Zaproponowano metodę estymacji prędkości pojazdu poruszającego się po jednym pasie ruchu. Uwzględniono rozmycie obrazu pojazdu oraz występowanie szumów gaussowskich na poszczególnych etapach akwizycji obrazu. Algorytm bazuje na wstępnej obróbce sygnału metodą wygładzania wykładniczego Browna. Działanie algorytmu w warunkach silnych zakłóceń losowych zweryfikowano w wyniku przeprowadzonych symulacji komputerowych oraz porównano z innymi metodami estymacji prędkości pojazdu.
W pracy rozpatrzono zagadnienie estymacji prędkości pojazdu na podstawie obrazu zarejestrowanego przez kamerę wideo. W przypadku niskiego poziomu zakłóceń stosuje się metodę polegającą na odejmowaniu kolejnych klatek obrazu, co pozwala zidentyfikować poruszające się obiekty. W przypadku wysokiego poziomu zakłócenia metoda odejmowania kolejnych sekwencji obrazu staje się nieprzydatna, ponieważ prowadzi do wzrostu poziomu zakłócenia- następuje sumowanie wariancji szumu. W niniejszej pracy, gdzie uwzględnia się silne zakłócenia losowe, przyjęto, że dla poszczególnych klatek estymuje się położenie obiektu, natomiast prędkość wyznacza się na podstawie sekwencji obrazów (10, 20,30 klatek). Praca stanowi kontynuację tematyki rozpatrzonej we wcześniejszych pracach autora [2], [3]. (…)
Artykuł zawiera 15624 znaków.
Źródło: Czasopismo Logistyka