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摘要:
针对Kinect深度图像中有遮挡条件下的多个行人进行分割算法的实时性和应用研究,提出一种双峰法和迭代法的自适应阈值改进算法,并融合平面位置关系消除重复目标的新算法.在提取遮挡行人目标的连通域后,在连通域的遮挡条件下,对行人有不同深度数据的特性计算出多个阈值,快速、有效地分割行人,对分割后深度图像用改进的消除多余目标算法使分割深度图像的结果更为准确.实验结果表明,在使用该新阈值分割和消除重复目标算法后,行人量大和行人量小时处理一帧需要60 ms-70 ms,正确识别率为94.8%-97.3%.从结果得出,新深度图像分割算法具有更好的实时性和鲁棒性,能良好地应用于Kinect深度图像分割中.
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文献信息
篇名 基于Kinect遮挡条件下行人的深度图像分割
来源期刊 重庆邮电大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 视频检测 目标合并 深度分割 行人遮挡 Kinect
年,卷(期) 2014,(2) 所属期刊栏目 计算机与自动化
研究方向 页码范围 271-275
页数 5页 分类号 TP391.4
字数 3437字 语种 中文
DOI 10.3979/j.issn.1673-825X.2014.02.024
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 刘伟 重庆邮电大学通信与信息工程学院 8 40 4.0 6.0
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视频检测
目标合并
深度分割
行人遮挡
Kinect
研究起点
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期刊影响力
重庆邮电大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-825X
50-1181/N
大16开
重庆南岸区
78-77
1988
chi
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3229
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