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摘要:
针对目前车辆识别方法在动态变化的复杂环境中车辆识别正确率低的问题,提出了一种基于动态自适应阈值的车辆识别方法.该方法首先利用基于熵权法的图像质量量化算法计算交通流视频中背景图像的质量值;然后通过对样本交通流设置的车辆检测阈值和基于该阈值识别车辆的正确率进行多项式拟合,获得该样本的车辆最佳检测阈值;最后对样本背景图像的质量值和样本车辆的最佳检测阈值进行高斯拟合,得到自适应阈值计算模型.该方法采用高斯混合模型实时获取交通流视频中的背景图像,计算背景图像的质量值,并输入到自适应阈值计算模型得到实时的车辆最佳检测阈值以识别车辆.实验和理论分析表明,该方法能根据动态变化的环境实时更新车辆检测阈值,有效地提高了车辆识别的正确率.
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文献信息
篇名 复杂动态环境下运动车辆的识别方法
来源期刊 计算机科学与探索 学科 工学
关键词 车辆识别 图像质量 高斯拟合 熵权法
年,卷(期) 2017,(1) 所属期刊栏目 人工智能与模式识别
研究方向 页码范围 134-143
页数 10页 分类号 TP391
字数 6845字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1673-9418.1607035
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 殷建平 国防科学技术大学高性能计算国家重点实验室 68 1057 17.0 30.0
2 程杰仁 海南大学信息科学技术学院 20 70 4.0 7.0
6 唐湘滟 海南大学信息科学技术学院 13 30 3.0 4.0
7 刘博艺 海南大学信息科学技术学院 9 27 3.0 5.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
车辆识别
图像质量
高斯拟合
熵权法
研究起点
研究来源
研究分支
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计算机科学与探索
月刊
1673-9418
11-5602/TP
大16开
北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
82-560
2007
chi
出版文献量(篇)
2215
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