【摘 要】
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车辆闯红灯的违章抓拍作为智能交通管理系统的核心,其依托于计算机视觉对运动车辆的检测识别和跟踪,是目前国内外研究的热点。受外部环境的噪声影响,对于车辆的精准定位是该项研究的难点。重点对高斯模型视频检测算法进行研究,针对其存在的实时性不足、受噪声影响较大的问题,引入了改进的帧间差分算法调整算法的稳定性和准确性,同时也极大地降低了运算开销。在此算法基础上,通过对数据集进行图像预处理和特征提取、违章认定等
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车辆闯红灯的违章抓拍作为智能交通管理系统的核心,其依托于计算机视觉对运动车辆的检测识别和跟踪,是目前国内外研究的热点。受外部环境的噪声影响,对于车辆的精准定位是该项研究的难点。重点对高斯模型视频检测算法进行研究,针对其存在的实时性不足、受噪声影响较大的问题,引入了改进的帧间差分算法调整算法的稳定性和准确性,同时也极大地降低了运算开销。在此算法基础上,通过对数据集进行图像预处理和特征提取、违章认定等操作,完成了实验论证。与传统的高斯模型进行比对实验后可以得出此改进算法的鲁棒性和实时性有了极大的提升。
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