夜晚微光图像中人车目标检测算法

基于深度学习的夜间行人检测技术研究夜晚城市的街道上，行人逐渐变得稀少，警车在路边呈现出惨淡的灯光，这时一个人突然冲出来，在黑暗中独自行走。

这种较为“惊险”的情景，在日常的生活中或许无法遇到，但在夜间的城市里，很容易会出现一些安全隐患，这也间接引发了一些安全问题。

如何创造一个更加安全的城市环境，增加行人的夜间安全，成为了当前许多城市亟需解决的问题。

目前，基于深度学习的夜间行人检测技术，成为了研究学者们热衷探究的一个领域。

何为深度学习？首先要明确的一点是，什么是深度学习？深度学习（deep learning），是机器学习的一个分支，它尝试通过模拟人脑神经元之间的联结来模拟人的思维方式，以图像、语音、模式识别等方向为研究重点。

深度学习可以看成是一种特殊的机器学习模型，目前很多行业应用它来解决各种问题。

什么是夜间行人检测技术？夜间行人检测技术，是利用计算机视觉技术，即对图像进行处理与分析，对夜间的行人进行检测与识别的一项技术。

夜间行人检测技术主要依靠计算机视觉算法，对夜间行人进行图像处理、模式识别和分类学习等技术手段，从而实现对夜间行人的检测。

为什么要研究夜间行人检测技术？夜间行人检测技术的研究，主要是为了提高城市公共安全，特别是夜间公共安全。

目前，人们的出行方式越来越多样化，不少人在规定时间以外仍会出行，如工作加班、应酬聚会等，夜间公共秩序的根本问题是夜间治安。

城市夜景虽然美丽，但却带来更多的安全问题。

夜间行人检测技术的研究能够在一定程度上解决这些问题。

此外，夜间行人检测技术，还可以应用于交通路况的监测，对城市的规划与建设也有很大的帮助。

目前夜间行人检测技术的研究，主要基于深度学习算法。

深度学习算法在夜间行人检测技术中的应用深度学习算法应用于夜间行人检测技术，可以从以下四个方面总结：1. 特征提取在实际应用中，夜间的图像质量相对较低，变化较大，检测行人难度较大。

因此，在行人检测之前首先需要对图像进行预处理，提取出更能表示行人特征的图像特征。

夜晚视频目标检测中的车辆灯光干扰消除方法张志皓;胡文龙【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2011(037)014【摘要】To solve the problem of vehicle light interference on nighttime object detection, a method of eliminating the light interference based on Support Vector Machine(SVM)is proposed in this paper. Foreground region is extracted from the input video by means of background subltraction.Features of gray distribution and texture are extracted from the blocks, which foreground region is divided into. An optimal subset of features is selected as input vector of SVM for training and recognition. Block recognized as light is eliminated. Experimental results demonstrate that SVM based method is more accurate and faster than other classifiers when used to eliminate the light interference.%针对夜晚视频目标检测中的车辆灯光干扰问题,提出一种基于支持向量机(SVM)的灯光干扰消除方法.用背景差方法对输入视频进行初始分割得到前景区域,把前景区域划分为子块,提取子块的灰度分布特征和纹理特征;选择一个最佳特征子集作为输入向量,对SVM分类器进行训练识别;将识别为灯光的子块去除.实验结果表明,与其他分类器相比,基于SVM的方法在准确率和实时性方面性能较优.【总页数】3页(P197-199)【作者】张志皓;胡文龙【作者单位】中国科学院电子学研究所,北京,100190;中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室,北京,100190;中国科学院研究生院,北京,100190;中国科学院电子学研究所,北京,100190;中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室,北京,100190【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.夜间交通监控中的反光干扰消除和车辆检测方法研究 [J], 浦世亮;李姣;徐向华;杨建旭;;;;2.一种交互式视频卫星遥感图像车辆目标检测与跟踪方法 [J], 王珍3.一种智能视频监控系统中运动目标检测方法研究 [J], 张增光4.基于视频图像的车辆灯光状态鉴定方法研究 [J], 严永; 宋耀鑫; 李平凡; 高岩5.面向无人机视频分析的车辆目标检测方法 [J], 陶英杰;张维纬;马昕;周密因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

