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首页> 美国卫生研究院文献>The Scientific World Journal >Robust Vehicle Detection under Various Environments to Realize Road Traffic Flow Surveillance Using an Infrared Thermal Camera
【2h】

Robust Vehicle Detection under Various Environments to Realize Road Traffic Flow Surveillance Using an Infrared Thermal Camera

机译：使用红外热像仪在各种环境下进行稳健的车辆检测以实现道路交通流量监控

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摘要

To realize road traffic flow surveillance under various environments which contain poor visibility conditions, we have already proposed two vehicle detection methods using thermal images taken with an infrared thermal camera. The first method uses pattern recognition for the windshields and their surroundings to detect vehicles. However, the first method decreases the vehicle detection accuracy in winter season. To maintain high vehicle detection accuracy in all seasons, we developed the second method. The second method uses tires' thermal energy reflection areas on a road as the detection targets. The second method did not achieve high detection accuracy for vehicles on left-hand and right-hand lanes except for two center-lanes. Therefore, we have developed a new method based on the second method to increase the vehicle detection accuracy. This paper proposes the new method and shows that the detection accuracy for vehicles on all lanes is 92.1%. Therefore, by combining the first method and the new method, high vehicle detection accuracies are maintained under various environments, and road traffic flow surveillance can be realized.
机译：为了在可见度条件差的各种环境下实现道路交通流量监控，我们已经提出了两种使用红外热像仪拍摄的热图像的车辆检测方法。第一种方法对挡风玻璃及其周围环境使用模式识别，以检测车辆。但是，第一种方法降低了冬季的车辆检测精度。为了在所有季节保持较高的车辆检测精度，我们开发了第二种方法。第二种方法将道路上轮胎的热能反射区域作为检测目标。除了两个中央车道外，第二种方法对左侧和右侧车道上的车辆均未达到较高的检测精度。因此，我们基于第二种方法开发了一种新方法，以提高车辆检测的准确性。本文提出了一种新方法，表明在所有车道上对车辆的检测精度均为92.1％。因此，通过将第一种方法和新方法相结合，可以在各种环境下保持较高的车辆检测精度，并且可以实现道路交通流量监视。

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