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题名基于高斯运动模型的车辆检测
被引量：4
- 1
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作者
江登表
程小辉
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机构
桂林工学院电子与计算机系
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出处
《电视技术》
北大核心
2009年第8期103-105,115,共4页
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基金
广西自然科学基金项目(0832264)
广西区教育厅资助项目(200708MS165)
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文摘
针对交通视频监控中常见的双向车道场景,改进得到一种更精确的高斯运动模型,将本不属于同一分布的双向运动车辆对应像素通过变量变换,转换成同一分布。再使用高斯运动模型分别对运动车辆和运动背景建模,通过贝叶斯判定检测出运动车辆。实验结果表明,此方法在单向车道和双向车道的场景中均具有更高的车辆检测准确率,其中在双向车道场景中,检测效果大幅提升。
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关键词
车辆检测
双向车道
变量变换
高斯运动模型
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Keywords
moving vehicle detection
both-way road
variable transformation
Gaussian motion model
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于道路的运动车辆检测
被引量：2
- 2
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作者
李前程
方向忠
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机构
上海交通大学图像通信与信息处理研究所
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出处
《信息技术》
2007年第3期40-44,共5页
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文摘
基于图像的运动车辆检测是智能交通系统中一个重要而又困难的问题,它通常受到光照、路边摇晃树木、以及各种恶劣天气等的影响。提出了一种基于道路的车辆检测方法,在道路的入口处只利用背景差,对非入口处运动背景和不同道路上运动车辆的运动向量分别进行高斯建模,并利用贝叶斯准则和多帧信息来检测出运动车辆和运动背景。实验结果显示该方法取得了很好的效果。
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关键词
车辆检测
智能交通系统
高斯运动模型
道路检测
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Keywords
vehicle detection
intelligent traffic system
Gaussian motion model
road detection
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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题名机会网络中类马尔科夫运动模型的黑洞攻击仿真
- 3
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作者
刘玉梅
刘轩甫
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机构
哈尔滨工程大学信通学院
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出处
《通讯世界》
2017年第15期64-65,共2页
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文摘
机会网络是一种容延容断网络(DTN),研究的方向有很多方面,例如:转发策略、缓存机制、运动模型、安全隐私问题等。本文着眼与运动模型对机会网络性能的研究,通过在一个基于真实信息建立场景下使用一种节点攻击形式,分析攻击性能的好坏从而达到评估运动模型的性能。可以看出基于马尔科夫过程模型更有效的捕捉了节点真实路径信息。
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关键词
机会网络
DTN
高斯运动模型
黑洞攻击
真实路径
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分类号
TN929.5
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于行动预测的支持移动自组网QoS的路由方案
被引量：3
- 4
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作者
陈瑞亮
代春阳
高传善
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机构
复旦大学计算机科学与工程系
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2004年第2期121-123,共3页
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文摘
从研究高斯-马尔可夫运动模型出发,提出了一个可用于预测移动自组网中节点间最大链路有效时间的模型。从提供QoS路由度量和改进被动路由协议两个方面阐述了提供移动自组网QoS支持的机制。仿真实验表明,新的路由方案具有网络吞吐量大、抖动小和时延可控制的特点。
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关键词
移动自组网
高斯-马尔可夫运动模型
行动预测
服务质量
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Keywords
Mobile ad hoc networks(MANET)
Gauss-Markov mobility model
Motion prediction
Quality of service
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于混合高斯运动检测模型与多特征的烟雾识别算法
被引量：5
- 5
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作者
吴亮生
雷欢
黄东运
陈光黎
卢杏坚
杨阳
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机构
广东省自动化研究所
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出处
《自动化与信息工程》
2014年第2期1-5,11,共6页
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基金
广东省科技计划项目(2011B010300021
2011B090300054)
广东省科学院青年基金项目(qnjj201014)
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文摘
为了有效克服复杂环境下动态、静态疑似烟雾物体的干扰,实现对烟雾的实时准确检测,提出基于混合高斯运动检测模型与多特征分析的烟雾识别算法。首先应用优化的混合高斯运动分析模型对视频图像序列进行运动区域提取,然后依据烟雾的颜色特性、形状不规则性及面积扩散特点,对提取的疑似烟雾运动区域进行分析与筛选,从而判定出其是否为烟雾。实验结果表明:该算法可实时提取视频中的烟雾区域,并有效剔除疑似烟雾区域的干扰,具有良好的烟雾识别能力。
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关键词
混合高斯运动检测模型
多特征分析
视频烟雾检测
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Keywords
Gaussian Mixture Model of Motion Detection
Multi-Feature Analysis
Video Smoke Detection
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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