【摘 要】
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当前,基于视频检测技术的车流量检测广泛应用于公共交通。主要有背景建模法、帧间差值法、光流法等。其中背景建模法最为常用,主要有高斯背景模型(Gaussian model)以及码本模
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当前,基于视频检测技术的车流量检测广泛应用于公共交通。主要有背景建模法、帧间差值法、光流法等。其中背景建模法最为常用,主要有高斯背景模型(Gaussian model)以及码本模型(Codebook model)。考虑到实际情况中车流量较大,同时受到光照、车辆阴影、夜间车辆强光、车辆即停、交通阻塞等情况的影响,单独的背景建模或者帧间差值法无法应付上述可能的情况。本文提出将帧间差值法与背景建模法相结合的车流量检测法。该方法利用帧间差分法与背景建模速度的差异作为判断背景更新的条件,使用HSV特征法消除阴影,利用霍夫变换矫正旋转的视频图像。将算法在基于TI高性能处理器TMS320DM6446硬件平台上实现。实验结果表明,提出的算法能够在各种外界因素的影响下都具有较高的鲁棒性,提高了车辆的检测精度。
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