【摘 要】
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为了提高复杂背景下运动车辆的检测效率,结合SILTP算法提出了一种自适应的SILTP算法。首先,对运动车辆图像进行二维离散小波变换,提取出两次低通滤波后的图像。其次,通过自适
【基金项目】
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形状的语义结构表示及其分类学习研究(61173131)资助
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为了提高复杂背景下运动车辆的检测效率,结合SILTP算法提出了一种自适应的SILTP算法。首先,对运动车辆图像进行二维离散小波变换,提取出两次低通滤波后的图像。其次,通过自适应的SILTP算法获得图像的纹理信息。然后,利用高斯混合模型进行背景建模,进而利用新图像的纹理信息动态更新背景。最后,与背景模型进行比较来获得运动车辆。对公路上运动车辆的测试表明,该检测算法在复杂背景尤其是树叶抖动等情况下能够取得较高的检测率,具有良好的自适应性。
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