夜里开车看不清？汽车已经能自动帮你标出行人前方高能！这次不是识别路牌。

福特汽车最近宣布了新的前灯技术。

夜间行驶时，它能帮你标出车前方 120 米内的行人或者大型犬。

最多能框住 8 个目标。

大概是怕司机看不清楚，还会有一竖单独的灯光打在行人身上。

帮司机摸黑找人的其实不是前灯，而是装在车前栅上的红外摄像头。

搜寻一定距离内的大型目标都靠它。

红外温度传感可以识别人体和动物，但决定用黄色框还是红色框选定的是内置的风险判断算法。

这些都显示在车载屏幕上。

如果你不想来回观察，被分散注意力，更具穿透性的雾灯也会帮你锁定目标。

此前，也是为了夜间行驶安全，福特研发过可适应的雾灯。

它根据路况和你的驾驶习惯，调整雾灯的光线方向。

比如你在过弯道时，它会依照你转弯方向，顺势扫亮前方路况，避免盲区。

那前灯亮着，还开着雾灯，司机自己不会晃眼睛吗？一般情况下，雾灯还是更具穿透力的。

需要担心的是，一旦前方有快撞上的人或者动物，前灯开启自动双闪后，反方向车道的重型卡车司机被闪到怎么办？所以，前灯最好也能控制光束。

图片来自 Ford早在去年，来自奥迪的矩阵前灯技术，通过激光灯和镜片就已经能实现定向光束了。

福特的前灯技术似乎还需要改进。

不久的将来，识别路牌，看前方是否有不看路的行人等等这些功能，都将整合到福特新车中去。

不过，和美国各州立法对无人驾驶不同程度的限制一样，这些汽车智能技术要想上路，也将面对着同样的问题。

题图来自 Eurocarnews喜欢这篇文章？去 App 商店搜 好奇心日报 ，每天看点不一样的。

好奇心日报 ， 每个时代都有最好的媒体。

目标检测算法介绍
目标检测算法是计算机视觉领域的一个重要分支，它的主要任务是在图像或视频中检测出特定的目标，如人、车、动物等。

目标检测算法的应用非常广泛，包括智能安防、自动驾驶、机器人等领域。

目标检测算法主要分为两类：基于传统的机器学习方法和基于深度学习的方法。

传统的机器学习方法主要包括Haar特征检测、HOG特征检测、SVM分类器等，这些方法在计算速度和准确率上存在一定的瓶颈。

而基于深度学习的方法，如YOLO、Faster R-CNN、SSD 等，能够更好地解决目标检测中的问题，具有更高的准确率和更快的检测速度。

目标检测算法的核心思想是将图像中的目标与背景区分开来，通过对目标的特征进行学习和提取，最终实现目标的检测。

在具体实现中，目标检测算法需要先对图像进行预处理、特征提取和特征匹配等步骤，然后根据不同的算法模型进行目标检测和分类。

目标检测算法是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它的应用前景非常广阔。

未来随着技术的不断进步和算法的不断优化，相信目标检测算法将会在更多的领域得到应用和推广。

图像处理技术在夜间目标检测与识别中的应用研究夜间目标检测与识别是图像处理技术中的重要应用领域之一。

随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，夜间目标检测与识别面临的挑战逐渐减小，同时也带来了更多的机会和可能性。

