【摘 要】
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车辆检测是车辆识别和跟踪的重要前提。为解决传统车辆检测算法无法兼顾检测的准确性与实时性的问题,本文提出一种基于实时交通状况和自适应像素分割的运动车辆检测算法。该算法采用多帧间隔图像建立初始背景模型,提出基于时-空变化度的背景区域变化评价方法,并基于时-空变化度制订了自适应的学习率更新策略。通过设置一个信任区间,并根据当前交通状况和像素点是否处于信任区间内来判断当前的背景模型是否需要更新,进而实现对
【机 构】
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南京信息工程大学自动化学院,江苏省大气环境与装备技术协同创新中心,南京信息工程大学无锡研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61304205,No.61502240),江苏省自然科学基金(No.BK20191401,No.BK20201136),大学生实践创新训练计划(No.202010300290,No.202010300211,No.202010300116E),南京信息工程大学本科生优秀毕业设计(论文)支持计划。
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车辆检测是车辆识别和跟踪的重要前提。为解决传统车辆检测算法无法兼顾检测的准确性与实时性的问题,本文提出一种基于实时交通状况和自适应像素分割的运动车辆检测算法。该算法采用多帧间隔图像建立初始背景模型,提出基于时-空变化度的背景区域变化评价方法,并基于时-空变化度制订了自适应的学习率更新策略。通过设置一个信任区间,并根据当前交通状况和像素点是否处于信任区间内来判断当前的背景模型是否需要更新,进而实现对运动车辆的准确、快速检测。改进后的像素自适应分割算法在不同场景中检测的性能指标Recall、Precis
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Dartyge和Sárk?zy等人提出伪随机子集的概念,并研究基于原根生成的一些子集的伪随机性.本文进一步构造出一类由原根生成的特殊子集,这类子集具有较少的限制条件与更强的伪随机性.
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