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高速道路交通视频中车辆目标提取研究  
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【英文篇名】 Research on video vehicle object extraction based on high-speed road traffic
【下载频次】 ★★☆
【作者】 刘凯雄; 李玉惠; 李勃; 刘加运;
【英文作者】 LIU Kai-xiong; LI Yu-hui; LI Bo; LIU Jia-yun; School of Information Engineering and Automation; Kunming University of Science and Technology; Intelligent Image Processing Research Center of Intelligent Transportation System Engineering Technology Research Center of Yunnan Province;
【作者单位】 昆明理工大学信息工程与自动化学院; 云南省智能交通系统工程技术研究中心智能图像处理研究室;
【文献出处】 传感器与微系统 , Transducer and Microsystem Technologies, 编辑部邮箱 2017年 10期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 混合高斯背景建模; 感兴趣的区域; 背景差分法; 最小矩形; 车辆目标提取;
【英文关键词】 Gaussian mixture background modeling; region of interest(ROI) area; background difference method; the smallest rectangle; vehicle target extraction;
【摘要】 为了能够从监控视频中快速、准确地分析车辆目标,提出了基于感兴趣区域(ROI)的车辆目标提取方法。针对高速公路监控视频,利用混合高斯背景建模,在视频中划定ROI,以排除逆向车道车辆目标的影响,应用图像形态学进行干扰点排除与前景图像轮廓空洞填充,对运动车辆目标进行检测后,用最小矩形方框法自动截取目标,最终,通过图像尺度归一化建立车辆样本数据库,为车型分类和识别提供目标图像。实验结果表明:该方法对车辆目标提取准确率高,且图像数据库样本丰富。
【英文摘要】 In order to analyze on vehicle target from the surveillance video quickly and accurately,vehicle target extraction method based on region of interest( ROI) area is proposed. Aiming at highway surveillance video,use Gaussian mixture background for modeling,draw ROI area invideo,to eliminate the influence of the reverse drive vehicle target,by method of image morphology for eliminating interference points and image contour cavity filling,after detecting vehicle moving target automatically intercept target wit...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(61363043)
【更新日期】 2017-10-17
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 0引言目前,关于车辆识别和分类大量实验图像样本库的建立都是以人工截取建立的数据库,任务量大,消耗人力且成本又高;同时,为了辅助公安及交警部门进行车辆目标的识别与轨迹分析等执法办案。本文利用计算机图像处理技术,针对道路交通视频的智能化设计的车辆目标最优化自动提取的

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