【摘 要】
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对于自动获取的车辆图像,论文中提出了一种自动车窗识别方法。由于车窗位置特征的不明显性,针对不同光照条件下、具有复杂背景的深色车和浅色车分别进行处理。在识别深色车车
【机 构】
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北京工业大学计算机学院,北京 100022
【出 处】
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全国第18届计算机技术与应用学术会议(CACIS)
论文部分内容阅读
对于自动获取的车辆图像,论文中提出了一种自动车窗识别方法。由于车窗位置特征的不明显性,针对不同光照条件下、具有复杂背景的深色车和浅色车分别进行处理。在识别深色车车窗部分,基于Log边缘检测后水平投影图确定车辆垂直方向的中心位置,然后以定位好的车牌位置为参照,利用滑动窗口定位车窗。在识别浅色车车窗部分,提出了一种直线拟合确定车窗位置的方法。实验结果显示,自动车窗识别方法对实验数据可得到90％以上的正确率。
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