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        EEPW首頁 >> 主題列表 >> 背景差分

        利用改進(jìn)的背景模型實現(xiàn)車輛檢測

        • 為解決基于背景差分的車輛檢測辦法易受交通狀況影響的問題,首先建立基于區(qū)間分布的自適應(yīng)背景模型,然后利用改進(jìn)的背景更新算法對建立的背景模型選擇性更新,最后結(jié)合閾值分割和形態(tài)學(xué)處理實現(xiàn)運動車輛檢測。實驗結(jié)果表明,該算法在交通堵塞或臨時停車等復(fù)雜交通環(huán)境中有很好的背景提取和更新效果。與經(jīng)典的算法相比,該車輛檢測算法在實時性和準(zhǔn)確性方面都有所提高。
        • 關(guān)鍵字: 車輛檢測  背景差分  自適應(yīng)背景模型  

        車輛檢測中背景模型的實現(xiàn)

        • 基于背景的差分辦法能解決基于幀間差分辦法和光流法中的問題,并且計算簡單,但是背景容易受到交通環(huán)境和光強度的影響,理想的背景不容易獲得,所以,自適應(yīng)環(huán)境變化的背景模型對運動車輛檢測的精確性起著非常重要的作用。
        • 關(guān)鍵字: 運動車輛檢測  背景差分  光流法  
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        背景差分介紹

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