基于图像的车辆分类系统
计算机视觉与模式识别
2012-04-11 v1
摘要
电子收费系统如今已成为收费公路上收费的普遍趋势。电子收费的实施允许车辆在缴费时以低速或全速行驶，从而避免收费公路上的交通延误。电子收费的主要组成部分之一是自动车辆检测与分类系统，该系统对于根据车辆类别收取通行费至关重要。基于视觉的车辆分类系统是车辆分类系统的一种类型，它采用摄像头作为系统的输入传感设备。这类系统相对于其他系统具有成本效益高的优势，因为使用的是低成本摄像头。基于视觉的车辆分类系统的实施需要较低的初始投资成本，非常适合马来西亚从单一ETC系统向全规模多车道自由流的收费趋势迁移。本项目包括开发一个基于图像的车辆分类系统，旨在寻求一种鲁棒的基于视觉的车辆分类系统。系统中使用的技术包括尺度不变特征变换(SIFT)技术、Canny边缘检测器、K-means聚类以及欧氏距离匹配。在本项目中，提出了一种独特的图像描述作为匹配媒介的方法。这种方法的独特性类似于人类DNA概念，具有高度唯一性。该系统在开放数据集上进行了评估，并取得了有希望的结果。
引用
@article{arxiv.1204.2114,
title = {Image-based Vehicle Classification System},
author = {Jun Yee Ng and Yong Haur Tay},
journal= {arXiv preprint arXiv:1204.2114},
year = {2012}
}
备注
The 11th Asia-Pacific ITS Forum and Exhibition (ITS-AP 2011), Kaoshiung, Taiwan. June 8-11, 2011