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智能交通系统中基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法综述 被引量：80
1
作者 王圣男 郁梅 蒋刚毅 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2005年第9期9-14,共6页
与传统的车辆检测器相比,基于视频图像处理与视觉技术的车辆检测器具有处理速度快、安装维护便捷且费用较低、可监视范围广、可获取更多种类的交通参数等诸多优点,因而近年来在智能交通系统(ITS)中得到了越来越广泛的应用。针对摄像头... 与传统的车辆检测器相比,基于视频图像处理与视觉技术的车辆检测器具有处理速度快、安装维护便捷且费用较低、可监视范围广、可获取更多种类的交通参数等诸多优点,因而近年来在智能交通系统(ITS)中得到了越来越广泛的应用。针对摄像头拍摄得到的交通序列图像,人们提出了很多视频图像处理和分析技术,其中最基本的研究领域就是交通场景中车辆对象的检测与跟踪。介绍了近年来提出的一些主要的车辆检测与跟踪技术,并根据核心处理方法(基于特征、区域或模型等)及处理域(空域、时域)的不同对这些技术进行了分类,同时分析比较了各种方法的优缺点。最后,说明了这一领域仍然存在的问题和对可能的研究方向进行了一定的预测。 展开更多
关键词 智能交通系统 交通监视系统 车辆检测 车辆跟踪
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基于改进YOLOv3的快速车辆检测方法 被引量：104
2
作者 张富凯 杨峰 李策 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第2期12-20,共9页
对图像或视频数据中的车辆进行检测是城市交通监控中非常重要并且具有挑战性的任务。该任务的难度在于对复杂场景中相对较小的车辆进行精准地定位和分类。针对这些问题,提出了一个单阶段的深度神经网络(DF-YOLOv3),实现城市交通监控中... 对图像或视频数据中的车辆进行检测是城市交通监控中非常重要并且具有挑战性的任务。该任务的难度在于对复杂场景中相对较小的车辆进行精准地定位和分类。针对这些问题,提出了一个单阶段的深度神经网络(DF-YOLOv3),实现城市交通监控中不同类型车辆的实时检测。DF-YOLOv3对传统的YOLOv3算法进行改进,首先增强深度残差网络提取车辆特征,然后设计6个不同尺度的卷积特征图,并与残差网络中相应尺度的特征图进行融合,形成最终的特征金字塔执行车辆预测任务。在KITTI数据集上的实验表明,提出的DF-YOLOv3方法在精度和速度上均能获得较高的检测性能。具体地,对于512×512分辨率的输入模型,基于英伟达1080Ti GPU,DF-YOLOv3获得93.61%的mAP(均值平均精度),速度达到45.48 f/s(每秒传输帧数)。特别地,对于精度,DF-YOLOv3比Fast R-CNN、Faster R-CNN、DAVE、YOLO、SSD、YOLOv2、YOLOv3与SINet表现更好。 展开更多
关键词 车辆检测 特征融合 卷积神经网络 实时检测 YOLOv3
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Faster R-CNN模型在车辆检测中的应用 被引量：62
3
作者 王林 张鹤鹤 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第3期666-670,共5页
针对传统机器学习方法在车辆检测应用中易受光照、目标尺度和图像质量等因素影响,效率低下且泛化能力较差的问题,提出一种基于改进的较快的基于区域卷积神经网络(R-CNN)模型的车辆检测方法。该方法以Faster R-CNN模型为基础,通过对输入... 针对传统机器学习方法在车辆检测应用中易受光照、目标尺度和图像质量等因素影响,效率低下且泛化能力较差的问题,提出一种基于改进的较快的基于区域卷积神经网络(R-CNN)模型的车辆检测方法。该方法以Faster R-CNN模型为基础,通过对输入图像进行卷积和池化等操作提取车辆特征,结合多尺度训练和难负样本挖掘策略降低复杂环境的影响,利用KITTI数据集对深度神经网络模型进行训练,并采集实际场景中的图像进行测试。仿真实验中,在保证检测时间的情况下,相对原Faster R-CNN算法检测精确度提高了约8%。实验结果表明,所提方法能够自动地提取车辆特征,解决了传统方法提取特征费时费力的问题,同时提高了车辆检测精确度,具有良好的泛化能力和适用范围。 展开更多
关键词 车辆检测 FASTER R-CNN模型 区域建议网络 难负样本挖掘 KITTI数据集
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智能交通系统中的计算机视觉技术应用 被引量：22
