论文摘要
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。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 周森鹏,穆平安,张仁杰
关键词: 计算机视觉,智能交通,改进算法,目标检测,目标分类
来源: 软件导刊 2019年06期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 公路与水路运输,计算机软件及计算机应用
单位: 上海理工大学光电信息与计算机工程学院
分类号: U495;TP391.41
页码: 18-20+24
总页数: 4
文件大小: 1965K
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