吉林一号视频星数据在车辆检测中的可行性

发布时间：2018-08-26 20:19

【摘要】：针对新型高分辨率视频卫星数据应用于车辆检测问题,提出了一种包括车辆检测、交通密度计算、车速估算3个主要功能的车辆自动检测的算法。首先,基于自适应背景估计算法,利用背景差分法对每帧图像进行处理,得到静态背景图,再通过帧间差分法提取车辆得到车辆检测结果;其次,对车辆做缓冲分析得到每个缓冲区的车辆数量,利用交通密度公式估计出每帧图像中的车辆在整个道路网中的交通密度值;然后,利用车速估计公式估计出车辆的速度;最后,按上述方法得到整个视频的车辆自动检测分析结果。以"吉林一号"视频星数据为例进行了实验验证,经与其他方法比较证明该算法具有很好的可行性以及适用性。
[Abstract]:Aiming at the application of new high resolution video satellite data to vehicle detection, an automatic vehicle detection algorithm including vehicle detection, traffic density calculation and speed estimation is proposed. Firstly, based on the adaptive background estimation algorithm, the background difference method is used to process each frame image to get the static background image, and then the vehicle detection results are obtained by the inter-frame differential method. The number of vehicles in each buffer zone is obtained by the buffer analysis of vehicles, and the traffic density of the vehicles in each frame image is estimated by the traffic density formula. Then, the speed of the vehicle is estimated by the speed estimation formula. Finally, the traffic density of the vehicle is estimated by the traffic density formula. According to the above method, the vehicle automatic detection and analysis results of the whole video are obtained. The experimental results of "Jilin No.1" video star data show that the proposed algorithm is feasible and applicable compared with other methods.
【作者单位】： 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院;
【基金】：国家自然科学基金青年科学基金(41501504) 2016年辽宁省教育厅一般项目(LJYL011)
【分类号】：TP391.41;U495

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2206046