【摘 要】
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传统的基于视频的交通流量统计算法需要对流量统计区域属性及换算参数进行设置,设置方法复杂繁琐,灵活性差,应用有局限性。针对这一问题,结合人类统计目标数目的思想,提出了
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(50978030)
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传统的基于视频的交通流量统计算法需要对流量统计区域属性及换算参数进行设置,设置方法复杂繁琐,灵活性差,应用有局限性。针对这一问题,结合人类统计目标数目的思想,提出了一种基于视觉理解的交通流量统计算法,无需设定流量统计区域就能完成流量统计。该算法使用帧间差分法检测出动态目标,通过Camshift与Kalman滤波相结合的方式完成目标跟踪,再通过对跟踪目标运动的分析来对交通流数目进行校正更新,最后获得交通流量数据。实验表明,提出的算法具有较好的统计效果。
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