本文将重点探讨图像处理技术在夜间目标检测与识别中的应用研究。

首先，夜间目标检测与识别的目标是在光线较暗或完全没有光线的情况下，准确地检测和识别出图像中的目标。

由于光照不足，夜间图像的亮度低，对比度较小，使得目标的细节信息难以获取。

因此，图像增强技术是夜间目标检测与识别的重要手段之一。

图像增强技术通过对夜间图像进行处理，提升图像的对比度和清晰度，从而更好地展示目标的特征和细节。

常用的图像增强技术包括直方图均衡化、伽马校正和滤波等。

直方图均衡化可以增加图像的动态范围，将图像的灰度分布均匀化，提高目标的可见性。

伽马校正可以调整图像的亮度和对比度，使得图像中的目标更加突出。

滤波可以抑制图像中的噪声，增强图像的细节信息。

通过这些图像增强技术，可以更好地展示夜间图像中的目标，为后续的目标检测和识别提供更有利的条件。

其次，夜间目标检测与识别需要在光照不足或完全没有光照的情况下准确地检测和识别目标。

在夜间环境中，常用的目标检测和识别方法往往无法取得良好的效果。

因此，研究人员提出了一系列适用于夜间目标的检测和识别算法。

目标检测算法在夜间目标检测中起着重要的作用。

传统的目标检测算法主要基于图像中的颜色、纹理和形状等特征进行目标检测。

然而，在夜间环境中，由于光照的限制，这些特征往往会受到干扰，导致目标检测的准确性下降。

为了解决这个问题，研究人员提出了一些特定于夜间场景的目标检测算法，如基于热像仪的目标检测和基于红外光谱的目标检测。

这些算法利用夜间特定的光学传感器来获取图像，并通过分析目标的热辐射特征或红外光谱特征来进行目标检测。

目标识别算法是夜间目标检测与识别中的另一个重要研究方向。

传统的目标识别算法通常基于图像中的特定特征或模式进行目标的匹配或分类。

优化卷积网络及低分辨率热成像的夜间人车检测与识别于龙姣，于 博，李春庚，安居白（大连海事大学信息科学技术学院，辽宁大连 116026）摘要：夜间环境下人车的检测与识别在自动驾驶，安防等领域具有重要意义。

本文提出使用性价比较高的低分辨率红外热成像摄像机拍摄的图像来进行夜间的人车检测与识别，并根据图像独特的性质对Faster RCNN网络进行了优化。

增加多通道卷积层来适应热成像图像的灰度特性。

使用全局平均池化层来适应较少的图像及类别数量，增加批标准化层来防止加深加宽网络后可能出现的梯度消失或爆炸。

使用在城市夜间环境中采集的2000张低分辨率热成像图像对网络进行训练与测试，平均准确识别率达到71.3%。

相比于传统的检测手段，本组合方法在真实的场景中取得了较好的识别效果，同时提升了准确识别率，有效解决了夜间环境下人车检测与识别的问题，鲁棒性及应用价值较强。

关键词：自动驾驶；夜间环境；人车检测与识别；红外热成像；Faster RCNN中图分类号：TP183 文献标识码：A 文章编号：1001-8891(2020)07-0651-09Detection and Recognition of Persons and Vehicles in Low-Resolution Nighttime Thermal Images Based on Optimized Convolutional Neural NetworkYU Longjiao，YU Bo，LI Chungeng，AN Jubai(School of Information Science and Technology, Dalian Maritime University, Dalian 116026, China)Abstract：The detection and recognition of persons and vehicles in the nighttime environment is highly important in the fields of self-driving cars and security. This paper proposes to use images taken by a cost-effective low-resolution infrared thermal imaging camera. We optimize the faster region-based convolutional neural network according to the unique nature of the images. A multi-channel convolution layer is added to accommodate the grayscale characteristics of thermographic images. We use a global average pooling layer so that fewer images and categories are needed, and we add batch normalization layers to prevent the appearance of exploding or vanishing gradients after the network is widened. The network is trained and tested using 2000 low-resolution thermal images collected in an urban nighttime environment. The average accurate recognition rate is 71.3%, indicating that the method effectively solves the problem of detection and recognition of persons and vehicles in the nighttime environment. The stickiness value and application potential are high.Key words：self-driving car, night time environment, detection and recognition of persons & vehicles, infrared thermal imaging, Faster RCNN0 引言夜间环境下的人车检测与识别一直是计算机视觉领域中一项非常重要的研究工作。

