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摘要:
为解决基于背景差分的车辆检测办法易受交通状况影响的问题,首先建立基于区间分布的自适应背景模型,然后利用改进的背景更新算法对建立的背景模型选择性更新,最后结合阈值分割和形态学处理实现运动车辆检测.实验结果表明,该算法在交通堵塞或临时停车等复杂交通环境中有很好的背景提取和更新效果.与经典的算法相比,该车辆检测算法在实时性和准确性方面都有所提高.
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内容分析
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文献信息
篇名 利用改进的背景模型实现车辆检测
来源期刊 微型机与应用 学科 工学
关键词 车辆检测 自适应背景模型 选择性更新 阈值分割
年,卷(期) 2010,(16) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 50-53
页数 分类号 TP391.41
字数 2982字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1674-7720.2010.16.016
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 王小鹏 兰州交通大学电子与信息工程学院 119 812 15.0 22.0
2 郭莉琼 兰州交通大学电子与信息工程学院 2 36 1.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
车辆检测
自适应背景模型
选择性更新
阈值分割
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
信息技术与网络安全
月刊
2096-5133
10-1543/TP
大16开
北京市海淀区清华东路25号(北京927信箱)
82-417
1982
chi
出版文献量(篇)
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33
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