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一种基于像素抽样建模的车辆目标提取方法  
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【英文篇名】 An Extraction Method for Vehicle Target Based on Pixel Sampling Modeling
【下载频次】 ★★
【作者】 李旭; 徐贵力; 程月华; 王彪; 田裕鹏; 李开宇;
【英文作者】 LI Xu; XU Gui-li; CHENG Yue-hua; WANG Biao; TIAN Yu-peng; LI Kai-yu; College of Automation Engineering; Nanjing University of Aeronautics and Astronautics;
【作者单位】 南京航空航天大学自动化学院;
【文献出处】 计算机与现代化 , Computer and Modernization, 编辑部邮箱 2014年 03期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 背景建模; 样本一致性; 目标检测;
【英文关键词】 background modeling; sample consensus; target detection;
【摘要】 针对传统背景建模算法初始化时间长、存在Ghost区等缺点,本文根据样本一致性原理,提出一种基于像素抽样的背景建模方法。初始化阶段利用历史像素序列多次采样构建背景模型;模型更新采用改进的ViBe算法,同时更新历史像素模型和ViBe背景模型;前景检测时,利用样本一致性原理,将源像素同时与两个模型作比较,获得目标。对比实验表明,与Vibe原算法及传统目标提取算法相比,本文算法在有运动目标存在的情况下,初始化效率较高,并且有效抑制Ghost区,低速目标检测效果良好。
【英文摘要】 Aiming at the problem that traditional background models take too much time on initialization and exist Ghost area,we propose a kind of new model based on pixel sampling and the sample consensus theory. During the initialization phase,we sample the historical pixel sequence many times to build the background model. In the model updating phase,we update both of the historic pixel model and the ViBe background models with the improved ViBe algorithm. Finally,we use sample consensus theory to calculate the pix...
【更新日期】 2014-05-06
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 0引言随着计算机和机器视觉技术的发展,基于视觉的交通智能监管系统已经成为智能交通系统中的研究重点。车辆目标检测是智能交通中关键技术之一,由于检测对象和环境变化,目标检测算法需要解决多方面的难题,例如全局光照变化,多态背景干扰(晃动的水、植物),目标阴影影响等,车辆?

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