Gradientowe charakterystyki pola detekcji dla danych obrazowych

Gradient characteristics of a detection field for image data

  • Zbigniew Czapla Uniwersytet Technologiczno-Humanistyczny w Radomiu, Wydział Transportu i Elektrotechniki
Keywords: dane obrazowe, pole detekcji, charakterystyka gradientowa

Abstract

Artykuł przedstawia metodę wyznaczania gradientowych charakterystyk opisujących pole detekcji. Przedstawiona metoda jest przeznaczona dla danych obrazowych. To samo pole detekcji jest definiowane dla wszystkich obrazów wejściowej sekwencji obrazów.

Obrazy źródłowe wejściowej sekwencji obrazów są konwertowane do postaci binarnych obrazów wynikowych. Konwersja jest przeprowadzana na podstawie analizy gradientów obrazów źródłowych. Rozmieszczenie otrzymywanych wartości binarnych obrazów wynikowych odpowiada zawartości obrazów źródłowych.

W obszarze pola detekcji, dla kolejnych obrazów wejściowych, obliczane są odpowiednio sumy wartości binarnych, arytmetyczna i uśredniona. Na podstawie uśrednionych sum wartości binarnych wyznaczane są gradientowe charakterystyki pola detekcji. Gradientowe charakterystyki pola detekcji są przeznaczone do detekcji pojazdów, mogą być również wykorzystywane do wyznaczania szybkość pojazdów lub do klasyfikacji pojazdów.

References

1. Coifman B., Beymer D., McLauchlan P., Malik J., A real-time vision system for vehicle tracking and traffic surveillance, Transportation Research Part C, 1998, vol. 6, pp. 271-288.
2. Fernandez-Caballero A., Gomez F. J., Lopez-Lopez J., Road traffic monitoring by knowledge-driven static and dynamic image analysis, Expert Systems with Applications, 2008, 35, pp. 701-719.
3. Kamijo S., Matsushita Y., Ikeuchi K., Sakauchi M., Traffic Monitoring and Accident Detection at Intersections, IEEE Transactions on Intelligence Transportation Systems, 2000, vol. 1, no. 2, pp. 108-118.
4. Gupte S., Masoud O., Martin R. F. K., Papanikolopoulos N. P., Detection and Classification of Vehicles, IEEE Transaction on Intelligent Transportation Systems, 2002, vol. 3, no. 1, pp. 37-47.
5. Hsieh J., Yu S. H., Chen Y. S., Hu W. F., Automatic Traffic Surveillance System for Vehicle Tracking and Classification, IEEE Transaction on Intelligent Transportation Systems, 2006, vol. 7, no. 2, pp. 175-187.
6. Cucchiara R., Piccardi M., Mello P.: Image Analysis and Rule-Based Reasoning for a Traffic Monitoring System, IEEE Transaction on Intelligent Transaction Systems, 2000, vol. 1, no. 2, pp. 119-130.
7. Mithun N. C., Rashid N. U., Rahman S. M. M., Detection and Classification of Vehicles From Video Using Multiple Time-Spatial Images, IEEE Transaction on Intelligent Transportation Systems, 2012, vol. 13, no. 3, pp. 1215-1225.
8. Czapla Z., Point Image Representation for Efficient Detection of Vehicles, in: Burduk R., Jackowski K., Kurzyński M., Woźniak M., Żołnierek A. (eds.) Proceedings of the 9th Conference on Computer Recognition Systems CORES 2015. Advances in Intelligent Systems and Computing, 2016, vol. 403, pp. 691-700, Springer, Heidelberg.
Published
2018-12-21
Section
Efektywność transportu/Transport efficiency