【摘 要】
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针对道路交通中行人的特点,从参数更新、背景估计和前景分割三个方面改进传统的混合高斯模型,提出一种有效的行人检测方法。首先,利用基于图像分割的参数更新模型,减少将静止
【机 构】
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北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室,中国人民大学公共管理学院
【基金项目】
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“973”国家重点基础研究发展计划项目(2006CB705500);国家自然科学基金项目(50778015);中国人民大学科学研究基金项目(07XND012)
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针对道路交通中行人的特点,从参数更新、背景估计和前景分割三个方面改进传统的混合高斯模型,提出一种有效的行人检测方法。首先,利用基于图像分割的参数更新模型,减少将静止前景判定为背景的可能性;其次,采用前景融合时间调整机制,控制前景融入背景的时间;最后,引入均值权值的概念,优化前景分割的条件。试验结果表明,改进的算法优于传统的混合高斯模型,具有良好的鲁棒性和自适应性,可正确检测出移动速度缓慢或静止的行人。
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