基于3D空間多部件模型的車輛檢測方法研究.pdf

1、車輛檢測是智能交通系統(tǒng)研究的一個重要領(lǐng)域。目前有多種車輛檢測算法，如基于特征算子的方法、分類器法、3D建模法等，雖然取得了一定的效果，但是仍存在很多問題，如對環(huán)境變化的敏感、受目標(biāo)遮擋和融合的影響等。本文考慮到三維空間中車輛特征，使用基于3D空間多部件模型的方法完成車輛檢測。
　　首先根據(jù)二維圖像和三維空間的映射關(guān)系，提出在空間中虛擬一個逆投影面，然后利用空間到圖像的逆透視投影恢復(fù)出該逆投影面上的信息，恢復(fù)的圖稱為逆投影圖，逆投影

2、圖中目標(biāo)的幾何形狀及尺寸特征都得到恢復(fù)。對車輛而言，根據(jù)夜晚和白天光照條件的不同，夜晚選取車頭燈對作為車輛的固有部件，白天則選取車牌和尾燈對作為車輛的固有部件。接下來則使用不同的圖像處理算法檢測夜晚車頭燈和白天車牌及尾燈，前者利用幾何特征完成，后者利用顏色特征完成。部件空間關(guān)系概率模型符合高斯混合模型特征，從大量車輛樣本中提取部件空間關(guān)系特征，用期望最大化算法完成模型的建立。最后，計(jì)算逆投影圖中檢測到的多個候選部件的概率似然度，大于預(yù)定