基于改进Vibe算法与多特征的智能交通系统

• 作者: 周森鹏 张仁杰 穆平安
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机视觉 智能交通 改进Vibe算法 目标检测 目标分类
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 18-20,24
• 页数: 4页
• 分类号: TP303
• 字数: 2598字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.182552

摘要

基于计算机视觉技术对道路交通视频中的运动目标进行分类.针对目标分割过程中的光线变换及分类效率问题,主要采用贝叶斯网络模型以及合适的前景提取模型以提高精度.提出一种改进的Vibe算法对运动目标进行检测,通过提取目标长宽比、Hu不变矩以及离散度特征等对目标进行分类.最终实验结果正确率在80％以上,说明该智能交通系统可以有效识别出运动目标,且具有较强的鲁棒性与适应性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张仁杰	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	115	735	13.0	23.0
2	穆平安	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	111	525	13.0	19.0
3	周森鹏	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	2	4	1.0	2.0