Fungsi carian sedang dalam pembinaan.
Fungsi carian sedang dalam pembinaan.

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
Copyrights notice

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. Copyrights notice

Occlusion Robust and Illumination Invariant Vehicle Tracking for Acquiring Detailed Statistics from Traffic Images Penjejakan Kenderaan Invarian Oklusi dan Pencahayaan untuk Memperoleh Statistik Terperinci daripada Imej Trafik

Shunsuke KAMIJO, Tsunetoshi NISHIDA, Masao SAKAUCHI

  • pandangan teks lengkap

    0

  • Petikan Ini

Ringkasan:

Di antara aplikasi ITS, adalah sangat penting untuk memperoleh statistik terperinci aliran trafik. Untuk tujuan itu, penderia penglihatan mempunyai kelebihan kerana maklumatnya yang kaya berbanding dengan penderia titik tersebut seperti pengesan gelung atau penderia gelombang supersonik. Walau bagaimanapun, selama bertahun-tahun, pengesanan kenderaan dalam imej trafik telah mengalami masalah kesan oklusi dan kesan pencahayaan. Untuk menyelesaikan masalah oklusi, kami telah mencadangkan model Spatio-Temporal Markov Random Field(ST MRF) untuk pembahagian imej Spatio-Temporal. Model ST MRF ini mengoptimumkan sempadan pembahagian kenderaan tersumbat dan vektor gerakannya secara serentak dengan merujuk kepada tekstur dan korelasi pelabelan segmen di sepanjang paksi temporal serta paksi ruang. Akibatnya, ST MRF telah terbukti berjaya untuk pengesanan kenderaan walaupun terhadap oklusi teruk yang ditemui dalam imej trafik sudut rendah dengan gerakan yang rumit, seperti di persimpangan lebuh raya. Di samping itu, dalam kertas ini, kami mentakrifkan kaedah untuk mendapatkan imej invarian pencahayaan dengan menganggar tenaga MRF di antara keamatan piksel jiran. Imej pencahayaan-invarian ini sangat stabil walaupun perubahan mendadak dalam pencahayaan atau kesan teduhan berlaku dalam imej asal. Kami kemudiannya berjaya menyepadukan kaedah untuk imej tenaga MRF dengan lancar ke dalam model ST MRF kami. Oleh itu, pengesanan kenderaan telah berjaya dilakukan oleh ST MRF, walaupun terhadap variasi pencahayaan yang mendadak dan terhadap kesan teduhan . Akhir sekali, untuk mengesahkan keberkesanan algoritma penjejakan kami berdasarkan ST MRF untuk kegunaan praktikal, kami membangunkan sistem automatik untuk memperoleh statistik trafik daripada aliran imej trafik. Sistem ini telah beroperasi secara berterusan selama sepuluh bulan, dan dengan itu keberkesanan algoritma pengesanan berdasarkan model ST MRF telah terbukti.

Jawatankuasa
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E85-D No.11 pp.1753-1766
Tarikh penerbitan
2002/11/01
Diumumkan
ISSN dalam talian
DOI
Jenis Manuskrip
Special Section PAPER (Special Issue on Information System Technologies for ITS)
kategori

Pengarang

Kata kunci

Contents [show]