计算机视觉技术在夜间图像监控中的实时分析方法研究近年来，随着计算机视觉技术的不断发展和进步，人们对其在夜间图像监控中的实时分析方法有了越来越高的需求和关注。

夜间图像监控是指利用摄像机等设备在夜晚对特定区域进行监控和观察，以确保安全和防范犯罪等不法行为。

然而，在夜间环境中，由于光线条件较差，会给图像的捕捉和分析带来一定的挑战。

因此，如何利用计算机视觉技术来提高夜间图像监控的实时分析能力成为了当前的研究热点之一。

一、夜间图像处理技术在夜间图像监控中，处理夜间图像的技术至关重要。

目前，常用的夜间图像处理技术主要包括图像增强、目标检测和追踪、人脸识别等方面。

其中，图像增强是指通过调整图像的对比度、亮度和色彩等属性来改善图像的质量，使得图像更加清晰和易于分析。

目标检测和追踪则是指利用计算机视觉算法来检测和跟踪夜间图像中的目标物体，如人、车辆等。

而人脸识别技术则可以通过对夜间图像中的人脸进行识别和比对，来实现身份认证和安全监控等功能。

二、计算机视觉技术在夜间图像监控中的应用计算机视觉技术在夜间图像监控中的应用主要包括实时目标检测、行为识别和异常检测等方面。

通过对夜间图像进行实时分析，可以及时发现并跟踪目标物体的移动轨迹和行为动态，实现对特定区域的全面监控和安全防范。

同时，利用计算机视觉技术还可以识别和分析夜间图像中的异常行为，如盗窃、纵火等违法犯罪行为，为治安管理和犯罪侦查提供有力支持。

三、夜间图像监控中的实时分析方法在夜间图像监控中，实时分析是保障监控效果和安全性的关键。

为了实现夜间图像的实时分析，研究人员提出了许多有效的方法和技术。

其中，基于深度学习的目标检测和识别技术具有较高的准确性和稳定性，可以实现对夜间图像中目标物体的快速定位和识别。

此外，基于行为分析的异常检测方法也可以通过对夜间图像中的行为特征进行建模和分析，实现对异常行为的有效检测和预警。

四、计算机视觉技术的发展趋势随着计算机视觉技术的不断创新和发展，夜间图像监控的实时分析能力将不断得到提升。

目标检测算法总结目标检测算法啊，那可真是计算机视觉领域里超级重要的一部分呢！它就像是我们在数字世界里的一双神奇眼睛，能够快速准确地识别出图像或视频中的各种物体。

你想想看，我们人类的眼睛可以轻松地分辨出周围的各种东西，目标检测算法也在努力做到这一点呀，而且做得还相当不错呢！它可以帮助我们在自动驾驶中及时发现行人、车辆等，保障我们的安全；还能在智能监控中识别出异常行为，守护我们的生活。

