【摘 要】
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计算机视觉在智能交通领域占据重要地位,为异常情况处理、交通调控做了深厚的理论铺垫。从运动物体检测、运动物体跟踪、目标分类识别、行为分析4个方面,在理论层面上对于近
【基金项目】
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国家自然科学基金(41474100);山东省自然科学基金(ZR2013DM015)
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计算机视觉在智能交通领域占据重要地位,为异常情况处理、交通调控做了深厚的理论铺垫。从运动物体检测、运动物体跟踪、目标分类识别、行为分析4个方面,在理论层面上对于近年热门技术进行归纳总结。着重提出词袋模型、深度学习这两个新兴技术,背景相减法、粒子滤波等传统优秀算法,并对同功能算法进行横向对比,讨论各算法的优缺点,分析不同情境下算法的取舍,最终提出该领域发展的空缺以及前景。
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