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摘要:
针对室外复杂交通场景中多运动目标分割问题,提出了一种由变化检测和运动分割组成的算法,利用水平集算法对帧差图像进行变化检测得到运动窗口,在运动窗口范围内进行改进的k-均值聚类分割,利用运动相似性进行分割区域融合.算法避免了整个图像的分割,减少了运算量,完整的分割出运动目标.试验结果表明,算法不仅能从复杂交通场景图像序列中有效的检测和提取出运动目标并有很强的鲁棒性,而且能够解决运动目标的遮挡问题.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 复杂交通场景中多运动目标分割算法
来源期刊 北京航空航天大学学报 学科 工学
关键词 目标检测 水平集 k-均值聚类 鲁棒性
年,卷(期) 2006,(3) 所属期刊栏目 电子与自动控制
研究方向 页码范围 297-300
页数 4页 分类号 TP391
字数 3181字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-5965.2006.03.012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张海 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院 74 767 15.0 24.0
2 范跃祖 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院 74 1429 18.0 37.0
3 李俊韬 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院 5 81 4.0 5.0
传播情况
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引文网络
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2006(0)
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研究主题发展历程
节点文献
目标检测
水平集
k-均值聚类
鲁棒性
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
北京航空航天大学学报
月刊
1001-5965
11-2625/V
大16开
北京市海淀区学院路37号
1956
chi
出版文献量(篇)
6912
总下载数(次)
23
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69992
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