4
作者 郁梅 蒋刚毅 郁伯康 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2001年第10期101-103,121,共4页
随着经济的发展，如何保障交通的顺畅与安全已成为世界性的热点研究课题之一。文章对智能交通系统进行了分析，并着重讨论了计算机视觉技术在智能交通系统中的应用。提出了一种基于背景差的车辆检测算法，在灰度图像序列中对六条车道同... 随着经济的发展，如何保障交通的顺畅与安全已成为世界性的热点研究课题之一。文章对智能交通系统进行了分析，并着重讨论了计算机视觉技术在智能交通系统中的应用。提出了一种基于背景差的车辆检测算法，在灰度图像序列中对六条车道同时进行监测，以统计各车道的车流量，并按大中小三种车型对过往车辆进行车型识别。 展开更多
关键词 智能交通系统 计算机视觉 车辆检测 图像处理
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ITS中的车辆检测技术 被引量：20
5
作者 刘东 《中国人民公安大学学报（自然科学版）》 2000年第4期36-39,共4页
目前世界各国正大力发展智能运输系统 (ITS) ,以实现道路交通的科学化、现代化管理 ,创造可持续发展的交通环境。ITS由若干子系统组成 ,各子系统的实现有赖于交通信息的实时获取。本文介绍了几种先进的车辆检测技术 ,辅以相关的计算机... 目前世界各国正大力发展智能运输系统 (ITS) ,以实现道路交通的科学化、现代化管理 ,创造可持续发展的交通环境。ITS由若干子系统组成 ,各子系统的实现有赖于交通信息的实时获取。本文介绍了几种先进的车辆检测技术 ,辅以相关的计算机信息处理技术 ,可及时准确地获知道路交通流运行状况 。 展开更多
关键词 ITS 车辆检测 交通管理 智能运输系统 磁感应式检测器 压电式检测器 视频检测器
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基于YOLO算法的车辆实时检测 被引量：52
6
作者 王宇宁 庞智恒 袁德明 《武汉理工大学学报》 CAS 北大核心 2016年第10期41-46,共6页
目前,基于机器视觉的车辆检测算法存在检测速度较慢的问题。针对该问题,提出一种基于YOLO算法的车辆实时检测方法。YOLO检测算法的基本模型由卷积层,池化层以及全连接层组成,具有强鲁棒性以及能够快速完成车辆检测任务。选择交通监控视... 目前,基于机器视觉的车辆检测算法存在检测速度较慢的问题。针对该问题,提出一种基于YOLO算法的车辆实时检测方法。YOLO检测算法的基本模型由卷积层,池化层以及全连接层组成,具有强鲁棒性以及能够快速完成车辆检测任务。选择交通监控视频作为数据集进行车辆检测试验。结果表明,YOLO检测算法的查准率为89.3%,查全率为81.0%,检测速度达到60f/s,基本满足交通监控中车辆检测的实时性需求,说明该方法合理可行。运用该方法与2种不同的检测算法进行对比分析,得出YOLO算法的检测速度最快。 展开更多
关键词 YOLO 车辆检测 机器视觉
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基于增强Tiny YOLOV3算法的车辆实时检测与跟踪 被引量：44
7
作者 刘军 后士浩 +2 位作者 张凯 张睿 胡超超 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期118-125,共8页
针对深度学习方法在视觉车辆检测过程中对小目标车辆漏检率高和难以实现嵌入式实时检测的问题,该文基于Tiny YOLOV3算法提出了增强Tiny YOLOV3模型,并通过匈牙利匹配和卡尔曼滤波算法实现目标车辆的跟踪。在车载Jetson TX2嵌入式平台上... 针对深度学习方法在视觉车辆检测过程中对小目标车辆漏检率高和难以实现嵌入式实时检测的问题,该文基于Tiny YOLOV3算法提出了增强Tiny YOLOV3模型,并通过匈牙利匹配和卡尔曼滤波算法实现目标车辆的跟踪。在车载Jetson TX2嵌入式平台上,分别在白天和夜间驾驶环境下进行了对比试验。试验结果表明:与Tiny YOLOV3模型相比,增强Tiny YOLOV3模型的车辆检测平均准确率提高4.6%,平均误检率减少0.5%,平均漏检率降低7.4%,算法平均耗时增加43.8 ms/帧;加入跟踪算法后,本文算法模型的车辆检测平均准确率提高10.6%,平均误检率减少1.2%,平均漏检率降低23.6%,平均运算速度提高5倍左右,可达30帧/s。结果表明,所提出的算法能够实时准确检测出目标车辆,为卷积神经网络模型的嵌入式工程应用提供了参考。 展开更多
关键词 车辆 机器视觉 模型 车辆检测 车辆跟踪 TINY YOLOV3算法 卡尔曼滤波
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基于路面标记的车辆检测和计数 被引量：26
