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基于视觉特征定位的物联网车祸现场识别

更新时间：2019-12-18 13:40:33 大小：1M 上传用户：xiaohei1810 查看TA发布的资源 标签：物联网 下载积分：1分评价赚积分（如何评价?）打赏收藏评论(0) 举报

资料介绍

准确定位车祸现场有利于后期的营救工作.车祸发生过程中,对车辆碎片特征识别是判断车辆发生车祸的重要依据.但是车祸发生现场,无法避免由于现场环境信息紊乱造成的车辆碎片特征零散分布,与外部干扰特征形成混淆等弊端.传统的智能识别方法在大区域物联网车祸识别中,对车祸现场细小碎片的可识别特征难以准确分割,造成识别虚警率较高.为此,提出一种新的碎片视觉特征定位的物联网车祸现场识别方法.针对采集的车祸现场图像利用小波变换的方法进行碎片干扰特征滤波,消除由于环境信息紊乱造成的图像噪声,针对物联网环境下的多信号干扰问题,利用线性分类相关原理,对车祸现场图像中的细节特征进行分类提取,从而完成物联网框架下车祸现场的识别.实验结果表明,利用新算法进行物联网车祸现场识别,能够提高车祸识别精度.

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第31卷第10期

算机仿真

2014年10月

文章号：1006— 9348(2014)10— 0196一04

基于

特征定位的物网

王

1，中奇2

(1．西安培学院物网工程研究中心，西西安7lOl25；

2．西安子科技大学子工程学院，西西安710071)

摘要：准确定位

有利于后期的救工作。

生

程中，

碎片特征

是判断

生

的重要依据。

但是

的智能

此，提出一种新的碎片

片干特征波，消除由于境信息紊乱造成的像噪声，

像中的特征行分提取，从而完成物网框架下

，能提高

特征定位；物网；

生

，无法避免由于

境信息紊乱造成的

中，

碎片特征零散分布，与外部干特征形成混淆等弊端。

方法在大区域物

网

小碎片的可

特征以准确分割，造成

采集的像利用小波

境下的多信号干

虚警率高。

的方法行碎

特征定位的物

网

方法。

物

网

，利用性分相关原理，

果表明，利用新算法行物

的

。

网

精度。

；

关

：

中

分

号：TP31l

文献

：B

of Car Accident Scene under IoTen romnent

Based on Visual Feature Location

Recogllition

WANG

Don91，ZHA0

Zhong— qi

Research Center 0f Xi’aIl Peihua

(1．Network

En百neering

University，Xi’an Shanxi710125，China；

Electmnic aIId Science

2．School of Electmnic

Engineerin，Xi’aIl

University，xi’an Shan)【i710071，China)

