《基於先驗三維模型的車輛監控關鍵算法研究》是依託華中科技大學，由張偉擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：基於先驗三維模型的車輛監控關鍵算法研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：張偉
- 依託單位：華中科技大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
本課題擬將三維車輛模型套用於車輛監控系統中，在已知車輛三維模型的前提下對車輛監控的多個問題進行創新性研究。研究利用單個監控相機的車輛特徵提取算法以及三維重建問題,重點分析三維車輛模型與二維車輛圖像之間的投影模型,解決超解析度技術中的圖像退化模型估計和像素配準問題，突破了現有的僅局限於二維平面的圖像退化模型,從而為車輛監控系統中的多個技術提供新的思路。在研究交通監控系統的基礎上，首先根據車輛目標的多幀圖像，重建其初始三維模型，而車輛的精確三維模型將通過基於車輛部件的方向性加權分類算法從三維車輛模型庫中取得。之後，我們將使用聯合域的自適應算法和三維差時投影法來估計圖像退化模型並實現像素配準，並使用經典的疊代反向投影法重建高解析度車輛圖像。本課題將在二維圖像特徵提取、三維車輛分類、車輛超解析度重建、圖像退化模型估計與圖像配準等方面做出創新性工作，對於高精度的車輛監控系統具有較大意義。
結題摘要
本課題旨在將三維信息與超解析度重建相結合，將三維模型套用於車輛的超解析度重建中，以增強車輛監控圖像的解析度。項目計畫利用單個監控相機的車輛特徵提取算法以及三維重建問題,重點分析三維車輛模型與二維車輛圖像之間的投影模型,解決超解析度技術中的圖像退化模型估計和像素配準問題，突破了現有的僅局限於二維平面的圖像退化模型,從而為車輛監控系統中的多個技術提供新的思路。在過去的四年中，項目組依據項目申請書中擬定內容，在平坦區域車輛三維重建、模糊圖像配準、超解析度重建等方面開展了細緻的研究工作，並且取得了一定的研究成果。先後提出了基本馬爾科夫場的三維重建最佳化模型、基於HOG特徵的車輛識別算法、基於demons的雙向力變形圖像配準算法、基於TV正則化的車牌圖像超解析度重建算法。這些算法均有效的解決了監控環境下車輛圖像超解析度重建中所存在的一些問題。項目組先後發表SCI檢索論文2篇、EI檢索論文3篇，申請發明專利1項，培養碩士研究生12名，參與舉辦國際會議1次，項目組成員前往國外大學學術交流1次，邀請國內外專家舉辦相關學術報告3場。
