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基于点云数据和图像处理技术的高速公路车辆流量检测

         

摘要

针对现有高速公路车辆流量检测方法未创建初始帧目标模型和当前帧模型,导致目标定位不准确,车辆流量检测准确性不理想的问题,提出了基于点云数据和图像处理技术的高速公路车辆流量检测方法。通过图像预处理将原始点云数据转变为三维点云数据场,采用虚拟现实技术实现点云分布密集度优化,利用已优化的点云数据进行高斯分布,完成点云图像三维重建,并以此为基础采用基于均值漂移理论的半自动跟踪算法Mean Shift,通过跟踪目标特征点创建初始帧目标模型和当前帧模型,利用相似性度量函数迭代计算出最优模型,从而完成目标定位,实现车辆流量检测。实验结果表明,该方法在高速公路不同路段、不同车道以及不同光照条件下的车辆流量检测准确率均在94%以上。

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