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基于改进Vibe算法与多特征的智能交通系统

周森鹏; 穆平安; 张仁杰 上海理工大学光电信息与计算机工程学院; 上海200093

关键词:计算机视觉 智能交通 改进vibe算法 目标检测 目标分类 

摘要:基于计算机视觉技术对道路交通视频中的运动目标进行分类。针对目标分割过程中的光线变换及分类效率问题,主要采用贝叶斯网络模型以及合适的前景提取模型以提高精度。提出一种改进的Vibe算法对运动目标进行检测,通过提取目标长宽比、Hu不变矩以及离散度特征等对目标进行分类。最终实验结果正确率在80%以上,说明该智能交通系统可以有效识别出运动目标,且具有较强的鲁棒性与适应性。

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