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摘要:
为了解决统计背景模型在图像远景及车流量较大时容易出现错误像素点的问题,提出一种自适应背景模型提取算法.在车流量少时,利用统计直方图法提取背景;在车流量大时,利用帧差法获取图像中背景像素点,然后求其平均灰度值来重组的图像帧,最后利用统计直方图法进行背景建模.定义了算法比较标准,并据此比较了该算法与传统算法在不同车流量下的性能优劣.实验结果表明,通过分析图像中运动车辆像素信息区分车流量大小,实现对背景提取算法的自适应选择,使其在实际应用中更具针对性和灵活性,为准确地检测出运动车辆提供必要的基础.
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文献信息
篇名 一种车辆视觉导航中自适应背景模型提取算法
来源期刊 测控技术 学科 工学
关键词 车辆视觉导航 背景提取 统计直方图 帧差法
年,卷(期) 2017,(2) 所属期刊栏目 数据采集与处理
研究方向 页码范围 40-43,49
页数 5页 分类号 TP391.4
字数 2977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 黄元元 南京航空航天大学计算机科学与技术学院 22 138 6.0 11.0
2 曾庆喜 南京航空航天大学车辆工程系 29 133 7.0 10.0
3 崔桐 中国电子科技集团公司第二十八研究所 6 23 3.0 4.0
4 马杉 南京航空航天大学车辆工程系 3 15 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
车辆视觉导航
背景提取
统计直方图
帧差法
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期刊影响力
测控技术
月刊
1000-8829
11-1764/TB
大16开
北京2351信箱《测控技术》杂志社
82-533
1980
chi
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