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基于时空马尔可夫随机场模型的车辆跟踪算法研究被引量：2: 1; 作者施毅路小波 +1 位作者黄卫刘涛《土木工程学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第1期74-78,共5页; 鲁棒的车辆跟踪是实现交通事件自动检测的重要前提,车辆跟踪中的车辆相互遮挡则是影响车辆跟踪结果的关键因素。针对这一难题,设计自适应的车辆跟踪算法,并依据交通图像序列的时空相关性,根据马尔可夫的基本理论和贝叶斯方法,应用MRF-MA... 展开更多; 关键词车辆跟踪遮挡时空马尔可夫随机场模型随机松弛算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于时空马尔可夫随机场交通参数采集系统研究: 2; 作者周君《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第10期292-295,共4页; 可靠的车辆跟踪是实现交通事件自动检测的重要前提,车辆跟踪中的车辆相互遮挡则是影响车辆跟踪结果的关键因素。针对这一难题,提出了一种基于时空马尔可夫随机场(简称ST-MRF)模型的车辆跟踪算法,用以得到目标地图和运动矢量地图。在目... 展开更多; 关键词时空马尔可夫随机场车辆跟踪交通参数目标地图运动矢量地图; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于时空Markov随机场的人体异常行为识别算法被引量：6: 3; 作者蒲静胡栋《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第8期2238-2240,共3页; 针对多人之间的突发暴力异常行为进行研究,提出一种能较准确地辨识该异常行为与其他多人间正常行为的算法。该算法在传统的图像分割技术基础上,根据马尔可夫随机场仅邻域相关的特性,加入了连续帧的动态特征,并重新构造Gibbs能量函数。... 展开更多; 关键词异常行为识别时空马尔可夫随机场动态特征 Gibbs能量函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于ST-MRF的自适应车辆跟踪算法研究被引量：1: 4; 作者周君程琳《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2013年第3期65-70,77,共7页; 可靠的车辆跟踪是实现交通事件自动检测的重要前提,车辆跟踪中的车辆相互遮挡则是影响车辆跟踪结果的关键因素.为了解决这一难题,文中提出一种基于ST-MRF模型的自适应车辆跟踪算法.在ST-MRF模型中,把图像分成块,将相邻图像间的块通过它... 展开更多; 关键词智能交通自适应车辆跟踪时空马尔可夫随机场车辆遮挡能量函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于时空马尔可夫随机场模型的车辆跟踪算法研究被引量：2: 1; 作者施毅路小波黄卫刘涛; 机构东南大学; 出处《土木工程学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第1期74-78,共5页; 基金高等学校科技创新工程重大项目培育资金项目(705020) 江苏省自然科学基金项目(BK2004077); 文摘鲁棒的车辆跟踪是实现交通事件自动检测的重要前提,车辆跟踪中的车辆相互遮挡则是影响车辆跟踪结果的关键因素。针对这一难题,设计自适应的车辆跟踪算法,并依据交通图像序列的时空相关性,根据马尔可夫的基本理论和贝叶斯方法,应用MRF-MAP理论分析框架,并结合了彩色图像序列的纹理信息建立了图像序列的时空马尔可夫随机场模型。采用随机松弛算法中的Metropolis算法来求解时空马尔可夫随机场模型,对车辆跟踪得到的目标标号图进行优化,从而解决车辆跟踪中的遮挡问题。初步实验结果,跟踪不遮挡的车辆时达到的跟踪成功率为95%。遮挡情况时成功率也可达到83%。实验结果表明,该跟踪算法在不遮挡时效果非常理想,在遮挡情况下跟踪鲁棒性也较好。; 关键词车辆跟踪遮挡时空马尔可夫随机场模型随机松弛算法; Keywords vehicle trackin occlusion spatial-temporal Markov random field model stochastic relaxation algorithm; 分类号 U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理] TN941.28 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于时空马尔可夫随机场交通参数采集系统研究: 2; 作者周君; 机构淮阴工学院交通学院; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第10期292-295,共4页; 基金国家自然科学基金项目(51078085)资助; 文摘可靠的车辆跟踪是实现交通事件自动检测的重要前提,车辆跟踪中的车辆相互遮挡则是影响车辆跟踪结果的关键因素。