基于无人机的智能交通汽车检测图像处理系统
在本文中展示了一种目前是试点项目的探测系统原型。通过对无人机飞越城市上空录制的图像流进行分析,最终的目标是自动为车辆和交通系统提供有用的信息,例如可用的停车场空间和城市街道的拥堵状况。这套系统在电脑和嵌入式系统中都测试通过,试验结果显示其具有很高的精度,并且证明了这套新型车载系统的可用性。
系统通过分析无人机录下的图像流,发现汽车并进行定量测量,目的是对车辆进行定位并统计数量。先要进行图像前处理来减少计算的复杂性,并把周围的斑点合成一个,然后输出探测出的车辆数目和位置。
预处理是算法的第一步,就是把输入的影像资料提取出来,处理的部分是全部图像的子区域即包含有用信息的区域。一方面是未来改善探测汽车时的精确性,同时也可以减少探测图像的全部区域时发生的误报,可能不在道路上的东西会被误辨识是一个车。另一方面,减少图像的分析区域也可以缩短图像处理时长。
汽车探测是算法的第二步,分类器是重要的部分,通过对图像的扫描搜索,每一种分类器可以返回特定的对象。几种分类器被应用直到候选目标全部被检测出,而且级联分类器使用金字塔形的方法,所以图像的尺寸会重新改变来发现感兴趣的目标。事实上,通过重新定义输入图片的大小,汽车会变小,但是仍然可以被检测到。
G.Maria et al.2016 IEEE Proceedings of the 18th Mediterranean Electrotechnical Conference,MELECON 2016,Limassol,Cyprus,18-20 April 2016.
编译:贾春辉