基于meanshift的大车车型分类特征提取

针对车流量大的多车道路面，从可实现的角度出发根据统计分析提出了以车体结构区间和颜色为基础的3个能有效区分大客车和大货车的特征，并提出了一种以meanshift与抗干扰边缘检测相结合的特征提取方法.该方法首先在色度域和空域的5维联合空间中用meanshift进行图像分割，然后以分割所得区域的边缘提取结构区间的分界线，进而获得特征的表示.实验结果表明，该方法能有效克服由反光和运动而导致的车体颜色失真和边缘模糊的现象，特征提取率超过90%，因此该方法鲁棒性强、准确率高.