面向智能交通视频监控系统的运动车辆跟踪方法研究
(0) 针对智能交通视频监控系统环境复杂，车辆跟踪难度大的特点，本文提出一种应用于实际智能交通视频监控系统中的运动车辆目标跟踪算法。本文首先介绍了智能交通视频监控系统的总体功能模块构成；接着描述了一种基于图像像素块的混合高斯模型目标检测方法，进行交通场景背景建模，提取前景目标；最后提出一种自适应融合颜色特征和纹理特征的车辆跟踪方法；实验结果证明，本文提出的算法能有效处理城市交通复杂情况下的车辆跟踪，跟踪性能优于传统粒子滤波方法和基于单特征的非自适应目标跟踪方法，算法具有更好的跟踪鲁棒性。
智能交通 视频监控系统 车辆跟踪算法 图像像素块 性能评价
吴林峰 熊刚 钱守义 谢立
浙江大学信息与电子工程学系浙江省综合信息网技术重点实验室, 杭州 310027 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室，北京，100190 中国科学院云计算产业技术创新与育成中心自动化研究所东莞研究院, 东莞523808 温州电子信息研究院, 温州 325003
国内会议
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2012-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）