資料介紹
主要闡述交通視頻檢測中背景模型的建立,在普通均值法提取背景的基礎(chǔ)上,提出改進(jìn)的均值提取法,并通過實驗驗證和對比,論證改進(jìn)的均值法在提取背景圖像方面,可以減少背景中的車輛幻影,得到效果比較好的背景圖,進(jìn)而對視頻中運(yùn)動目標(biāo)的提取作介紹,并通過實驗得到所需的前景圖,即運(yùn)動目標(biāo),為后續(xù)的車流量計數(shù)工作做好基礎(chǔ)準(zhǔn)備。
從二十世紀(jì)80 年代開始,隨著科技水平的發(fā)展和社會水平的提高、城市人口的不斷增加,從而導(dǎo)致汽車數(shù)量也日益增加, 路網(wǎng)的通行能力已經(jīng)無法再繼續(xù)滿足持續(xù)增長的交通需求, 交通擁擠和交通堵塞的現(xiàn)象也越來越嚴(yán)重,對于交通污染、交通事故、能源消耗等原因引起的一系列損失現(xiàn)已成為世界各個國家都關(guān)心和面臨且亟需解決的重大問題。智能交通系統(tǒng)(IntelligentTransportation System,ITS)在傳統(tǒng)交通系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,使其進(jìn)一步智能化、信息化、集成化和網(wǎng)絡(luò)化,來保證人、車、路與環(huán)境四者間的正常流通,從而使交通系統(tǒng)的效率、可靠性、機(jī)動性、經(jīng)濟(jì)性和安全性等方面得到進(jìn)一步提高, 最終達(dá)到保護(hù)環(huán)境、降低能耗的目的。因此,在近二三十年來,國家政府、研究院以及學(xué)者們一直將智能交通系統(tǒng)(ITS)[1]的發(fā)展作為一項重點攻關(guān)項目。
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