【摘 要】
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在单摄像机视域中,针对复杂环境下运动车辆的检测与跟踪问题,提出一种基于高斯混合模型和灰色预测模型GM(1,1)的检测与跟踪方法,该方法通过不断更新高斯分布参数和GM(1,1),从而减小环境对车辆检测与跟踪的影响。实验结果表明,这两个模型结合起来能够快速、准确地实现运动车辆的位置预测和跟踪,提高了视频监控系统的鲁棒性。
【基金项目】
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福建省高校产学合作科技重大项目（2011H61010034）.
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在单摄像机视域中,针对复杂环境下运动车辆的检测与跟踪问题,提出一种基于高斯混合模型和灰色预测模型GM(1,1)的检测与跟踪方法,该方法通过不断更新高斯分布参数和GM(1,1),从而减小环境对车辆检测与跟踪的影响。实验结果表明,这两个模型结合起来能够快速、准确地实现运动车辆的位置预测和跟踪,提高了视频监控系统的鲁棒性。
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