【摘 要】
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视频监控是有效的木材运输行为监管方法,但是随着摄像头数量的增长,人工监视实时视频的方法出现了较多的监管事故.为了提高监管效率,对比了多种图像分割技术,对K-means聚类分
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视频监控是有效的木材运输行为监管方法,但是随着摄像头数量的增长,人工监视实时视频的方法出现了较多的监管事故.为了提高监管效率,对比了多种图像分割技术,对K-means聚类分析算法实现了改良.通过将帧图像的色彩空间从RGB变换为YCbCr后,忽略Y（亮度因子）,仅在Cb-Cr平面上进行K-means聚类分析,兼容了木材货物在复杂光照条件下形成的明暗斑纹,获得了较好的聚类效果.系统投入应用后,对空车及其它货物车辆自动忽略,仅在出现木材运输车辆时提示值守人员,并提供精确的车、货分割图像,实现了可视化管理,减少人
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