针对这一难题,提出了一种基于时空马尔可夫随机场(简称ST-MRF)模型的车辆跟踪算法,用以得到目标地图和运动矢量地图。在目标地图和运动矢量地图的基础上提取交通参数,然后通过摄像机标定技术,获得实时的车速以及车辆运动坐标,最后通过对交通流三参数的分析,得到实时的交通流运行特征。这可为以后的交通事件检测提供依据。; 关键词时空马尔可夫随机场车辆跟踪交通参数目标地图运动矢量地图; Keywords ST-MRF, Vehicle tracking algorithm, Traffic parameter, Object maps, Motion vector maps; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于时空Markov随机场的人体异常行为识别算法被引量：6: 3; 作者蒲静胡栋; 机构西华师范大学计算机学院电子科技大学计算机科学与工程学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第8期2238-2240,共3页; 文摘针对多人之间的突发暴力异常行为进行研究,提出一种能较准确地辨识该异常行为与其他多人间正常行为的算法。该算法在传统的图像分割技术基础上,根据马尔可夫随机场仅邻域相关的特性,加入了连续帧的动态特征,并重新构造Gibbs能量函数。这种方法不仅考虑到了每个像素点和邻域点的空间信息,而且加入了连续帧的时间信息,对整幅图像中所有像素点的能量值进行累加并用能量曲线进行数据分析。最后与传统光流方法的比较表明了该算法的优越性。; 关键词异常行为识别时空马尔可夫随机场动态特征 Gibbs能量函数; Keywords abnormal behavior recognition time-spatial Markov Random Field motion feature Gibbs energy function; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于ST-MRF的自适应车辆跟踪算法研究被引量：1: 4; 作者周君程琳; 机构东南大学交通学院淮阴工学院交通学院; 出处《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2013年第3期65-70,77,共7页; 基金国家自然科学基金(51078085); 文摘可靠的车辆跟踪是实现交通事件自动检测的重要前提,车辆跟踪中的车辆相互遮挡则是影响车辆跟踪结果的关键因素.为了解决这一难题,文中提出一种基于ST-MRF模型的自适应车辆跟踪算法.在ST-MRF模型中,把图像分成块,将相邻图像间的块通过它们的矢量联系起来,建立运动序列图像的时空马尔可夫随机场模型并且构造其相应的能量耗费函数,然后利用松弛算法实现目标地图最小化能量计算,从而解决车辆跟踪中的遮挡问题.实验结果表明,跟踪不遮挡的车辆时达到的跟踪成功率为95%,遮挡情况时成功率也可达到91%.通过实验得出以下结论:基于ST-MRF模型的自适应车辆跟踪算法能在交通量比较大,且车辆出现相互遮挡的情况下,能较准确地获得车辆跟踪数据.为以后的交通事件检测提供重要的数据基础.; 关键词智能交通自适应车辆跟踪时空马尔可夫随机场车辆遮挡能量函数; Keywords intelligent transportation systems（ITS） adaptive vehicle tracking algorithm ST-MRF occlusion energy function; 分类号 U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于时空马尔可夫随机场模型的车辆跟踪算法研究	施毅路小波黄卫刘涛	《土木工程学报》 EI CSCD 北大核心	2007	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于时空马尔可夫随机场交通参数采集系统研究	周君	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2013	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于时空Markov随机场的人体异常行为识别算法	蒲静胡栋	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2010	6	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于ST-MRF的自适应车辆跟踪算法研究	周君程琳	《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心	2013	1	在线阅读下载PDF 职称材料