检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:赵敏[1] 张波[1] 唐毅[2] 孙棣华[1] 陈金玉[1]
机构地区:[1]重庆大学自动化学院,重庆400030 [2]重庆大学计算机学院,重庆400030
出 处:《计算机测量与控制》2014年第2期489-492,共4页Computer Measurement &Control
基 金:中国工程院重点咨询项目(2012-ZX-22);教育部博士点基金项目(20120191110047);重庆市自然科学基金重点项目(2012JJB40002);重庆市科委工程中心研究计划项目(2011pt-gc30005);重庆市科技攻关重点项目(2011AB2052)
摘 要:针对现有的停车检测算法存在不能很好地适应露天场景环境变化以及误检率过高的问题,设计了一种新的违章停车视频检测算法;利用自适应混合高斯模型实现场景背景提取与更新,获得可能的运动前景目标,通过基于像素时间序列特征的稳态分析法来检测静止目标,并根据对象区域特征实现停驶车辆的辨识,从而准确的检测出违章停车;实验结果表明,提出的算法在高速公路露天场景中正检率达到90%以上,与其他停车检测算法相比较,在减少计算量、提高系统实时性的同时,具有较好的正检率。To overcome the problems of existing parking detection algorithms, not adapt to the environmental changs of open--air scene and high false positive rate, a new video based algorithm is developed to detect the illegal parking. An adaptive mixed Gaussian model is used to extract the background in the complicated environment. The still objects are detected by the time series {eature of the pixel level. The still vehicles are recognized by the regional feature of the object level. And thus the illegal parking is accurately detected. The experimental re- sults that the proposed method can reach more than 90% of the positive detection rate. Compared with the other algorithms, it not only reduces computations and improves the system real--time, but also with better accurate detection rate.
关 键 词:露天场景 自适应混合高斯模型 时间序列法 对象区域特征
分 类 号:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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