22、基于卫星图像和图匹配的交通监测与图标签算法研究

基于卫星图像和图匹配的交通监测与图标签算法研究

在当今的科技领域，交通监测和图匹配是两个重要的研究方向。交通监测有助于优化交通流量、保障交通安全，而图匹配则在模式识别、图像理解等多个领域有着广泛的应用。本文将围绕基于卫星图像的自动交通监测以及图的共同标签算法展开探讨。

基于卫星图像的自动交通监测

在交通监测方面，利用高分辨率卫星图像进行道路和车辆的检测是一种创新的方法。目前，这种图像可以通过静电复印卫星和特殊飞机获取。研究中使用的 NAVTEQ 全色数据集来自 Space Imaging Inc. 网站，包含不同城市的图片，共收集了 6 个路段、超过 200 辆车的图像。

由于车辆在图像中仅由少量像素表示，其检测对周围环境非常敏感。因此，样本数据库包含了各种条件下的车辆和非车辆样本，如道路交叉口、弯道和直道、有车道标记的道路、路面不连续、路面材料变化以及道路上树木的阴影等，这些情况代表了车辆检测中大多数典型和困难的场景。

为了进行车辆检测，研究人员采取了以下步骤：
1. 道路提取 ：对于每个选定的图像，预先提取道路。
2. 车辆示例数据库构建 ：手动描绘图像中车辆的矩形外边界，从 5 个路段中以这种方式描绘了总共 200 辆车。构建以车辆为中心的 10×5 像素子图像。
3. 非车辆示例数据库构建 ：收集 200 个覆盖不同路面的非车辆子图像样本。
4. 特征提取与检测 ：使用车辆示例数据库进行特征提取，并仅在提取的路面上进行车辆检测。

研究结果如下表