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  1. 车辆运动检测中阴影消除算法

  2. 收集了一些车辆运动检测算法文章,这些文章主要针对车辆在光线照射下影子影响检测的准确性。
  3. 所属分类:交通

    • 发布日期:2011-05-12
    • 文件大小:7340032
    • 提供者:cqykh
  1. 基于互相关的去除阴影

  2. 基于快速互相关函数的运动车辆阴影检测算法
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2011-10-11
    • 文件大小:434176
    • 提供者:lyn880522
  1. 申请项目书

  2. (1)运动车辆检测及提取 智能视频监控系统中遇到的首要问题是如何在交通场景中提取运动车辆,即运动车辆的检 测。对于固定场景中运动车辆的检测,目前常用的检测方法有:背景差分法、帧间差分法、光流法、混合法。论文采用混合法检测运动车辆,使用的关键技术有:帧间差分法、背景差分法、梯度差分法、混合高斯背景模型的背景重建法、混合高斯背景模型的背景更新法。 (2)运动阴影检测及去除
  3. 所属分类:VB

    • 发布日期:2012-08-15
    • 文件大小:101376
    • 提供者:qijuanjuan1212
  1. 智能交通系统中的视频车辆检测与跟踪方法研究

  2. 对智能交通系统中的视频车辆检测与跟踪方法研究,实现背景差分、边缘检测、去除阴影等功能
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2013-08-26
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:wade1452799883
  1. 改进的HSI阴影去除算法研究及实现

  2. 本文提出了一种基于颜色特征的车影去除改进方法, 通过比较阴影存在前后的场景点在HSI 空间中亮度畸变和色度、饱和度畸变的夹角的分布规律, 达到检测和去除车辆阴影的目的并通过DSP系统实现。
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2013-08-27
    • 文件大小:272384
    • 提供者:wade1452799883
  1. opencv基于视频的实时车辆识别和分类的改进方法

  2. 近年来, 由于视频设备和高性能的计算机硬件 的飞速发展, 基于视频的交通监控系统成为目前世 界交通运输领域的前沿课题。基于视频的交通监控 系统因其具有直观, 安装方便和维护费用低等特点, 在很大程度上取代了以往基于传感器的交通监控系 统(象预埋线圈方式)。 基于视频的检测系统就是要对视野范围内的场 景进行识别和跟踪, 从而实现对车辆进行测速, 划分 车辆类型, 监测违章驾驶和道路异常情况等。 本文讨论的是在基于视频的交通监测系统中至 关重要的车辆的自动识别和分类。提出了在传统方 法中的改进和一
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2013-10-06
    • 文件大小:258048
    • 提供者:u012350631
  1. opencv基于视频的实时车辆识别和分类的改进方法

  2. 基于视频的实时车辆识别和分类的改进方法 王相森 东北微电子研究所 沈阳110032   摘 要 本文介绍了关于车辆识别 分类和跟踪的一种快速可行的方法 结合了背景差法 边 缘检测 阴影校正等 在速度和识别准确率上都达到了满意的效果 ">基于视频的实时车辆识别和分类的改进方法 王相森 东北微电子研究所 沈阳110032   摘 要 本文介绍了关于车辆识别 分类和跟踪的一种快速可行的方法 结合了背景差法 边 缘检测 阴影校正等 在速度和识别准确率上 [更多]
  3. 所属分类:IT管理

    • 发布日期:2013-11-11
    • 文件大小:258048
    • 提供者:cheng_qian
  1. 车辆底部阴影检测

  2. 用于检测车辆在车道上形成的阴影,选用的是小均值与大方差,用子窗口在图片中进行遍历得到检测区域。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2014-11-21
    • 文件大小:2048
    • 提供者:wangning2503
  1. 辅助驾驶中的路面障碍检测技术研究.pdf

  2. 本文针对车辆辅助驾驶技术中的路面车辆障碍检测问题,研究了一种基于车 底阴影的路面车辆障碍检测算法。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-05-17
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:drjiachen
  1. 车辆视频检测感兴趣区域确定算法

  2. 车辆视频检测感兴趣区域确定算法,徐国艳,王传荣,利用最大方差阈值方法对灰度图像二值化后,对车辆底部阴影突变行检测,对感兴趣区域确定方法进行改进,实现了感兴趣区域的精确确
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-03-01
    • 文件大小:523264
    • 提供者:weixin_38691482
  1. 基于opencv车辆检测压黄线检测

  2. 随着道路监控系统的日益完善,大量复杂的交通视频加重了交警部门的工作压力,因此建立智能交通监测模型成为路况监控自动化的关键。本文基于OpenCV开发平台,利用OpenCV的基本函数与运动物体跟踪原型,通过视频处理构建了交通监控模型,对所涉及的运动背景提取、阴影去除运动检测、形态学处理以及碰撞检测等核心技术进行了代码实现。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-08-05
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:MIge_
  1. 基于改进车底阴影提取算法的前方运动车辆实时检测

  2. 道路前方运动车辆检测是汽车安全辅助驾驶的重要方面,开发鲁棒性强的实时检测方法是实现主动安全预警的有效途径。基于单目视觉和车道线确定梯形感兴趣区域(Region of Interest,ROI),并根据车底阴影特征,提出一种变矩形窗口的自适应均值-方差差值法,用于计算车底阴影阈值;进而,提出一种基于车辆尾部宽度模版的横向遍历最小均值法,生成车底阴影与路面相交线假设;再利用车底阴影的灰度值特征,对车底阴影线进行验证,从而检测出车辆。将上述方法应用于自行开发的DSP实验平台进行验证,结果表明,该方法平
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-16
    • 文件大小:468992
    • 提供者:weixin_38545243
  1. 基于单目视觉的智能车辆视觉导航系统设计