8
作者 郁梅 蒋刚毅 贺赛龙 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第4期386-390,399,共6页
交通监视系统通过采集实时交通流量数据 ,为智能化交通运输服务和控制管理提供依据 ,在智能交通系统中有着极其重要的作用。在基于视频图像的交通监视系统中 ,由路边建筑、树木等物体引起的静态阴影和由运动物体如车辆引起的运动阴影 ,... 交通监视系统通过采集实时交通流量数据 ,为智能化交通运输服务和控制管理提供依据 ,在智能交通系统中有着极其重要的作用。在基于视频图像的交通监视系统中 ,由路边建筑、树木等物体引起的静态阴影和由运动物体如车辆引起的运动阴影 ,是导致车辆检测错误的一大主要因素。提出了一种基于路面标记的自动车辆检测算法 ,用于检测车辆并排除阴影干扰 ,进而实现对过往车辆进行正确计数 ,能更可靠地收集各车道的实时车流信息。 展开更多
关键词 交通监视系统 车辆检测 路面标记检测 阴影排除 车辆计数 智能交通系统
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基于颜色和运动信息的夜间车辆检测方法 被引量：32
9
作者 刘勃 周荷琴 魏铭旭 《中国图象图形学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2005年第2期187-191,F005,共6页
在城市交通流量视频检测系统中,夜间车辆检测一直是个难题。传统的方法都是基于形态学算子,通过检测车头灯来检测车辆,这种方法运算量较大,而且受环境光线影响比较大,为此,提出了一种基于颜色和运动信息的夜间车辆检测方法。该方法首先... 在城市交通流量视频检测系统中,夜间车辆检测一直是个难题。传统的方法都是基于形态学算子,通过检测车头灯来检测车辆,这种方法运算量较大,而且受环境光线影响比较大,为此,提出了一种基于颜色和运动信息的夜间车辆检测方法。该方法首先利用颜色信息在图像中检测出车辆尾灯,并对车辆尾灯进行连续的跟踪;然后利用运动信息和先验知识对车辆尾灯进行匹配;最后统计出交通流量。实验结果表明,该算法可以准确的检测出夜间正常行驶的车辆,并且能够适应雨天等复杂天气条件。 展开更多
关键词 车辆检测 尾灯 夜间 交通流量 行驶 车头 雨天 运动信息 形态学算子 先验知识
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基于激光点云与图像信息融合的交通环境车辆检测 被引量：39
10
作者 郑少武 李巍华 胡坚耀 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第12期143-151,共9页
随着无人驾驶汽车的快速发展,仅依靠单一传感器的环境感知已经无法满足车辆在复杂交通场景下的目标检测需求。融合多种传感器数据已成为无人驾驶汽车的主流感知方案。提出一种基于激光点云与图像信息融合的交通环境车辆检测方法。首先,... 随着无人驾驶汽车的快速发展,仅依靠单一传感器的环境感知已经无法满足车辆在复杂交通场景下的目标检测需求。融合多种传感器数据已成为无人驾驶汽车的主流感知方案。提出一种基于激光点云与图像信息融合的交通环境车辆检测方法。首先,利用深度学习方法对激光雷达和摄像头传感器所采集的数据分别进行目标检测;其次,利用匈牙利算法对两种目标检测结果进行实时目标跟踪,进而对两种传感器检测及跟踪结果的特征进行最优匹配;最后,将已匹配及未匹配的目标进行择优输出,作为最终感知结果。利用公开数据集KITTI的部分交通环境跟踪序列及实际道路测试来验证所提方法,结果表明,所提融合方法实时车辆检测精度提升12%以上、误检数减少50%以上。 展开更多
关键词 激光点云 信息融合 环境感知 车辆检测
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基于视频的高速公路车辆检测和跟踪算法 被引量：25
11
作者 曹江中 戴青云 +1 位作者 谭志标 邸磊 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2006年第2期496-499,共4页
采用一种基于像素的新方法来更新背景,同时将工作区域分为车辆检测和车辆跟踪两个部分,在车辆检测区建立跟踪对象,在车辆跟踪区仅仅对跟踪对象进行预测跟踪,从而减少了跟踪的盲目性和算法的计算量,提高算法精度。根据该算法设计的视频... 采用一种基于像素的新方法来更新背景,同时将工作区域分为车辆检测和车辆跟踪两个部分,在车辆检测区建立跟踪对象,在车辆跟踪区仅仅对跟踪对象进行预测跟踪,从而减少了跟踪的盲目性和算法的计算量,提高算法精度。根据该算法设计的视频检测器已用于实际交通参数的采集,统计的结果表明该算法检测和跟踪的正确率分别高于96%和97%,并具有很好的实时性,能满足管理部门的需求。 展开更多
关键词 视频检测 车辆检测 车辆跟踪 背景更新
