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复杂环境中机动车跟踪实时性算法
1
作者
杨乐
张长勇
徐萍
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2015年第1期130-133,288,共5页
针对复杂环境中机动车跟踪问题,为克服光照变化、噪声干扰、其他随机运动物体干扰,提出一种机动车识别和跟踪实时性算法。首先对图像进行光照补偿减少光照影响,用Surendra算法和三帧差法检测运动目标,并建立ROI(感兴趣区域)以缩小Haar...
针对复杂环境中机动车跟踪问题,为克服光照变化、噪声干扰、其他随机运动物体干扰,提出一种机动车识别和跟踪实时性算法。首先对图像进行光照补偿减少光照影响,用Surendra算法和三帧差法检测运动目标,并建立ROI(感兴趣区域)以缩小Haar识别范围提高系统响应速度;其次由训练好的级联分类器在ROI范围内识别机动车,从而保证高检测率和低误检率;最后利用Camshift算法跟踪机动车。为验证算法有效性搭建嵌入式系统平台,实验结果表明在背景复杂且其他运动物体干扰下,该算法较使用传统目标跟踪算法具有更好的鲁棒性和实时性。
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关键词
自
适应
光照
补偿
三帧差法
Haar分类器
CAMSHIFT算法
目标跟踪
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题名
复杂环境中机动车跟踪实时性算法
1
作者
杨乐
张长勇
徐萍
机构
中国民航大学基础实验中心
中国民航大学航空自动化学院
出处
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2015年第1期130-133,288,共5页
基金
中央高校基本科研业务费(ZXH2012D012)
文摘
针对复杂环境中机动车跟踪问题,为克服光照变化、噪声干扰、其他随机运动物体干扰,提出一种机动车识别和跟踪实时性算法。首先对图像进行光照补偿减少光照影响,用Surendra算法和三帧差法检测运动目标,并建立ROI(感兴趣区域)以缩小Haar识别范围提高系统响应速度;其次由训练好的级联分类器在ROI范围内识别机动车,从而保证高检测率和低误检率;最后利用Camshift算法跟踪机动车。为验证算法有效性搭建嵌入式系统平台,实验结果表明在背景复杂且其他运动物体干扰下,该算法较使用传统目标跟踪算法具有更好的鲁棒性和实时性。
关键词
自
适应
光照
补偿
三帧差法
Haar分类器
CAMSHIFT算法
目标跟踪
Keywords
adaptive illumination compensation
three-frame-difference method
Haar classifier
Camshift algorithm
target tracking
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
复杂环境中机动车跟踪实时性算法
杨乐
张长勇
徐萍
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2015
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