Vehicle speed detection from a single motion blurred image

Lin, Huei-Yung; Li, Kun-Jhih; Chang, Chia-Hong

doi:10.1016/j.imavis.2007.04.004

Cited by 82 publications

(59 citation statements)

References 34 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…There is an extensive literature on vehicle speed estimation [6][7][8][9][10][11][12][13][14][15][16][17][18][19][20][21][22][23][24]. Most approaches are based on specialized speed sensors [6], or are dedicated to specific contexts, such as speed estimation from vehicle's headlight in night scenes [7,8], speed estimation using the signal from mobile telecommunication network [9], or speed estimation from a car-mounted camera to avoid collisions [10].…”

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

See 1 more Smart Citation

Vehicle speed estimation by license plate detection and tracking

Luvizon

Nassu

Minetto

2014

2014 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)

View full text Add to dashboard Cite

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

“…In 2008, Lin et al [17] noticed that for any fixed time interval, the displacement between vehicles in images is proportional to the amount of blur caused by the imaging process. Thus, if the parameters of the motion blur (e.g.…”

Section: Vehicle Speed Estimationmentioning

confidence: 99%

Vehicle speed estimation by license plate detection and tracking

Luvizon

Nassu

Minetto

2014

2014 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)

View full text Add to dashboard Cite

“…Motion blur analysis has been exploited for a number of applications: for example, in [14,15] quantitative measurements of blur are used in order to estimate the speed of vehicles and spherical objects: the blur parameters are estimated with gradient-based methods, without the support of an exact appearance model of the motion-blurred object over the background. In [6], the curved trajectory of a moving ball is reconstructed from a single, long-exposure image: in this case, an accurate analysis of the blurred ball streak is necessary to find its contours with sufficient precision for the subsequent 3D reconstruction step; this analysis is performed under some very restrictive assumptions, such as constant intensity of the ball image (i.e., no shading), which are not needed when using our proposed technique; very similar considerations hold for [5], which analyzes a slightlyblurred ball and reconstructs its position and velocity.…”

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

Isolating Motion and Color in a Motion Blurred Image

Giusti¹,

Caglioti²

2007

Procedings of the British Machine Vision Conference 2007

View full text Add to dashboard Cite

Photographic images of moving objects are often characterized by motion blur; analyzing motion blurred images is problematic since the moving object boundaries appear fuzzy and seamlessly blend with the background. In extreme cases, when the object motion is fast in relation to the exposure time, the blurred object image becomes an elongated, semitransparent smear.We consider a motion-blurred color image of an object moving over a still background: we introduce meaningful entities, the "alpha map" and the "color map", which bear information about the object motion during the exposure, and its color and texture; we draw connections to the well-known alpha matting problem, providing an original interpretation in this context; we present an analytic technique for extracting the two maps under assumptions on the background and object colors, and explore the relaxation of these assumptions. We provide experimental results on both synthetic and real images, which confirm the correctness of our approach, and describe diverse application examples in fields spanning from 3D reconstruction to image/video enhancement.

show abstract

“…Bahsi geçen robotların üzerine yerşeltirilmiş kameralardaki en etkin bozucu kameranın pozlama sırasındaki kendi hareketinden kaynaklanan görüntü bulanıklıgıdır. Hareket bulanıklıgı, hız tahmin etmek [2] yada bir resmin üzerinde oynamalar yapılıp yapılmadıgını anlamakta kullanıldıgında [3] faydalı gözüke-bilir. Fakat çogunlukla resimlerden özellik çıkartmaya çalışan algoritmaların performansını olumsuz etkiler [4].…”

Section: Introductionunclassified

A real-time inertial motion blur metric

Mutlu

Saranlı

2014

2014 22nd Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU)

View full text Add to dashboard Cite

Özetçe -Mobil robotlar, gövde salınımları ve bozuculardan kaynaklanan algılayıcı verilerindeki bozulmadan olumsuz etkilenirler. Özellikle robot üzerinde bulunan kameralar ile kaydedilen resimlerdeki bilgi kaybı çok fazla olabilir ve bu bilgi kaybı geri alınamayabilir yada resmi bulanıklıgını az da olsa giderebilmek işlemsel olarak masraflı olabilir. Bu çalışmada, mobil kameralar ile yakalanan resimlerde oluşan ortalama hareket bulanıklıgını azaltacak özgün bir yöntem önerilmiştir. Sadece ataletsel algılayıcılar kullanılarak gerçek zamanlı hesaplanabilir hareket bulanıklıgı ölçegi (HBÖ) türetildi. HBÖ'nün tutarlılıgı optik akış sonuçları ile karşılaştırılarak onaylandı. HBÖ'nün kullanışlılıgını ifade edebilmek için RHex özerinde hareket bulanıklıgını aza indirgeyecek bir sistem yapıldı. Bu sistemde, düz bir zeminde ileri dogru giden robot üzerindeki bir kamera gerçek zamanlı hesaplanan HBÖ'nün degerine göre tetiklendi. Önerilen sistemle alınan resimlerdeki hareket bulanıklıgı sabit aralıklarla alınan resimlerdeki hareket bulanıklıgı ile görsel degerlendirerek karşılaştırıldı.Anahtar Kelimeler-Hareket Bulanıklıgı Ölçegi, Kamera Tetikleme Abstract-Mobile robots suffer from sensor data corruption due to body oscillations and disturbances. Especially, information loss on images captured with onboard cameras can be extremely high and such loss may become irreversible or deblurring can be computationally costly. In this paper, a novel method is proposed to minimize average motion blur captured by mobile cameras. A real-time computable motion blur metric (MMBM) is derived by using only inertial sensor measurements. MMBM is validated by comparing it to optic flow results. To express the applicability of MMBM, a motion blur minimizing system is built on the RHex. To this end, an onboard camera is externally triggered depending on the real-time-calculated MMBM while the robot is walking straight on a flat surface. The resulting motion blur is compared to motion blur levels of a regular, fixed frame-rate image acquisition schedule by qualitative inspection on captured images. Yazılım tabanlı yöntemler ise resim bozulduktan sonra geri filtreleme yöntemleri kullanarak hareket bulanıklıgının etkilerini geri alıp keskin hatları olan resimler elde etmeyi amaçlar [7]. Fakat bu yöntemlerin çogu, bir resim için bile gerçek zamanlı uygulanamayacak kadar hesaplama gücü gerektirir [8]. Ayrıca bazı etkilerin sebep oldugu bilgi kaybı geri alınamaz olabilir. Yazılımsal yöntemlerin ön adımı, bozulmalara neden olan hareketi tahmin etmektir. Bu amaçla ataletsel algılayıcılar [9] yada farklı çözünürlük ve hızda çalışan yardımcı kameralar [10] nokta dagılım fonksiyonlarını tahmin etmekte kullanıla-bilir.Bu çalışmanın amacı, öncelikli olarak ataletsel veriler kullanılarak kameranın belirli bir anda resim yakalaması halinde, resimde oluşacak olan ve kameranın kendi döngüsel hareketinden kaynaklacak olan bulanıklıgın miktarını kestirecek bir ölçek geliştirmektir. Daha sonra bu ölçek kullanılarak, dinamik ve çevik bir bacaklı robot üzerindeki kam...

show abstract

Vehicle speed detection from a single motion blurred image

Cited by 82 publications

References 34 publications

Vehicle speed estimation by license plate detection and tracking

Vehicle speed estimation by license plate detection and tracking

Isolating Motion and Color in a Motion Blurred Image

A real-time inertial motion blur metric

Contact Info

Product

Resources

About