65.面向混合交通流的全景图像检测方法研究
实时的交通流信息是ITS(智能交通系统)的重要支撑。视频检测因具有安装便捷、获取信息全面、集监控和检测于一体等优点,成为当前极具发展前景的一种先进的交通流检测手段。鉴于发展中国家的交通普遍属于混合交通流,本文提出了以背景减除为主线的全景图像检测框架。该框架包括:背景模型、阴影模型,前景区域的优化与分类等环节。本文主要针对背景模型和阴影模型进行研究。文中提出了改进的连续平均算法用于获取和刷新背景；通过采集自实际场景的大量阴影样本在RGB、HSV等各种颜色空间内进行统计分析,建立了较为优化的阴影模型,并应用此模型进行阴影的消除。最后,通过试验展示了各种方法的实用效果。
智能交通 交通流 视频检测 全景图像检测
孙立光 杨新苗
清华大学交通研究所 北京 100084
国内会议
南京
中文
363-370
2007-12-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）