【摘 要】
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针对高速公路这一特定场景,提出一种基于网格时空背景差的运动车辆检测算法.该算法融合背景差分信息、基于时间信息的帧间差分信息、基于空间信息的背景差分信息,得到真实运
【机 构】
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西南交通大学,成都610031四川师范大学,成都610103
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针对高速公路这一特定场景,提出一种基于网格时空背景差的运动车辆检测算法.该算法融合背景差分信息、基于时间信息的帧间差分信息、基于空间信息的背景差分信息,得到真实运动物体的运动种子点,将包含种子点的连通区域作为真实的前景目标.网格背景模型中将持久不变的背景图像作为长效背景,将含有新进入并停留或原来停留忽然运动的目标的图像背景作为短效背景,并不断地将短效背景更新到长效背景中去,来完善背景的更新和实现停留目标的检测.在背景差分里考虑了颜色分量值的变化方差,将此方差因子加入差分函数,来减少光照变化.通过仿真实验表明,该算法可以避免背景模型对场景的表征不足以及光照变化引起的干扰杂点和车道线误检测,并实现了对静止车辆的有效输出,及时发现高速公路上的交通事件.
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