基于单目视觉的夜间车辆识别方法

杜滕州，曹凯

山东理工大学交通与车辆工程学院，山东淄博 255049

基于单目视觉的夜间车辆识别方法

杜滕州，曹凯

山东理工大学交通与车辆工程学院，山东淄博 255049

快速准确地识别车辆是夜间行车安全预警系统的关键技术。提出在RGB空间下基于夜间尾灯图像的实时车辆识别方法。通过对夜间尾灯颜色特征进行分析和提取，选用尾灯图像的（R-G）色差特征作为图像分割的输入，并采用自适应阈值法分割图像。借鉴非最大抑制算法的思想，通过设置尾灯粘连区域判断条件，解决夜间尾灯粘连问题；根据同车左右尾灯区域特点，定义尾灯配对规则和尾灯差异度，实现尾灯配对；并定义车辆包围框和设置最大重叠率的方法，解决夜间车辆重叠问题。实验结果表明，该方法计算量小，平均每帧耗时26 m s，在含有尾灯粘连和车辆重叠混合场景下，车辆识别准确率大于93%。

（R-G）色差特征；尾灯识别；车辆识别；行车安全预警系统

1 引言

前方车辆识别是行车安全预警系统中所有工作的基础。从所使用的传感器来看，目前多采用雷达[1]，红外线[2]，单目视觉[3]，双目立体视觉[4]等。另外近年来多传感器融合技术也被广泛使用，如美国军方研制的DEMO III智能车采用雷达和机器视觉融合技术用于障碍物探测[5]。由于摄像头价格便宜，且信息采集量较大，所以基于单目视觉的行车安全预警系统成为近期研究热点。

目前夜间车辆识别的研究成果主要集中在交通监控领域，而针对夜间行车安全预警系统的成果较少。……