目前常见的目标检测算法有很多种呢。

比如说基于深度学习的算法，那简直就是厉害得不行！它就像一个超级学霸，不断地学习和进步。

通过大量的数据训练，它能够越来越精准地识别物体，而且速度还特别快。

还有基于传统图像处理的算法，虽然可能没有深度学习那么耀眼，但也有着自己独特的优势呀，就像一个默默努力的实干家。

再说说那些先进的技术吧，像什么卷积神经网络啊，它就像是算法的大脑，超级聪明，能够提取出图像中的关键特征。

还有锚框机制，就像是给算法提供了一些参考点，让它能更准确地找到目标。

这些技术相互配合，共同打造出了强大的目标检测算法。

难道你不觉得这很神奇吗？我们可以利用这些算法让计算机变得更加智能，让它们能够理解我们的世界。

这就好像我们赋予了计算机一双慧眼，让它们能看到我们所看到的，甚至能看到我们看不到的呢！这多酷啊！而且，随着技术的不断发展，目标检测算法也在不断进化呢。

它会变得越来越强大，越来越精准，越来越智能。

未来，它可能会在更多的领域发挥重要作用，比如医疗、教育、娱乐等等。

我们可以期待一下，它会给我们带来什么样的惊喜呢！总之，目标检测算法就是一个充满魅力和潜力的领域，它就像一座等待我们去探索的宝藏。

让我们一起期待它的未来吧！。

基于单目视觉的夜间车辆识别方法杜滕州;曹凯【摘要】Fast and accurate vehicle identification is the key technology of safety early warning system for driving at night. The paper proposes a real-time vehicle identification method based on image of night taillights in the RGB color space. For analyzing and extracting color characteristics of taillights, the chromatic aberration characteristics of(R-G) image are selected as the input of image segmentation, for which the adaptive threshold algorithm is used. Solving the problem of taillights adhesions at nighttime, the adjoined taillights are cut apart by setting the judgment condition of adjoined taillights, which is inspired by the non-maximum suppression algorithm. According to the similar characteristics of the left and right taillight on a car, the taillights are paired by defining the rules of taillights pairing and the difference degree of taillights. And the overlapping image of vehicle is handled by defining vehicle bounding box and setting the maximum overlapping rate. The experimental results show that the method has small amount of calculation, average time-consuming per frame is about 26 ms, and the accuracy rate of vehicle identification is more than 93%under a mixed scenes containing taillights adhesion and overlapped vehicles.%快速准确地识别车辆是夜间行车安全预警系统的关键技术。

基于改进Mask RCNN的夜间车辆检测方法*柳杰1,2金积德1,2郑庆祥1,2▲（1.武汉理工大学现代汽车零部件技术湖北省重点实验室武汉430070；2.武汉理工大学汽车零部件技术湖北省协同创新中心武汉430070）摘要：传统的夜间车辆检测基于车灯特征的提取和识别，这类方法容易发生误判、检测精度和检测实时性不高。

针对上述问题，本文研究了基于改进Mask RCNN（mask RCNN-night vehicle detection，Mask RCNN-NVD）的夜间车辆检测算法。

将残差网络（residual network，ResNet）结构中的普通卷积修改为数量为16组的分组卷积，通过16组1×1卷积实现通道数叠加，将网络参数降至普通卷积的1/16，提升检测速度，并实现与普通卷积相同的效果；将通道注意力机制模块（squeeze-and-excitation，SE）嵌入ResNet结构中，通过2个全连接层构建瓶颈结构，将归一化权重加权到各通道特征，增强网络表征能力；在特征金字塔网络（feature pyramid networks，FPN）后加入自底向上结构，将底层特征强定位信息传递到高层语义特征中；加入自适应池化层，根据区域候选网络（region proposal network，RPN）产生的候选区域分配至不同尺度特征图中，并在底层特征与各阶段最高层特征之间加入跳跃连接结构，实现缩减模型参数的同时保留模型的全局表征能力。

通过对开源数据集Micro-soft common objects in context（MS COCO）、Berkeley deep drive100K（BDD100K）的夜间行车图像进行数据增强，构建用于评估检测性能的测试集2000张。

实验结果表明：算法在测试集上的平均精度（mean Average Precsion，mAP）值高达92.62，每秒图像处理帧数（Frames Per Second，FPS）值高达30帧。

第44卷第11A期2017年11月计算机科学COMPUTER SCIENCEVol.44 No. 11ANov.2017基于视频的夜间车辆检测与跟踪算法研究董天阳朱浩楠王浩(浙江工业大学计算机科学与技术学院杭州310023)摘要针对夜间高速光照条件差、车灯种类多样、环境因素干扰等导致的车辆难以检测的问题，提出了一种基于视频的夜间车辆的检测与跟踪算法。

