Release Time:2019-03-11  Hits:

Indexed by: Journal Article

Date of Publication: 2012-05-10

Journal: 计算机技术与发展

Included Journals: ISTIC

Volume: 22

Issue: 5

Page Number: 53-56

ISSN: 1673-629X

Key Words: K均值;马氏距离;车辆检测;Hu矩;仿射不变距;车型识别

Abstract: 车辆的检测和识别一直是道路监控、安全辅助驾驶、车辆自主导航等领域的重要研究内容.文中基于机器视觉方法,在Lab颜色空间通过对经典K-Means算法的聚类中心、聚类数和距离测度三方面的改进实现了L分量的聚类,从而达到图像分割的目的.提取图像的矩形度、Hu矩和Affime矩的特征,针对不同的车型建立各自的模板,利用改进Hu不变矩和仿射不变矩的组合不变矩对分割后图像进行车型的识别.实验结果表明,文中提出的方法对于复杂环境下的车辆检测和识别具有良好的可靠性和鲁棒性.