【摘 要】
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运动车辆的检测现已采用视频检测技术,然而传统的高斯混合模型检测算法对背景环境过于敏感,光照变化、树叶的扰动都可能误检为运动车辆。为此,文中在介绍高斯混合模型建模、
【机 构】
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南京大学电子科学与工程学院; 江苏理工学院计算机工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学青年基金(61502226);江苏省自然科学青年基金(BK20130235);云计算与智能信息处理常州市重点实验室开放课题(CM20123004-KF04)
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运动车辆的检测现已采用视频检测技术,然而传统的高斯混合模型检测算法对背景环境过于敏感,光照变化、树叶的扰动都可能误检为运动车辆。为此,文中在介绍高斯混合模型建模、卷积神经网络的机理基础上,提出了一种高斯混合模型与卷积神经网络(CNN)结合的运动车辆检测方法:采用高斯混合模型对运动目标进行检测,通过车辆样本空间训练卷积神经网络模型,再用卷积神经网络对所检测出的运动区域目标特征提取,以区分出车或非车。经实际道路视频测试表明:与常用的稀疏编码(SC)和尺度不变特征转换(SIFT)特征提取方法相比,该算法的运动车辆检测的准确率分别提高了3.6%和7.9%。
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