该方法首先将O T S U与一维最大熵阈值分割算法相结合来实现车灯的提取，剔除非车灯光源；然后利用车灯的时空特性完成车灯的匹配，解决了 一车多灯和并排同速车辆的问题;最后利用k a lm a n滤 波器完成车灯的预测跟踪。

在交通弱光流畅交通、正常光流畅交通和正常光拥堵交通3种应用场景下对所提算法进行应用和结果分析，实验结果表明所提方法在保证实时性的同时具有较高的准确率。

关键词夜间高速，车辆检测，智能交通中图法分类号T P391.4文献标识码AVideo-based Nighttime Vehicle Detection and Tracking AlgorithmD O N G T ian-ya n g Z H U H ao-nan W A N G H ao(School of Computer Science and Technology,Zhejiang University of Technology,Hangzhou 310023,China)Abstract In the n ig h t, the vehicles on h ig h w a y are d iffic u lt to detect because o f a va rie ty o f fa c to rs,s u c h as bad h ig h­w ay lig h tin g conditions and d iffe re n t type o f lig h ts. T o solve the p ro b le m, a video-based n ig h ttim e vehicle detection and tra ckin g a lg o rith m was proposed. F irs tly, th is a lg o rith m combines O T S U and one dimensional m aximum entropy threshol­ding a lg o rith m to e xtra ct vehicle lig h ts, e lim in a ting non-vehicle lig h ts. A fte r th a t, th is m ethod makes use o f tem poral and spatial characteristics o f lig h t to d istin g u ish a car w ith m u ltip le lig h ts and side-by-side vehicles. F in a lly, the kalm an filte r is used to p re d ict and tra c k the vehicle lig h ts. T h is paper analyzed the re s u lt o f the a lg o rith m in three d iffe re n t ap­p lica tio n scenarios, w eak lig h t sm ooth tr a ffic, n orm al lig h t sm ooth tra ffic and norm al lig h t congestion traffic. T he experi­m ental results prove th a t the proposed m ethod has h ig h accuracy and p re tty real-tim e performance.Keywords N ig h ttim e h ig h w a y, V e h icle detection, S m art tra ffic1引言从20世纪80年代开始，人们开始将图像和视频处理技 术应用于动态车辆的检测和跟踪算法中。

图像识别中的目标检测算法使用教程目标检测是计算机视觉领域中一项重要的任务，它旨在从图像或视频中准确地识别和定位多个目标对象。

目标检测在许多领域中都有广泛的应用，包括自动驾驶、安防监控、人脸识别等。

在本篇文章中，我将为您介绍几种常用的目标检测算法及其使用方法。

一、YOLO算法YOLO（You Only Look Once）是一种基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法。

