基于无人机的智能交通汽车检测图像处理系统

在本文中展示了一种目前是试点项目的探测系统原型。通过对无人机飞越城市上空录制的图像流进行分析，最终的目标是自动为车辆和交通系统提供有用的信息，例如可用的停车场空间和城市街道的拥堵状况。这套系统在电脑和嵌入式系统中都测试通过，试验结果显示其具有很高的精度，并且证明了这套新型车载系统的可用性。

系统通过分析无人机录下的图像流，发现汽车并进行定量测量，目的是对车辆进行定位并统计数量。先要进行图像前处理来减少计算的复杂性，并把周围的斑点合成一个，然后输出探测出的车辆数目和位置。

预处理是算法的第一步，就是把输入的影像资料提取出来，处理的部分是全部图像的子区域即包含有用信息的区域。一方面是未来改善探测汽车时的精确性，同时也可以减少探测图像的全部区域时发生的误报，可能不在道路上的东西会被误辨识是一个车。另一方面，减少图像的分析区域也可以缩短图像处理时长。

汽车探测是算法的第二步，分类器是重要的部分，通过对图像的扫描搜索，每一种分类器可以返回特定的对象。几种分类器被应用直到候选目标全部被检测出，而且级联分类器使用金字塔形的方法，所以图像的尺寸会重新改变来发现感兴趣的目标。事实上，通过重新定义输入图片的大小，汽车会变小，但是仍然可以被检测到。……