基于物联网的消防通道车辆检测系统的主要目的是为了有效避免由于消防通道被车辆堵塞而导致重大火灾事故的发生。该系统利用物联网将传感器和人工智能处理相结合的方式,并采用数字图像处理和模式识别等智能技术手段进行车辆的自动检测。当有车辆占用消防通道时,该系统可以自动识别车辆,现场报警,并短信提醒物管人员及时排除车辆占用。同时将占用消防通道的车辆信息传送给消防部门,作为处罚和追责的依据,而车辆检测算法是消防通道车辆检测系统的核心技术,因此找到一种合适的消防通道车辆检测算法具有重要的意义。本文针对现有的车辆检测算法在消防通道车辆检测系统中存在检测率低和鲁棒性差的问题,考虑了多种干扰因素(如天气条件的变化和周围环境等)对车辆检测的影响,提出了一种自适应阈值分割车辆底部阴影的方法和基于多特征融合级联分类器的车辆检测方法,完成的主要工作有:①在车辆感兴趣区域生成阶段,提出了一种自适应阈值分割车辆底部阴影的方法。首先提取图像中的道路区域,排除非车道区域中的物体对检测结果的影响;其次对提取的道路区域进行灰度采样,通过统计采样的灰度值计算出车辆底部阴影的分割阈值;然后利用基于像素变化率的边缘提取方法对车辆底部阴影边缘进行提取;最后根据提取的阴影下边缘构建车辆感兴趣区域。②在车辆多特征提取和融合阶段,首先分别介绍了角点特征、边缘特征和纹理特征的提取方法,然后从特征层融合角度对比分析了基于类间方差的多特征融合方法、基于马氏距离的多特征融合方法和基于Fisher准则的多特征融合方法对提取的车辆感兴趣区域的角点特征、边缘特征、纹理特征的融合效果。融合后的分量在车辆序列样本图像中的实验结果表明:基于Fisher准则的多特征融合方法的检测效果最佳。③在车辆感兴趣区域验证阶段,提出了一种基于多特征融合级联分类器的车辆检测方法。首先选择基于Fisher准则的多特征融合算法将感兴趣区域中的角点特征、边缘特征和纹理特征进行融合,然后利用Adaboost算法对融合后的特征值和“积分图”计算的Harr-like特征值进行训练生成强分类器,最终用训练得到的级联分类器验证车辆感兴趣区域。实验结果表明,本文所提方法能够在不同气候条件下,自适应地完成对消防通道中车辆的检测,与传统的车辆检测方法相比具有更高的检测率和更低的误检率。