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摘要:
提出了一种在交通场景中鲁棒地检测运动车辆的方法,该方法采用改进的加权平均法进行实时背景学习,并根据统计量动态地计算出运动分割的阈值,以得到交通场景中的运动物体.与以往的方法相比,该方法在检测的成功率以及运算速度上均具有明显的优势.
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复杂交通场景中的运动目标提取方法
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阴影去除
一种动态场景下运动对象分割新算法
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运动对象
运动补偿
核密度检测
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 交通场景中运动分割问题的研究
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 视频处理 交通流量监测 背景学习 运动分割
年,卷(期) 2006,(5) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 169-171
页数 3页 分类号 TP391
字数 3271字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2006.05.060
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 谭晓军 中山大学电子与通信工程系 29 144 5.0 11.0
2 沈伟 中山大学电子与通信工程系 7 92 4.0 7.0
3 郭志豪 中山大学电子与通信工程系 5 29 2.0 5.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
视频处理
交通流量监测
背景学习
运动分割
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
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
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