一種車輛窗口位置識別方法。

      【背景技術】
      [0002] 伴隨著國內(nèi)高速公路的快速發(fā)展以及機動車數(shù)量的與日俱增,人們對于高速公路 通行效率的提出了更高的要求,智能化的高速公路收費系統(tǒng)應運而生。從完全手動的人工 收費系統(tǒng)到越來越普及的電子不停車收費(ETC)系統(tǒng),高速公路收費系統(tǒng)取得了長足的進 步。對于未辦理ETC通行卡或偶爾使用高速公路的機動車輛,在高速公路使用自動發(fā)卡機 無疑是一種可以提高通行效率的有效方式。
      [0003] 但是,在目前市場上常使用的自動發(fā)卡機存在以下缺點:
      [0004] 1.由于每個駕駛員駕車技術不同和駕駛室垂直位置不同,無法保證每個駕駛員都 能將汽車停放在手臂能夠輕松按鍵取卡的位置,有些駕駛員需要下車取卡,這樣反而影響 了通行效率。
      [0005] 2.即便采用了多個發(fā)卡口,但是識別車型不準確,造成發(fā)卡口的選擇錯誤。


      【發(fā)明內(nèi)容】

      [0006] 本發(fā)明的目的是提供一種車輛窗口位置識別方法,其通過改進的Roberts邊緣檢 測算子可以更加精確的確定原圖像邊緣圖像,精確控制出卡的位置,方便用戶的取卡,進而 增加車道通行能力。
      [0007] 本發(fā)明是采用以下的技術方案實現(xiàn)的:1. 一種車輛窗口位置計算方法,所述方法 包括:
      [0008] (1)、通過激光測距裝置的相位延遲變化來判定機動車高度;
      [0009] 若激光測距裝置(1)的調(diào)制光角頻率為W,在待測量距離LAB上往返一次產(chǎn)生的

      【權利要求】
      1. 一種車輛窗口位置識別方法,所述方法包括: (1) 、通過激光測距的相位延遲變化來判定機動車高度; 若激光測距的調(diào)制光角頻率為W,在待測量距離LAB上往返一次產(chǎn)生的相位延遲為小, 則對應時間t可表示為:
      ,其中4> +A4) = 2Jr(m+Am),前式中,m表示激光往返 LAB所經(jīng)歷的波長整數(shù)個數(shù),Am表示不足一個波長個數(shù)的分量,則待測距離LAB可表示為
      ,入為波長,將所得到的待測距離與人工標靶相對應, 解算車輛的實際高度值; (2) 、對獲取的車輛圖像數(shù)據(jù)進行處理分析,獲得前擋風玻璃下沿位置參數(shù),其具體方 法如下; ① 獲取圖像坐標(x,y)上的像素點的灰度值f(x,y),元素的取值范圍為0?255,共 256個灰度級; ② 通過公式G(x,y) = |f(x,y)-f(x+1,y+1) | +1f(x+1,y)-f(x,y+1) | 計算邊緣檢測算 子; ③ 邊緣圖像提取,邊緣圖像就是圖像中各個像素的灰度級用來反映各像素符合邊緣像 素要求程度;參考邊緣圖像的直方圖選取閾值,對車輛灰度圖像的邊緣圖像進行閾值分割 得到二值邊緣圖像;閾值
      'i= 〇,1,…,255,f(i)是灰 度值i的所有像素梯度之和, 其中f(i) =f(x,y) + |f(x_l,y-l)_f(x+l,y+1) | + |f(x_l,y+l)_f(x+l,y-1) | ; ④ 單閾值T分割后的二值邊緣圖像可定義為:
      通過g(x,y)獲取機動車前擋風玻璃下沿位置參數(shù); (3) 、獲得機動車駕駛艙高度和位置,其具體方法如下; 在識別運動車輛車型之前,在學習的基礎上建立起的標準車輛車型的模板庫,里面存 儲著標準車輛車型的高度特征表,將待識別圖像的Gabor集特征向量和不同的模板圖像的 特征向量進行比較,對于每一個模板圖像都會有一個相似,取最高的相似值來確認待識別 車輛的類型,以獲得機動車駕駛艙高度和位置; Gabor集特征向量計算如下: 定義濾波器為:
      其中,(X,y)定義了時域中的像素位置,為中心頻率,0為Gabor小波的旋轉(zhuǎn)方向, 〇是高斯函數(shù)沿x和y軸的標準偏差,這里〇x= 〇y,加入
      補償圖像的直流 分量; 通過公式GHf =f(x,y)*H(x,y,wQ, 0 )獲得Gabor集特征向量,f(x,y)為坐標(x,y) 上的像素點的灰度值; (4)、根據(jù)機動車高度、擋風玻璃下沿位置、機動車駕駛艙高度和位置計算車輛窗口位 置。
      【文檔編號】G06T7/00GK104407351SQ201410728863
      【公開日】2015年3月11日 申請日期:2014年12月5日 優(yōu)先權日:2014年12月5日
      【發(fā)明者】王霄, 孫丹, 徐紅林, 盧曉煜, 蘇鵬, 沈湘萍 申請人:北京公科飛達交通工程發(fā)展有限公司
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