【摘 要】
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提出一种新的基于区域的高速公路多车辆跟踪方案，包括背景建模、目标识别、目标跟踪等过程。针对高速公路监控图像质量差和干扰信号强的特点，在常规的颜色混合高斯背景模型的基
【机 构】
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山东大学计算机科学与技术学院人机交互与虚拟现实实验室,山东省高速集团信息管理总中心
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提出一种新的基于区域的高速公路多车辆跟踪方案，包括背景建模、目标识别、目标跟踪等过程。针对高速公路监控图像质量差和干扰信号强的特点，在常规的颜色混合高斯背景模型的基础上，提出一种新的基于扰动区域的高斯背景模型来消除强噪声和背景小幅度运动的影响，并在时间序列上通过Kalman滤波迭代加权算法实现背景模型的自适应性更新。该背景模型明显提高了背景分割的准确性和自适应性。提出了一种改进的非递归区域生长算法用以有效地实现多目标的识别，算法复杂度仅为O（n）。采用目标特征匹配和区域运动预测规则对多车辆进行实时跟踪和识
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