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摘要:
为满足车辆安全例检智能化和信息化的需要,研究了室外复杂场景下例检车辆的图像识别与跟踪定位问题.针对运动历史图算法在运动检测中出现目标轮廓的拖尾、 空洞、 边缘不连续等缺点,引入了高斯塔式分解及形态学滤波方法对轮廓进行补偿修正.针对跟踪过程中镜头抖动及积水倒影造成的多目标干扰,提出了一种缩小目标检测区域与图像帧数并结合车体颜色直方图和车牌SIFT描述子逐帧匹配的跟踪方法.实验结果证明,在不损失鲁棒性与准确性的情况下,完成了车辆的实时跟踪.
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文献信息
篇名 车辆安全例检的图像识别与跟踪定位方法研究
来源期刊 集美大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 运动历史图 运动检测 目标跟踪 安全例检 图像识别
年,卷(期) 2017,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 74-80
页数 7页 分类号 TP37
字数 4206字 语种 中文
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 郭宝英 仰恩大学工程技术学院 8 6 2.0 2.0
2 郑思凡 黎明大学机电工程与自动化学院 1 2 1.0 1.0
传播情况
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运动历史图
运动检测
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安全例检
图像识别
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期刊影响力
集美大学学报(自然科学版)
双月刊
1007-7405
35-1186/N
大16开
福建厦门集美银江路185号
1996
chi
出版文献量(篇)
1788
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