摘要
该文提出一种基于粗集理论的车辆状态提取方法,首先从视频中提取存在目标车辆的关键帧,对关键帧中的选定区域进行扫描,根据关键帧中的R、G、B颜色信息以及像素点位置关系,建立区域内的可能目标的粗集表示。然后根据车辆目标的特征,去除选定区域内可能的伪目标。进而基于上下近似集表示车辆目标提取车辆边界,计算车辆目标质心,从而计算得到t时刻到t＋1时刻内车辆质心的移动距离和方向,计算得到车辆行驶方向和速度。仿真实验表明该文算法能够准确提取车辆目标较少情况下的车辆运行状态数据。
出处
《电脑知识与技术》
2018年第1期189-190,208,共3页
Computer Knowledge and Technology
基金
山东省高等学校科技计划项目“大数据框架下基于多源信息融合的交通自组织分区协同控制策略研究”（J17KB181）
山东英才学院校级一般课题“基于视频的交通数据检测”（15YCYBZR03）