accurate location of the car accident scene is in favor of

ABSTRACT：The

the

rescue work．This

following

paper

pm-

new

accident scene

method under 10T envimnment based on visual feature of debris location．

transfo珊metllod was used to nlter the inte— ’erence characteristics

posed

recognition

For t11e

car accident scene

and eliminate the

acquired

image，wavelet

noises caused

t11e disturbed environmental inf0Hnation． For the

multiple

fmgmentation

image

inted宅rence

under IOT

linear classification relevant

im《res，thus completing山e

was used to make de—

signal

problem

environment，the

accident scene

principle

classi6ed

the

tail

feature extraction

identification of the car accident

in accident identi-

scene under the fhmework of 10T．7rhe

results show th砒this

experimental

algorithm applied

car accident identi矗cation．

fication under IOT

enVironment caII

feature

the

improve

accuracy

KEYWoRDS：Visual

location；Intemet

accident

things；Detailed identification；Car

通安全域需要研究的

，受到了很多家的重

引言

p1。

段，

方法、基于射

方法主要有基于

像技

我国作

亡和

率高的国家，每年都会因

失⋯ 。因此，需要提高道路

造成无数

的

技

的

方法和

人

基于物网技

的

方法H

J。其中，最常使用的

水平，从而

管理提供准确的依据，提高

方法已

是基于物网技

的

方法¨J。由于

着无可取代的作用∞』，因此成

快速理的能力旧o。因此，

成

交

方法在交通管理

域

很多家研究的重点

，

有广

的

展前景。7 J。

基金目：西安培学院科研展基金

网的公交研究

助目，目名称基于物

在物网框架下，无法消除

响”。，致采集的像中

以掌握

境紊乱来的影

自

收系

的可

特征以区

理工

收稿日期：2叭4— 03— 21

，

的

‘9o，从而

的

— 196一

万方数据

作

来极大的困 ¨⋯ 。

生

程中，

碎片特征

是判断

无法避免由于

生

的重要依据。但是

境信息紊乱造成的

生

，

碎片特征零散

分布，与外部干特征形成混淆等弊端。

法在大区域物中，

特征以准确分割，造成虚警率高。

了避免上述方法的弊端，提出基于

方法。利用小波波方法采集的

的智能

方

网

小碎片的可

特征定位的物

网

的

像

行

波，消除境信息紊乱造成的像噪声，

像，利用性分相关原理，

取清晰的

像

像中的有效特征行提取，从而完成物网框架下

在利用物

免由于

像中可

网

技

采集的

像中，无法避

的

。

果表明，利用本文算法行物

网

，能有效提高

精度，

管理

境信息紊乱造成的影响，致采集的

特征以区以掌握

理工作来极大的困。根据式(1)能

重程度提高，造成境信息紊乱程度增

区域的灰度。根据式(2)能

增大，将会

提供了准确依据。

，

的

，从

而

的

2物网框架下

原理

得知，当

加，将会增加

知，假

利用物

特征，从而

方法如下所述：

网

技

，能采集

像，提取

。具体

得

了高度智能化的

区域

致

散落物

品的漏率提高，从而降低了

精度。

置

的面是s，物

网

感器采集

的

刻是7'，

中散落物体的种是Ⅳ，

光照

3物

网

定位的

化方法

度是田，

像中的全部像素灰度构成的集合是

利用

算法

行

，无法避免由于

{口。，口：，⋯ ，n。}，

利用下述公式能

像中所有像素的数量是凡。

境信息紊乱造成的影响，致出采集的

特征以区的缺陷，从而降低了

像

的

算

像的灰度

中可

精度。此，提出基于

特征定位的物网

叩己ot

A=—

(1)

方法。

√S— NP

3．1

像

波

理

利用下述公式能

算

散落物品的漏

率

行

境信息紊乱致采集的物

网

像中

(Lz

，)

存在大量噪声，无法

理工作

境中的

行分辨，造成

∞2— — 了— i—

一判

的

以

行，因此，需要

行

波

理。根

区域，

在

行

的程中，利用物网技

据小波

不同

的原理，将

区域取不同的

像中

像分割成多个

，利用小波

，得到

，物网中

感器的分布情况能

用

行描述。

多尺度的

完成

的

-撼引．．-

度高的物

根据

网

像。

物

网

像具有

性的特性，能

一

将

像分割成多个不同的

像的分割

区域，利用下述公式能

，【ct{rP中一n，，

．I’

-l一．■淤里上_L．L

口-

曹■

．

，r

(3)

尸(。)=÷J『，(省，y)出匆

。荀

璺_璺-拿--_h-．二_L．L、=_互二烹t

网．

只(z)=P(z．)一P(：i)，i≤ ．，，s=l，2，⋯ ，肘

(4)

隈

脚”中沛曩‰f】．：■

式中，P(。)用来描述像中不用

区域的灰度密度函数／

(z，，，)用来描述像中像素灰度的函数，尸。(z)用来描述

被分割成的区域，肘用来描述分割区域的数目。

取的分割的多区域行小波，能

取下述

像

感器分布

像

利用物

网

像技采集的

像能

用

果

行描述。

G(算，，，)=G‘(x，，，)一Gi(茁，，，)

一】97—

万方数据

=[exp(一以算，，，)／222)]／2似一[exp(一八膏，y)／2广)]／2

条件

(13)

。i(戈7· 乃+c)一1+妒，≥ 0

式中，江l，2，⋯ ，n。妒，用来描述

程中的因子。

式中，G(戈，y)用来描述

小波

后的像像素函数。

像

像素分

利用下述公式能描述像中不同

区域的像素灰

利用下述公式能

取

像素与背景像素之

的

醺

以i

醺

a，，。

差

(14)

化

Ⅳ2而

(6)

：婺．cos p+霎．sin口

a弘

d戈．

dy。

因此，

最

分

能

化

束

可t

可：ay。

。利用下述公式能描述上述

束

化函数

(15)

妒(髫，砂)=÷㈨2+D∑咖

㈩

=筹．sim筹⋯ s

上述公式行求解，能

取下述最

分

函数

g(y)=sgn((石‘)1)，+c+)

(8)

吼=参+参

式中，江l，2，⋯ ，肘，M用来描述像被分割后不同

的数目'，用来描述像中像素点的函数，p用来描述

区域

(16)

=sgn(∑6J+弓”+)，+c

像

上述公式能利用非

性

的方法

行空

行小波

的

程中需要旋的角度，夥用来描述不同

，从而取最非性分平面。利用核函数能

取最

区域的像素灰度梯度

。

分

平面的

算

果。置核函数￡(，，，，y。)能取代分

取下述最函数

利用下述公式能描述

像中M个区域

定

平面函数中的，，?儿，

能

分

g(y)=sgn((戈+)1妒(y)+c+)

(9)

A。=∑∑％· 日(r，i)

式中，Ai用来描述像中第i个区域的

(17)

=sgn(∑q+弓L(乃，y)+c+)

，日(r，i)用

利用下述公式能描述物

网

像中

来描述像中的

因子，利用下述公式能描述

因子

的像素与背景像素的分函数

㈣，

(18)

像

￡(y，咒)：。xp(一掣)

，¨I÷i】

根据上面述的方法，能将物

网

中的

网

像素与背景像素行有效分离，从而完成了物

网

物

像分割成相独立的

区域，并且算不同

像中

特征的定位，

的

区域的多尺度

网

。利用取的多尺度函数能完成

理工作提供了准确依据。

像中

的

。从而消除了像中的

果及分析

了

本文算法的有效性，需要行一次

7．0构建境。

程中，建立的物

行描述。

。利用

用

根据性分算法相关原理，能将物

像中的像素从像中分离出来，并且使

域与背景区域的差最大，从而完成

网

maⅡab

目

区

特

网

境能

的

利用下述公式能

算

像中区域的分

平

果

将

像的

足I^(y)I≥ 1。

在上述情况下，像中距离分平面最短的区域需要

函数

行

一化理，

理

能

足l^(y)I=l。因此，全部像中分区域需要足下述

3物

网

境

万方数据

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