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基于虚拟检测窗口的车流量检测算法设计与实现

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摘要 基于视频的车流量检测是智能交通的一个重要课题,为了满足应用中的实时性和准确性要求,本文提出采用虚拟窗口法实现车辆的检测和统计,使整个图像处理过程只针对有限的虚拟窗口区域,背景提取采用统计直方图法,利用像素多帧平均值来衡量背景灰度的可信度,背景更新则根据块匹配置信度实现实时的背景更新。实验结果表明,该方法可以有效应用于基于视频的实时车流量检测中。
出处 《电脑知识与技术》 2015年第12期189-190,共2页 Computer Knowledge and Technology
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参考文献5

  • 1侯志强,韩崇昭.视觉跟踪技术综述[J].自动化学报,2006,32(4):603-617. 被引量:255
  • 2S Sivaraman and M M TrivediLooking at Vehicles on theRoad:A Survey of Vision- Based Vehicle Detection,Trackingand Behavior Analysis. IEEE Trans.Intell. Transp.Syst.,2013,14(.4): 1773 - 1792.
  • 3N.Buch,S-A.Velastin and J.Orwell. “A review of computer vi-sion techniques for the analysis of urban traffic,” IEEE Trans.Intell. Transp. Syst,2011,12(3): 920-939.
  • 4Song Huansheng’Lu Shengnan,Ma Xiang, et al. Vehicle Be-havior Analysis Using Target Motion Trajectories[J].IEEETransactions on Vehicular Technology,2014,63(8):3580-3591.
  • 5卢胜男,段沛沛,冯建利,李小和.基于块匹配置信度的隧道交通背景提取算法[J].电视技术,2015,39(8):59-63. 被引量:4

二级参考文献19

  • 1袁基炜,史忠科.一种快速运动目标的背景提取算法[J].计算机应用研究,2004,21(8):128-129. 被引量:15
  • 2王东升,李在铭.空域视频场景监视中运动对象的实时检测与跟踪技术[J].信号处理,2005,21(2):195-198. 被引量:5
  • 3侯志强,韩崇昭.基于像素灰度归类的背景重构算法[J].软件学报,2005,16(9):1568-1576. 被引量:97
  • 4MANUEL V, JOSE M M, FEDERICO B. An enhanced back- ground estimation algorithm for vehiele detection in urban traffic scenes[J]. IEEE Trans. Vehicular Technology, 2010, 59 (8) : 3694-3709.
  • 5STAUFFER C,GRIMSON W. Adaptive background mixture mod- els for real-time tracking[C1//Proc. Computer Vision and Pattern Recognition. LISA : IEEE Press, 1999 : 246-252.
  • 6EI,GAMMAL A, DURAISWAM R, DAVIS L S. Eflieient kernel density estimation using the fast Gauss transfi)rm with applica- tion to segmentation and traeking[C]//Proc, the 8+ IEEE Interna- tional Conference on Computer Vision. Canada: IEEE Press, 2001,25( 11 ) : 1499-1504.
  • 7KAEW T P, BOWDEN R. An improved adaptive background mix- ture model for reahime tracking with shadow detection[C]// Prnc. the 2rid European Worksbup nn Advanced Video Based Surveil- lanee Systems, Kingston: Kluwer Academic Publishers, 2001,53 (8): 1-5.
  • 8ZIVKOVIC Z, VANDER H F. Recursive unsupervised learning of finite mixture models[J]. IEEE Trans. Pattern Analysis and Ma- chine Intelligence, 2004,26(5 ) : 651-656.
  • 9ANURAG M, NIKOS P. Moti.n-Based background subtraction using adaptive kernel density estimatinn[C]// Proc. the 2004 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Reeognition. USA : IEEE Press, 2004,2 : 302-309.
  • 10KATO J, JOGA S, RITTSCHER J. An HMM-based segmenta- tion method for traffic monitoring movies[J]. IEEE Trans. Pat- tern Analysis anti Machine Intelligence, 2002, 24 (9) : 1291-1296.

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