基于Radon变换的视频测速算法

张锁平

doi:10.13873/j.1000-97872009.10.014

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基于Radon变换的视频测速算法

研究与探讨 | 更新时间：2025-09-11

- 基于Radon变换的视频测速算法
- Algorithm of speed estimation based on Radon transform from video surveillance
- 传感器与微系统 2009年28卷第10期页码：32-34+38
- 作者机构：
  
  1. 天津大学电子信息工程学院
  2. 国家海洋技术中心
  3. 天津大学电子信息工程学院国家海洋技术中心
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/j.1000-97872009.10.014
  中图分类号： TP391.41
- 纸质出版：2009
- 稿件说明：
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[1]张锁平.基于Radon变换的视频测速算法[J].传感器与微系统,2009,28(10):32-34+38.

ZHANG Suo-ping1. Algorithm of speed estimation based on Radon transform from video surveillance[J]. 2009, 28(10): 32-34+38.
[1]张锁平.基于Radon变换的视频测速算法[J].传感器与微系统,2009,28(10):32-34+38. DOI： 10.13873/j.1000-97872009.10.014.

ZHANG Suo-ping1. Algorithm of speed estimation based on Radon transform from video surveillance[J]. 2009, 28(10): 32-34+38. DOI： 10.13873/j.1000-97872009.10.014.

摘要

为了从视频监测图像中自动提取车辆行驶速度

提出了一种基于Radon变换的视频测速算法。根据车辆行驶轨迹的时空特点

利用道路交通标线为图像与道路建立距离映射关系

简化了现场标定的条件和过程;利用时间堆栈成像方法

建立了车辆行驶轨迹的时空关系;基于Radon变换的图像处理

实现了行驶车辆的视频测速技术。算法具有较好的鲁棒性

与传统方法相比

计算复杂性也要低很多。

Abstract

A novel approach for estimating traffic speed by using image process based on Radon transform is proposed.According to the time-space characteristics of vehicle moving tracks

a mapping relation between image and road by using road traffic marking is established

which requires no more image rectification and calibration and simplifies the in situ calibrating procedure.A new image is achieved by using the time stack method from video surveillance sequence and linear feature of the tracking of vehicles is given.The vehicle motion parameters are estimated with line extraction based on Radon transform.It can significantly reduce the computation cost compared with traditional techniques.This approach is robust and practical in the vehicle speed measurement.

关键词

Keywords

references

基于视频图像Harris角点检测的车辆测速 [J]. 徐伟,王朔中. 中国图象图形学报 . 2006(11)

基于监控视频图像的车辆测速 [J]. 童剑军,邹明福. 中国图象图形学报 . 2005(02)

A survey of video processing techniques for traffic applications [J] . V Kastrinaki,M Zervakis,K Kalaitzakis. Image and Vision Computing . 2003 (4)

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