虞偉民 王雷 王津言

摘要：傳統(tǒng)的車輛檢測(cè)方法無法檢測(cè)未完全進(jìn)入攝像機(jī)視野的車輛，并且不具備對(duì)車輛大小的識(shí)別能力。在不同區(qū)域分別搜索車輛尾部陰影和側(cè)邊陰影并檢測(cè)車高可以解決這些問題。在HSV顏色空間中通過Otsu算法獲得陰影分割門限，利用車道線檢測(cè)劃分不同的搜索區(qū)域，設(shè)計(jì)了三鄰域定向搜索車側(cè)陰影算法，利用梯度分布直方圖實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛大小的識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，算法對(duì)車側(cè)陰影有較高的檢測(cè)概率，對(duì)車輛的大小識(shí)別具有較高的正確率。

關(guān)鍵詞：車輛檢測(cè)；車側(cè)陰影；車輛大小識(shí)別；HSV顏色空間

DOIDOI：10.11907/rjdk.161250

中圖分類號(hào)：TP317.4文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1672-7800（2016）006-0218-03

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