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摘要:
针对基于OpenCV采用的车辆跟踪不够稳定的问题,提出了一种对车辆更有效的跟踪方法,利用TLD跟踪从视频序列检测、跟踪指定目标。P-N学习需要经过正负样本的约束,利用数据进行模型学习来改善未标记的数据的分类。P-N分类器可以被用于在线车辆跟踪学习和车辆检测,可以解决车辆跟踪过程中出现的遮挡。对车辆精确定位后可以计算实时车速。
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文献信息
篇名 TLD跟踪在视频测速中的应用
来源期刊 中国多媒体通信 学科 工学
关键词 TLD P-N学习分类器 车辆跟踪与检测 智能交通视频 实时车速检测
年,卷(期) 2012,(8) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 56-59
页数 4页 分类号 TP391.41
字数 语种
DOI
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 李晓飞 南京邮电大学信息与通信工程学院 67 200 7.0 12.0
2 陈月凌 南京邮电大学信息与通信工程学院 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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2012(0)
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研究主题发展历程
节点文献
TLD
P-N学习分类器
车辆跟踪与检测
智能交通视频
实时车速检测
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
中国多媒体通信
月刊
1726-6408
北京朝阳区广渠东路3号院申奥商务楼508
出版文献量(篇)
4766
总下载数(次)
9
总被引数(次)
0
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