如何将已检测出来的车尾灯给配对呢？

qq_34519220 2016-05-31 06:31:58

贴出两张图片，其中黑白的那张是经过处理后的图像，图像中已经将车尾灯给提取出来了，我现在有点不太会如何将车尾灯给配对，具体来说就是将车尾灯两两配在一起并在原始图像中标注出来，把原始图像中的车尾灯给框起来以达到识别汽车尾灯的结果
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worldy 2016-10-24

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这个配对干嘛？颜色配对大小配对距离配对。。。。

zhoujk 2016-10-23

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不一定成对啊，所以强行配对反而容易出错。例如这个出租，再多拐进去一点，右侧的尾灯就消失了。

赵4老师 2016-10-10

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应该参考车尾的整体轮廓……

yifuzhiming 2016-10-10

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这难道要用opencv里面的机器视觉来做吗

jsxyhelu2015 2016-10-09

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如果算法稳定，你能够得到的是blob块。车尾灯这个东西的本质特性是成对出现每对之间水平位置基本一致；大小基本一致对和对之间一般有明显的差别根据这些来进行判断。不过实际的图片中，背景肯定会有许多干扰。想要有稳定算法，要想想办法。

shiter 2016-10-09

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大小差不多，并且平行，的轮廓就是一对，这个看你的算法怎么体现了

针对夜间场景道路车辆检测问题，采用基于车辆尾灯特征的方法来检测夜间道路前方车辆。首先确定车辆尾灯需要检测的区域，降低了检测的复杂度，然后根据夜间高速公路场景下的车辆尾灯的颜色和亮度特征和车辆尾灯的空间分布特点，通过搜索的方法得到候选尾灯的图像。通过对候选尾灯图像连通区域的信息量化得到候选尾灯的具体信息。最后，根据车辆尾灯对的几何特征规则来对候选尾灯进行配对从而得到车辆尾灯对，实现对夜间车辆的检测。

现有的夜间车辆检测方法主要是通过检测前灯或尾灯来检测车辆。然而，复杂的道路照明环境对这些特性产生了不利的影响。本文提出了一种具有特征平移增强(feature translate enhancement, FTE)模块和目标检测(OD)模块的级联检测网络框架FteGanOd。首先，基于CycleGAN构建FTE模块，提出多尺度特征融合，增强夜间车辆特征检测;通过融合不同的卷积层，将黑夜和白天的特征结合起来，生成增强特征(EF)图。其次，在现有目标检测网络的基础上，改进OD模块，与FTE模块级联，检测EF地图上

2．基于视频的车辆检测方法作为智能交通监控系统的基础，车辆检测系统十分关键。一个实用的车辆检测系统应满足如下要求： a) 正确判断当前时刻有无车辆； b) 完成车辆计数，提供车流量、车速等交通参数； c) 算法简单，计算量小，环境自适应能力强，能够实时有效地进行车辆信息处理。车辆检测的目的判断是否有车经过检测区，并建立一个与之对应的跟踪对象，主要提供车流量等信息。减少车辆检测算法

交通事故的主要原因主要是跟车距离不当和分心驾驶。高级驾驶员辅助系统（ADAS）和自动驾驶汽车中最关键的功能是车辆检测。人们预计，ADAS可以全天（包括昼夜）尽可能准确地检测到主驾驶员周围的车辆。然而，车辆在白天的外观和在夜间的外观大不相同。即使在深度学习时代，如果只采用标准的单目摄像头，日间车辆检测器也无法在夜间正常工作。在假设生成（HG）+假设验证（HV）框架下提出了许多车辆检测方法。前者用于生成区域建议，后者应用一对特征提取器和分类器来消除误报。

5.1 初始配对和配置 5.2 无UI 控制器示例最基本的ANT+控制器将是没有UI的简单传感器（例如，加速度计）。这将在运动时唤醒，并向所有指示灯发送命令以将其打开，并在整个会话期间保持清醒状态。一旦自行车停止移动，传感器将在适当的超时后向所有灯发送命令以关闭光束。然后，控制器本身将进入睡眠状态。在此示例中，ANT+控制器没有按钮，也没有显示屏。由于使用该系统控制单个照明灯不可行，因此配置不适用。配对应如下实现： a) 将所有照明灯安装在自行车上所需的位置，然后启动接收器（这可能是默认状态；或者可能需要

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