Vi har redan föreslagit en metod för att upptäcka fordonspositioner och deras rörelser (därpå kallade "vår tidigare metod") med hjälp av termiska bilder tagna med en infraröd värmekamera. Våra experiment har visat att vår tidigare metod detekterar fordon robust under fyra olika miljöförhållanden som innebär dåliga siktförhållanden i snö och tjock dimma. Vår tidigare metod använder vindrutan och dess omgivning som måltavla för Viola-Jones-detektorn. En del experiment på vintern visar att fordonets detekteringsnoggrannhet minskar på grund av att temperaturen i många vindrutor ungefär motsvarar temperaturen på vindrutans utsida. I detta dokument föreslår vi en ny metod för att upptäcka fordon (därefter kallad "vår nya metod"). Vår nya metod upptäcker fordon baserade på däckens värmeenergireflektion. Vi har gjort experiment med hjälp av tre serier av termiska bilder för vilka detekteringen av fordonet i vår tidigare metod är låg. Vår nya metod upptäcker 1 417 fordon (92,8%) av 1 527 fordon, och antalet falska upptäckter är totalt 52. Genom att kombinera våra två metoder bibehålls därför en hög grad av detektering av fordon under olika miljöförhållanden. Slutligen tillämpar vi den trafikinformation som erhållits genom våra två metoder för automatisk övervakning av trafikflödet och visar hur effektivt vårt förslag är.
Jag wasaki et al. I REF föreslogs en metod för att stoppa linjedetektering med hjälp av termiska bilder tagna med infraröda kameror under olika väderförhållanden.
Robust Vehicle Detection under Various Environmental Conditions Using an Infrared Thermal Camera and Its Application to Road Traffic Flow Monitoring
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science', 'Geography']}