Tracking and Pairing Vehicle Headlight in Night Scenes
Tracking and Pairing Vehicle Headlight in Night Scenes
复制标题
夜景中的车辆头灯跟踪和配对
DOI：
10.1109/tits.2011.2165338
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发表时间：
2012-03
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
张伟
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
张伟
交通监控是计算机视觉和智能交通系统中的一个重要课题，在过去的几十年中得到了广泛的研究。然而，大多数最先进的方法集中在白天的交通监测。在本文中，我们提出了一个夜间交通监控系统，其中包括头灯检测，头灯跟踪和配对，摄像机校准和车速估计。首先，基于光衰减模型的分析，使用反射强度图和反射抑制图来检测车辆前灯。其次，利用一种简单有效的双向推理算法对车灯进行跟踪和配对。最后，车辆的前灯的轨迹被用来校准监控摄像机和估计车辆的速度。对典型序列的实验结果表明，该方法能够在夜间场景中对车灯进行鲁棒的检测、跟踪和配对。大量的定量评估和相关的比较表明，所提出的方法优于国家的最先进的方法。
Traffic surveillance is an important topic in computer vision and intelligent transportation systems and has intensively been studied in the past decades. However, most of the state-of-the-art methods concentrate on daytime traffic monitoring. In this paper, we propose a nighttime traffic surveillance system, which consists of headlight detection, headlight tracking and pairing, and camera calibration and vehicle speed estimation. First, a vehicle headlight is detected using a reflection intensity map and a reflection suppressed map based on the analysis of the light attenuation model. Second, the headlight is tracked and paired by utilizing a simple yet effective bidirectional reasoning algorithm. Finally, the trajectories of the vehicle's headlight are employed to calibrate the surveillance camera and estimate the vehicle's speed. Experimental results on typical sequences show that the proposed method can robustly detect, track, and pair the vehicle headlight in night scenes. Extensive quantitative evaluations and related comparisons demonstrate that the proposed method outperforms state-of-the-art methods.
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DOI：
10.1109/tits.2010.2045375
发表时间：
2010-06-01
影响因子：
8.5
作者：
O'Malley, Ronan;Jones, Edward;Glavin, Martin
通讯作者：
Glavin, Martin
DOI：
10.1109/iccv.2003.1238393
发表时间：
2003-10
期刊：
Proceedings Ninth IEEE International Conference on Computer Vision
影响因子：
--
作者：
H. Eng;K. Toh;A. H. Kam;Junxian Wang;W. Yau
通讯作者：
H. Eng;K. Toh;A. H. Kam;Junxian Wang;W. Yau
DOI：
10.1109/icpr.2006.858
发表时间：
2006-08
期刊：
18th International Conference on Pattern Recognition (ICPR'06)
影响因子：
--
作者：
Yen-Lin Chen;Yuan-Hsin Chen;Chao-Jung Chen;Bing-Fei Wu
通讯作者：
Yen-Lin Chen;Yuan-Hsin Chen;Chao-Jung Chen;Bing-Fei Wu
DOI：
10.1109/ivs.2002.1187922
发表时间：
2002
期刊：
Intelligent Vehicle Symposium, 2002. IEEE
影响因子：
--
作者：
Fengliang Xu;K. Fujimura
通讯作者：
K. Fujimura
DOI：
10.1007/978-3-642-12307-8_16
发表时间：
2009-09
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Wei Zhang;Q. M. J. Wu;Guanghui Wang
通讯作者：
Wei Zhang;Q. M. J. Wu;Guanghui Wang