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题名快速消除车辆阴影的多阈值图像分割法
被引量：6
- 1
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作者
任朝栋
张全法
李焕
荆宜青
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机构
郑州大学物理工程学院
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出处
《应用光学》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第6期961-964,共4页
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文摘
视频图像分割时的运动阴影由于与被测对象的相似性而常被误判为被测对象,传统的阴影检测方法一般难以满足实时智能交通系统对处理速度的要求。为此,提出用多阈值法分割图像,将灰度化的当前图像与背景差分,再用正、负两个阈值对其二值化,在分割出深色和浅色被测对象的同时消除阴影。实验表明,将这种方法应用于运动车辆的检测,具有速度快和阴影消除效果好等特点,可应用于实时的运动目标检测和跟踪等领域。
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关键词
阴影消除
图像分割
多阈值
车辆检测
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Keywords
shadow elimination
image segmentation
multi-threshold
vehicle detection
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种基于主成分分析算法的车辆阴影消除算法
被引量：1
- 2
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作者
李亚伟
曹凯
王杰
梅超
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机构
山东理工大学交通与车辆工程学院
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2017年第28期91-97,共7页
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文摘
针对车辆检测中的阴影问题,提出了一种基于主成分分析算法(principal component analysis,PCA)的交通视频车辆阴影消除算法。该算法通过引入PCA算法确定阴影区域的方位,将算法的计算复杂度降低了3/4,提高了检测效率。基于亮度与纹理的分布特征,提出了一种IT(inverse transformation)模型将阴影区域转化为与其相应背景相似的分布以弱化阴影,从而使阴影像素在背景差法中被检测为背景像素与运动车辆分离。实验表明,本文算法阴影检测与分辨率高,阴影消除效果好,显著提高了检测的准确性。
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关键词
车辆检测
主成分分析算法(PCA算法)
阴影弱化
阴影消除
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Keywords
vehicle detect pcaalgorithm shadow weakening shadow eliminate
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于计算机视觉的实时车辆运动速度检测算法研究
被引量：3
- 3
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作者
谭呈祥
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机构
广西民族师范学院数学与计算机科学系
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2016年第9期164-166,170,共4页
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文摘
在对比了传统运动车辆实时检测方法的基础上,提出了一种新的G-C二重差分法,将视频流中的某一当前帧与背景帧进行边缘检测,将两帧的结果相减,得到梯度差分,再将此结果与背景颜色差分结果进行"或"运算,提高了车辆存在判断的准确度,此算法可以准确检测出路面运动车辆存在同时有效消除车辆阴影的影响,为后续车辆运动速度的实时检测提供了有力保证。基于运动车辆检测的结果,在VC环境下进行了编程实现,自动检测出运动车辆的实时速度,测试结果表明该算法效果很好。
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关键词
计算机视觉
车辆检测
速度检测
消除车辆阴影
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Keywords
computer vision
vehicle detection
speed detection
vehicle shadow elimination
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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题名复杂环境下基于图和条件随机域的运动车辆检测
被引量：1
- 4
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作者
傅沈文
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机构
广东农工商职业技术学院机电系
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012年第6期1581-1584,1588,共5页
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文摘
针对当前车辆检测方法中存在难以有效消除阴影干扰的缺点,提出了一种能够消除阴影干扰的车辆区域检测方法。该算法首先运用选择性背景更新法进行背景相减,获取感兴趣区域,然后提出基于图的区域分割算法,对感兴趣区域进行再分割。该方法充分考虑了视频图像全局和局部的空间信息,根据分割区域的大小自动自适应地调节对图像局部细节的忽略程度,从而获取局部区域特征较为一致的分割块。最后基于分割过程中所具有的马尔可夫属性,运用条件随机域的方法建立分割后验概率分布,求取最大后验概率确定标号,并对具有相同标号的相邻分割块进行合并。
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关键词
车辆检测
阴影消除
图区域分割
马尔可夫属性
条件随机域
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Keywords
vehicle detection
shadow elimination
graph regional segmentation
Markov property
conditional random field
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于视频图像的高速公路车辆检测算法研究
被引量：6
- 5
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作者
罗金满
朱娟
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机构
华南理工大学计算机科学与工程学院
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2011年第2期642-645,675,共5页
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基金
广东省科技厅科技计划基金项目(2003C101010)
广东省交通厅科技基金项目(2009-04-011)
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文摘
针对高速公路智能交通系统中的复杂场景变化、阴影和车辆遮挡等影响车辆检测率的问题,提出了使用基于高斯混合模型的自适应方法来建立和更新背景,采用基于HSV的邻域均值快速阴影消除算法提高阴影消除的速度。对于遮挡车辆,采用基于Kalman滤波的识别算法进行遮挡车辆的识别,然后使用基于模板匹配的金字塔分级搜索算法对遮挡车辆进行细分割。实验结果表明,该算法既简单又有效,车辆的检测率达到97%,完全满足车辆检测的要求。
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关键词
车辆遮挡
高斯混合模型
阴影消除
KALMAN滤波
车辆检测
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Keywords
overlapped vehicle
Gaussian mixture model
shadow elimination
Kalman filtering
vehicle detection
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名改进的车流量估计ViBe算法
被引量：1
- 6
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作者
黄鑫
肖世德
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机构
西南交通大学机械工程学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第10期3176-3178,共3页
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基金
四川省科技支撑资助项目(2015GZX0101)
四川省应用基础研究基金资助项目(2014JY0212)
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文摘
针对视觉背景提取(visual background extractor,ViBe)算法中出现的鬼影、阴影前景和漏检静止目标等问题,提出了经过改善的ViBe算法。首先在背景模型初始化阶段,利用改善的平均背景建模法建立初始化背景模型以消除鬼影。在前景检测阶段,通过计算运动目标与背景像素间的差值消除由于光照所造成的阴影,同时利用直方图相似度检测静止目标。最终在车道设置虚拟线圈检测区以检测各个车道的占用比,从而得出道路的交通情况。实验表明,经过改善后的ViBe算法在抑制鬼影出现、检测静止目标和消除阴影三个方面有较好的效果,能够准确检测出道路车流量。
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关键词
背景差法
车辆检测
鬼影抑制
静止目标
阴影消除
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Keywords
background extractor
vehicle detection
suppressing ghost
stationary object
eliminative shadow
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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