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一种基于帧间差分和光流技术结合的运动车辆检测和跟踪新算法 被引量：35
12
作者 王振亚 曾黄麟 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2012年第5期117-120,129,共5页
为了改进智能交通中的运动车辆检测和跟踪方法,提出一种基于改进的帧间差分和光流技术结合的运动车辆检测和跟踪的新方法。先用帧间差分法检测出运动物体的运动区域,再计算差值图中不为零处的光流,然后利用其光流场来实现运动目标的跟... 为了改进智能交通中的运动车辆检测和跟踪方法,提出一种基于改进的帧间差分和光流技术结合的运动车辆检测和跟踪的新方法。先用帧间差分法检测出运动物体的运动区域,再计算差值图中不为零处的光流,然后利用其光流场来实现运动目标的跟踪。为了减少计算量,提出一种基于最优估计的点匹配技术和光流均匀采样策略的光流场计算方法,并通过对灰度化后的光流场进行自适应阈值分割、形态学滤波等处理,实现了实时的运动目标检测和跟踪。 展开更多
关键词 帧间差分法 光流法 车辆检测 车辆跟踪
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计算机视觉下的车辆目标检测算法综述 被引量：37
13
作者 李明熹 林正奎 曲毅 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第24期20-28,共9页
车辆目标检测是基于计算机视觉的目标检测领域的一个重要应用领域,近年来随着深度学习在图像分类方面取得的巨大进展,机器视觉技术结合深度学习方法的车辆目标检测算法逐渐成为该领域的研究重点和热点。介绍了基于机器视觉的车辆目标检... 车辆目标检测是基于计算机视觉的目标检测领域的一个重要应用领域,近年来随着深度学习在图像分类方面取得的巨大进展,机器视觉技术结合深度学习方法的车辆目标检测算法逐渐成为该领域的研究重点和热点。介绍了基于机器视觉的车辆目标检测的任务、难点与发展现状,以及深度学习方法中几种具有代表性的卷积神经网络模型,通过这些网络模型衍生出的two stage、one stage车辆目标检测算法和用于模型训练的相关数据集与检测效果评价标准,对其存在的问题及未来可能的发展方向进行了讨论。 展开更多
关键词 深度学习 计算机视觉 车辆检测 目标检测算法
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基于卷积神经网络的道路车辆检测方法 被引量：35
14
作者 李琳辉 伦智梅 +3 位作者 连静 袁鲁山 周雅夫 麻笑艺 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期384-391,共8页
提出了一种基于卷积神经网络的前方车辆检测方法。首先,根据车底阴影特征,运用基于边缘增强的路面检测算法以及车底阴影自适应分割算法来分割并形成车底候选区域,以解决路面灰度分布不均及光照条件变化问题;其次,运用针对道路交通环境... 提出了一种基于卷积神经网络的前方车辆检测方法。首先,根据车底阴影特征,运用基于边缘增强的路面检测算法以及车底阴影自适应分割算法来分割并形成车底候选区域,以解决路面灰度分布不均及光照条件变化问题;其次,运用针对道路交通环境的卷积神经网络结构,建立图像样本库进行网络训练;在此基础上,采用基于卷积神经网络识别的方法以验证并剔除被误检测为车底阴影的候选区域,进而确定真正的车辆目标;最后,修改网络为三分类识别,以验证本文方法的强扩展性的优势。实验结果表明:本文提出的车辆检测方法能够很好地区分车底阴影和非车底阴影干扰,有效地提高车辆检测的准确率和可靠性,降低误检率。 展开更多
关键词 车辆工程 车辆检测 单目视觉 卷积神经网络 阴影分割
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关于地铁车辆检修制度 被引量：33
15
作者 温清 《城市轨道交通研究》 2004年第4期58-60,共3页
以上海轨道交通 1号线车辆制度为例 ,并以日本地铁车辆的检修制度作对照 ,阐述了车辆检修制度对车辆段建设规模、车辆配属辆数的影响。建议推广车辆的均衡修方式。检修制度及检修周期等 。
关键词 城市轨道交通 地铁工程 地铁车辆 车辆检测
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复杂交通场景中的车辆检测与跟踪新方法 被引量：23
16
作者 郁梅 王圣男 蒋刚毅 《光电工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期67-70,共4页
