【摘 要】
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提出了一种基于彩色路面区域分割的候选车辆视频检测方法。该方法首先根据路面部分颜色的分布特点从单帧彩色图像中分割出路面部分并完成路面区域背景的初始化,然后通过对路面区域运用背景差方法和相关后处理过程进行动静态候选车辆的检测和分割。由于采用一种双背景策略能够在车辆检测的同时完成背景的训练和替换更新,该算法克服了传统背景差算法背景更新时容易存在误差累积以及对环境光线变化敏感的缺点,实现简单、稳健性好,可
【机 构】
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上海理工大学医疗器械与食品学院,浙江大学城市学院计算分院,上海交通大学图像处理与模式识别研究所
【基金项目】
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国家“973”重点基础研究项目（G1998030408）、上海市教委选拔培养优秀青年教师科研专项基金（358536）.
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提出了一种基于彩色路面区域分割的候选车辆视频检测方法。该方法首先根据路面部分颜色的分布特点从单帧彩色图像中分割出路面部分并完成路面区域背景的初始化,然后通过对路面区域运用背景差方法和相关后处理过程进行动静态候选车辆的检测和分割。由于采用一种双背景策略能够在车辆检测的同时完成背景的训练和替换更新,该算法克服了传统背景差算法背景更新时容易存在误差累积以及对环境光线变化敏感的缺点,实现简单、稳健性好,可以满足交通视频监控系统中背景更新和车辆检测的实时性处理要求,实验结果证明了该方法的有效性。
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