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基于概率算法自适应更新背景的运动车辆检测
被引量：
1
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作者
娄路
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第25期243-248,共6页
交通流量检测是智能交通系统中的一个重要研究方向和热点问题,基于视频的车辆检测是交通流量采集分析的核心技术,它为交通流量参数的实时获取提供了可能。为实现在复杂交通视频场景中实时准确检测各类的运动车辆,在研究传统背景差分算...
交通流量检测是智能交通系统中的一个重要研究方向和热点问题,基于视频的车辆检测是交通流量采集分析的核心技术,它为交通流量参数的实时获取提供了可能。为实现在复杂交通视频场景中实时准确检测各类的运动车辆,在研究传统背景差分算法的缺点的工作基础上,提出一个自适应的贝叶斯概率背景检测算法,进而完成了较准确的运动车辆分类检测。实验结果表明该方法具有高效实时的特点,能够较准确地实现复杂交通路面的背景提取和运动车辆的检测,具有良好的鲁棒性。
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关键词
交通流量采集
背景提取
贝叶斯算法
运动车辆检测与跟踪
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职称材料
题名
基于概率算法自适应更新背景的运动车辆检测
被引量：
1
1
作者
娄路
机构
重庆交通大学信息科学与工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第25期243-248,共6页
基金
国家自然科学基金(No.61004118)
重庆市自然科学基金(No.cstc2011jjA40030)
文摘
交通流量检测是智能交通系统中的一个重要研究方向和热点问题,基于视频的车辆检测是交通流量采集分析的核心技术,它为交通流量参数的实时获取提供了可能。为实现在复杂交通视频场景中实时准确检测各类的运动车辆,在研究传统背景差分算法的缺点的工作基础上,提出一个自适应的贝叶斯概率背景检测算法,进而完成了较准确的运动车辆分类检测。实验结果表明该方法具有高效实时的特点,能够较准确地实现复杂交通路面的背景提取和运动车辆的检测,具有良好的鲁棒性。
关键词
交通流量采集
背景提取
贝叶斯算法
运动车辆检测与跟踪
Keywords
traffic flow detection
background detecting
Bayesian classification algorithm
vehicle detecting and tracking
分类号
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于概率算法自适应更新背景的运动车辆检测
娄路
《计算机工程与应用》
CSCD
2012
1
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