相比于传统的目标检测算法，YOLO算法具有较快的检测速度，在保持较高准确率的同时，能够实时地进行目标检测。

使用YOLO算法进行目标检测可以分为以下几个步骤：首先，需要下载并安装YOLO的相关环境和依赖库。

然后，使用标注工具对训练数据进行标注，生成对应的标签信息。

接着，进行数据的预处理，包括图像的大小调整、颜色通道的处理等。

之后，使用标记好的数据集进行模型的训练。

最后，利用训练好的模型对测试图像进行目标检测。

二、Faster R-CNN算法Faster R-CNN是一种基于区域提议网络（RPN）的目标检测算法，它在准确性和速度方面取得了良好的平衡。

相比于YOLO算法，Faster R-CNN在定位准确度上更加优秀，但速度稍慢一些。

使用Faster R-CNN算法进行目标检测的步骤如下：首先，下载并配置Faster R-CNN的环境和依赖库。

然后，准备训练数据集，并使用标注工具进行目标的标注。

接着，进行数据的预处理，包括图像尺寸的调整、数据增强等操作。

之后，进行模型的训练，可以使用预训练模型进行迁移学习。

最后，使用训练好的模型对测试图像进行目标检测。

三、SSD算法SSD（Single Shot MultiBox Detector）是一种结合了目标分类、目标定位和目标框回归的目标检测算法。

它在准确性和速度方面都表现出色，并且具有较高的实时性。

使用SSD算法进行目标检测的步骤如下：首先，下载并配置SSD的环境和相关依赖库。

然后，准备训练数据集，并进行标注。

夜间近红外线视频监控图像人体目标检测
张棉好
【期刊名称】《激光杂志》
【年(卷),期】2012(33)2
【摘要】人体目标检测是很多机器视觉应用的难点,如安全视频监控和车辆辅助驾驶等,其检测方法多针对可见光图像,对夜间图像则少有涉及。

夜间监控常使用近红外线摄像机,然而其所摄视频图像光线不均、噪声高、对比度差、色彩信息不足,此外夜间监控常伴有感应式照明设施,因此图像人体目标检测难度较大。

提出双模式高斯混合模型,即分开建构开、关灯环境的背景高斯混合模式,并由检测感应式照明设施的开、关灯切换高斯模式。

试验证明,双模式可较好地对近红外线视频图像中人体目标进行检测,但未对重叠人体目标检测进行分析,这有待于进一步研究。

【总页数】2页(P25-26)
【关键词】人体目标检测;近红外线视频图像;目标检测;高斯混合模型
【作者】张棉好
【作者单位】浙江师范大学机电技术研究中心
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.红外视频监控中的人体目标检测 [J], 汪金礼;王皓;袁宝红;刘鸿涛;苏亚辉;尹涛
2.提高夜间视频监控图像效果之探讨 [J], 张冲
3.智能视频监控图像中运动目标检测方法的研究 [J], 李想
4.视频监控图像的运动目标检测方法综述 [J], 丁忠校
5.选煤厂智能视频监控中的运动人体目标检测方法 [J], 张圣强;王建军;丁蕾
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于图像处理的夜视车辆检测陈柏生【摘要】根据环境照度将夜间交通场景区分为充足照明和低照度两种情况，分别设计相应的处理流程检测运动车辆。

针对充足照明的情况，先使用梯度滤波消除路面反光的干扰，再进行帧间差分检测运动区域，最后使用级联形态学滤波消除噪声点和填充帧间差分方法导致的车体区域空洞。

针对低照度情况，引入先验知识检测车前灯，并利用车灯间距判别车型大小，最后结合车辆的造型知识定位车体。

对多段典型的夜间交通场景视频进行了测试，实验结果表明，该方法能够有效地检测夜间行驶车辆。

%Night traffic scenes are distinguished as two cases of good lighting and poor visibility according to the environment illumination. The corresponding strategies are schemed to deal with vehicle detection for each case. In the former case, a preprocessing based on grad-filtering is firstly employed to eliminate the influence of the reflection. Foregrounds are then detected by inter-frame differencing. Finally, a post-processing based on a cascaded morphological filter is exploited to exclude the noises and fill the holes resulting from the operator of inter-fi＇ame differencing. In the other case, a priori knowledge is introduced to detect vehicle headlights pairs, and vehicle body is located based on the knowledge of vehicle configuration. Experiments are done on several video sequences representing typical night traffic scene both in the two cases. Results show that the presented methodology is able to detect vehicles at night effectively.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2012(031)005【总页数】4页(P36-38,41)【关键词】交通监控;计算机视觉;梯度滤波;先验知识【作者】陈柏生【作者单位】华侨大学计算机学院,福建泉州362021【正文语种】中文【中图分类】TP274.2基于计算机视觉和图像处理的交通监控技术具有成本低、可扩展性好的特点，而且能够提供比传统的地埋式感应线圈技术更为丰富和深层次的交通信息。

