技術(shù)特征：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及一種基于Kinect的夜間車流量統(tǒng)計(jì)及車型識(shí)別方法，該方法將Kinect深度圖像和虛擬線圈算法相結(jié)合，首先對(duì)Kinect深度圖像進(jìn)行預(yù)處理，分別獲得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)深度圖與空洞深度圖，然后設(shè)置虛擬線圈，在虛擬線圈范圍內(nèi)利用積分圖像分別生成對(duì)應(yīng)的一維信號(hào)，對(duì)一維信號(hào)進(jìn)行加權(quán)合成獲得車輛運(yùn)動(dòng)特征的表達(dá)并進(jìn)行計(jì)數(shù)，最后在合成的計(jì)數(shù)信號(hào)范圍內(nèi)通過運(yùn)動(dòng)目標(biāo)深度圖與空洞深度圖計(jì)算出車輛目標(biāo)的幾何特征，通過SVM對(duì)大小車型進(jìn)行有效識(shí)別。本發(fā)明能夠更好的檢測(cè)車輛和統(tǒng)計(jì)車流量，避免了現(xiàn)有技術(shù)中利用彩色圖像在夜間特征較少而出現(xiàn)的統(tǒng)計(jì)不準(zhǔn)確的問題，避免了復(fù)雜的特征提取與跟蹤，減少了運(yùn)算時(shí)間，具有成本低、易維護(hù)、實(shí)時(shí)性較好等特點(diǎn)。

技術(shù)研發(fā)人員：胡釗政;張汝峰
受保護(hù)的技術(shù)使用者：河北工業(yè)大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：2017.08.14
技術(shù)公布日：2017.10.20