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融合两帧差分和背景差分的车辆检测算法: 收藏
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引用; 《计算机工程与设计》2023年第4期44卷 1174-1180页; 作者：舒兆翰李小龙东华理工大学测绘工程学院江西南昌330013 东华理工大学自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室江西南昌330013 东华理工大学中核三维地理信息工程技术研究中心江西南昌330013; 针对传统背景差分法和两帧差分法在车辆检测任务中出现的噪声、鬼影和空洞问题,提出一种将两者融合的静态背景下运动车辆检测算法。建立背景帧和检测帧的类别矩阵M1和M2,消除噪声和空洞;引入最大类方差法(Otsu)生成背景帧和检测帧的灰...; 针对传统背景差分法和两帧差分法在车辆检测任务中出现的噪声、鬼影和空洞问题,提出一种将两者融合的静态背景下运动车辆检测算法。建立背景帧和检测帧的类别矩阵M1和M2,消除噪声和空洞;引入最大类方差法(Otsu)生成背景帧和检测帧的灰度级矩阵G1和G2,以此构造鬼影区的灰度级变化特征β,分割鬼影区域。实验结果表明,融合算法在测试集上的检测效果达到88.41%的平均F1值,相比传统的两帧差分、高斯混合模型和视觉背景提取算法均有大幅提升。; 来源：详细信息评论

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