基于YOLOv5s和双稳随机共振的夜间车辆检测算法研究在智能交通的浩瀚海洋中，夜间车辆检测算法就像是一艘导航船，它既是技术创新的产物，也是解决实际问题的利器。

然而，这艘导航船的航行并非一帆风顺，它面临着夜间复杂环境下的检测挑战和困境。

首先，让我们谈谈夜间车辆检测算法的理想目标。

这个目标就像是智能交通天空中的一颗明星，照亮了夜间车辆检测的方向。

它旨在通过高效准确的算法，实现夜间车辆的实时检测，为交通安全提供有力保障。

这个目标无疑是崇高的，它体现了对技术创新本质的深刻理解和对交通安全的热切期望。

然而，夜间车辆检测算法的现实问题却是复杂而棘手的。

在实际应用中，我们面临着诸多挑战。

首先，如何在夜间复杂环境中，确保算法的准确性和实时性，以避免误报和漏报。

其次，如何提高算法的鲁棒性，以应对各种恶劣天气和光线条件。

再者，如何在夜间车辆检测中，充分考虑驾驶员的安全，以实现算法的合理性和人性化。

面对这些挑战，我们需要采取一系列措施。

首先，我们要加强对夜间车辆检测算法的研究和开发，提高算法的准确性和实时性。

其次，我们要利用先进的机器学习和人工智能技术，提高算法的鲁棒性，以应对各种恶劣天气和光线条件。

再者，我们要注重算法的合理性和人性化设计，充分考虑驾驶员的安全，以实现算法的合理性和人性化。

基于YOLOv5s和双稳随机共振的夜间车辆检测算法研究，不仅是对智能交通技术创新的深入探索，更是对夜间复杂环境下车辆检测问题的关注。

我们需要以开放的心态和创新的思维，面对挑战，解决问题，为基于YOLOv5s和双稳随机共振的夜间车辆检测算法研究贡献力量。

让我们携手共进，为基于YOLOv5s和双稳随机共振的夜间车辆检测算法研究的辉煌，为智能交通的繁荣和进步，贡献出我们的一份力量！。

MNFDI（Micro-Nighttime Fire Detection Index）是一种用于微光和红外特征结合的火灾检测算法，通常用于卫星或无人机等遥感平台上。

它的主要目标是在夜晚或光线较暗的条件下，检测地表上的火灾。

MNFDI算法的核心思想是通过分析微光和红外波段的数据，来寻找可能的火源。

以下是MNFDI算法的一般步骤：1. 微光数据获取：首先，从遥感平台（卫星或无人机）获取微光图像数据。

微光图像通常包含在可见光波段，而且由于夜晚或低照度条件，火源往往会在图像中表现出明亮的亮点。

2. 红外数据获取：同时，获取红外图像数据。

红外图像捕捉到地表上的热辐射，火源通常会在红外图像中显示为明亮的热点。

3. 图像预处理：对微光和红外图像进行预处理，包括去除噪声、增强火源信号等。

4. 计算MNFDI：计算Micro-Nighttime Fire Detection Index（MNFDI）的值，这是一个用于描述火源可能性的指标。

MNFDI通常使用以下公式计算：MNFDI = (微光值- 红外值) / (微光值+ 红外值)其中，微光值和红外值分别是微光图像和红外图像中像素的亮度或辐射值。

MNFDI 的计算结果可以反映火源的可能性，如果MNFDI值较高，表示可能存在火源。

5. 阈值设定：根据MNFDI的计算结果，设置一个阈值来判断火源的存在。

通常，当MNFDI值超过一定阈值时，认为火源存在。

6. 火源检测：根据阈值，对MNFDI图像进行二值化处理，以便标识火源的位置。

7. 火源定位：最后，根据火源检测结果，确定火源的位置坐标。

需要注意的是，MNFDI算法的性能受到数据质量、预处理方法和阈值设定等因素的影响，因此需要根据具体的应用场景和数据特点进行调整和优化。

此外，火源检测在复杂的环境条件下可能会出现误检和漏检，因此需要结合其他信息和算法进行进一步的验证和确认。