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题名基于改进混合高斯模型和图形句柄的异常车辆检测
被引量：3
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作者
刘艳萍
崔彤
周长兵
李小翠
刘甜
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机构
河北工业大学电子信息工程学院
中国地质大学(北京)信息工程学院
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2020年第2期266-272,共7页
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基金
河北省自然科学基金(E2016202341)
河北省高等学校科学技术研究项目(BJ2014013)。
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文摘
由于交通安全隐患在当下的生活中造成的不良影响越发严重,所以在步行街、校园等禁止车辆行驶的场景中,对异常车辆的检测具有一定的现实意义。针对利用混合高斯建立背景模型时易出现重影和空洞问题,提出了一种基于SSIM结构相似性的混合高斯建模的异常车辆检测,采用SSIM计算2幅图像像素点间的相似度,在高斯建模后进行二次背景建模,同时引入了指数函数来优化高斯建模过程中的权值更新过程,提高了更新速度。采用图形句柄函数优化连通域方法对前景区域进行异常车辆检测,能够检测出异常车辆且标注框更加贴近车辆形状。对580幅由视频分割得到的图像的实验结果表明,检测率可以达到90.3%。
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关键词
混合高斯建模
SSIM
图形句柄函数
异常车辆检测
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Keywords
Gaussian mixture modeling
SSIM
graphic handle function
abnormal vehicle detection
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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