提出了复杂交通场景中的车辆检测新方法,采用背景差法进行运动对象分割,并结合运动边缘检测以提高检测的准确性,对提取出的感兴趣区域按一定规则进行区域融合以检测车辆。提出基于区域特征匹配的车辆跟踪新方法,通过计算车辆链表中区域... 提出了复杂交通场景中的车辆检测新方法,采用背景差法进行运动对象分割,并结合运动边缘检测以提高检测的准确性,对提取出的感兴趣区域按一定规则进行区域融合以检测车辆。提出基于区域特征匹配的车辆跟踪新方法,通过计算车辆链表中区域的特征向量与当前帧运动区域特征向量的距离确定匹配车辆,实现车辆跟踪。同时利用“确定车辆”、“临时车辆”规则解决车辆遮挡和阴影问题。实验结果表明该方法简单有效,能有效解决车辆遮挡和阴影问题,实时提取交通信息。 展开更多
关键词 车辆检测 车辆跟踪 图像分割 背景差法
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基于磁阻传感器的车辆检测算法综述 被引量：33
17
作者 潘霓 骆乐 闻育 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第19期245-248,共4页
磁阻传感器将车辆引起的地磁扰动转换为清晰的电压信号,采用阈值算法可得到交通流量、车长、车速等多种信息。地磁检测器是环形线圈的理想代替技术,国内外许多学者对基于地磁车辆检测器的检测算法展开了研究。结合国内外的研究状况根据... 磁阻传感器将车辆引起的地磁扰动转换为清晰的电压信号,采用阈值算法可得到交通流量、车长、车速等多种信息。地磁检测器是环形线圈的理想代替技术,国内外许多学者对基于地磁车辆检测器的检测算法展开了研究。结合国内外的研究状况根据研究对象对算法进行分类,并总结算法存在的问题,最后提出相应的解决办法。 展开更多
关键词 磁阻效应 各向异性磁阻 车辆检测 地磁检测器 时间序列
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基于Adaboost算法的日间前方车辆检测 被引量：32
18
作者 金立生 王岩 +2 位作者 刘景华 王亚丽 郑义 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第6期1604-1608,共5页
提出了一种基于类Haar特征和Adaboost算法的车辆检测方法,以解决汽车安全辅助驾驶系统中对前方车辆的信息感知问题。基于类Haar方法对训练集的积分图进行提取,采用Adaboost算法选取有效的类Haar特征并生成前方车辆检测分类器。利用前方... 提出了一种基于类Haar特征和Adaboost算法的车辆检测方法,以解决汽车安全辅助驾驶系统中对前方车辆的信息感知问题。基于类Haar方法对训练集的积分图进行提取,采用Adaboost算法选取有效的类Haar特征并生成前方车辆检测分类器。利用前方车辆检测分类器对PETS(Performance evaluation of tracking and surveillance)提供的图片进行测试。试验结果表明:该方法可以快速、准确地实现日间前方车辆的检测。 展开更多
关键词 交通运输安全工程 车辆检测 类HAAR特征 ADABOOST算法
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基于环形线圈车辆检测系统的研究与设计 被引量：24
19
作者 臧利林 贾磊 +1 位作者 秦伟刚 张立东 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第z1期329-331,共3页
详细介绍了利用环形线圈进行车辆检测的设计原理及所需交通参数的计算方法。系统采用电磁感应原理,通过对振荡器的频率计数测量到车辆通过的基本信息。实践证明,本系统具有简单可靠,灵敏度高,成本低的优势。
关键词 环形线圈 耦合振荡 车辆检测
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一种基于视频的道路交通流量监测方法 被引量：20
20
作者 谭晓军 沈伟 郭志豪 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2005年第5期1215-1218,共4页
提出了一种基于视频的交通流量监测的方法。首先把图像序列中相对静止的部分提取出来作为背景,利用差分图像对道路上的运动物体进行分割,并在此基础上实现对每条车道上的车辆的跟踪。与已往的方法不同,视频处理过程中采用动态局部阈值... 提出了一种基于视频的交通流量监测的方法。首先把图像序列中相对静止的部分提取出来作为背景,利用差分图像对道路上的运动物体进行分割,并在此基础上实现对每条车道上的车辆的跟踪。与已往的方法不同,视频处理过程中采用动态局部阈值进行运动分割,且在进行车流统计之前加入了车道识别的处理。实验表明,该方法在统计的准确率以及平均处理时间上均具有明显的优势,实用性强。 展开更多
关键词 车辆检测 交通流量监测 背景学习 运动分割
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