  2. 本文设计了一种精度高,稳定性好的基于单目视觉的车载追尾预警系统。它利用一种新的边缘检测算法识别前方道路,然后利用阴影检测与跟踪相结合的方法识别前方车辆,接下来根据前后车距判断其威胁等级,最终向驾驶员提供相应的声光报警信号。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-19
    • 文件大小:197632
    • 提供者:weixin_38581455
  1. 融合线性特征的局部纹理运动车辆阴影检测

  2. 提出了一种融合线性特征的局部纹理运动车辆阴影检测方法。首先基于连续帧视频图像信息建立初始背景模型;通过背景差法获取包含阴影的运动目标区域,同时依据该运动区域信息实时更新背景;结合亮度信息,利用改进局部二值模式的纹理算子描述运动区域纹理,并根据海明距离进行粗分类,快速检测出运动区域中的阴影覆盖区;进一步对阴影覆盖区域进行纹理信息的线性特性判断,排除车辆自阴影区域,获取背景阴影,得到真实车辆目标。实验结果表明,该方法提高了阴影和车辆自阴影的检测准确度,且速度快,可满足实时性要求。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-17
    • 文件大小:390144
    • 提供者:weixin_38607311
  1. 一种基于监控视频的车型识别和车流量检测算法

  2. 针对智能交通系统中的实时车型识别和车流量统计,提出了一种有效的车流量检测和车型识别算法。首先根据机动车道在视频图像中设置虚拟线圈作为检测区域,运用背景差分提取前景目标,并采用基于颜色和纹理的阴影检测方法去除所检测目标中的阴影部分。然后采用两步法进行车型识别并统计对应的车型的车流量。先通过提取目标车辆轮廓的外接最小矩形框面积初步识别车型,然后引入扩展Kalman滤波的跟踪模型统计车辆轮廓目标经过检测区域的帧数,进一步判断所属车型,最后统计对应车型的车流量。实验表明该方法具有较高识别和统计精度,满足
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-17
    • 文件大小:553984
    • 提供者:weixin_38642285
  1. 基于视频图像处理的车辆检测与跟踪算法研究.pdf

  2. 针对运动车辆区域内的阴影消除问题,本文基于灰度图像,提出一种基 于改进的自动标记与OSTU双阈值灰度增强算法相结合的车辆阴影去除方法。该方 法首先通过像素点压缩和释放的方式对自动标记算法进行改进;其次,对OSTU双 阈值图像分割后的分割区域进行不同程度的灰度增强;最后,使用背景差分算法 进行阴影消除,最终获得不含阴影的车辆。该方法与常用的几种阴影消除算法相 比,阴影消除效果较好
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2021-03-23
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:weixin_52189300
  1. 基于特征的车辆目标复合探测方法研究

  2. 联合使用车底阴影、边缘信息、轮廓对称、灰度对称、水平线对称等车辆先验知识, 提出一种基于特征的车辆检测方法。首先在图像中构建具有车底阴影特性的感兴趣区域; 然后在感兴趣区域中分析车辆的边缘置信度, 滤除其中平坦的背景区域;接下来利用轮廓对称或灰度对称定位潜在车辆; 最后在潜在车辆区域中进一步分析对称性测度和水平线特性。只有具有充分的边缘、对称性和水平线特性的潜在车辆区域才被检测为车辆。实验结果表明: 该方法在城市环境且不考虑遮挡的情况下, 车辆有效识别率达到90% 以上。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-23
    • 文件大小:604160
    • 提供者:weixin_38712279
  1. 基于先验形状信息和水平集方法的车辆检测

  2. 针对交通视频检测应用,提出一种基于先验形状信息和主动轮廓模型的运动车辆检测方法.算法首先利用颜色信息和边缘信息检测并去除车辆阴影,提取车辆的初始轮廓;为了改善车辆轮廓的提取精度,在进一步的车辆分割中引入车辆形状的先验知识,用水平集符号距离图像的隐含表示建立车辆的先验形状模型,并以先验的车辆形状模型作为约束构造出主动轮廓能量函数;将第一步获得的车辆轮廓作为车辆分割演化曲线的初始轮廓,采用变分法求解能量函数的极小值,利用形状配准和水平集方法演化车辆的分割曲线,得到准确的运动车辆轮廓.将该方法应用于实
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-23
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38659812
  1. 先进的车道发现器:一种更强大的车道检测算法,可以应付更现实的场景,例如照明条件,阴影的重大变化并计算车辆位置以及车道曲率-源码

  2. 高级车道查找器 一种更强大的车道检测算法,准备应对更现实的场景,例如照明条件,阴影的重大变化,并计算车辆位置以及道路曲率。 这种方法使用多项式拟合以更平滑的方式检测弯曲车道。 提供了以及。 提供了该算法的详细说明。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-17
    • 文件大小:141557760
    • 提供者:weixin_42163404
  1. 路面车辆实时检测与跟踪的视觉方法

  2. 为向驾驶者提供有效的车辆位置信息,提高驾驶安全性,提出了一种融合多种目标特征的单目视觉车辆检测与跟踪方法。首先,利用车辆尾部的结构对称性提取出感兴趣区域,减少搜索范围。再利用车辆底部的阴影特征,在感兴趣区域中搜寻车辆可能出现的位置,找出假设目标。然后,利用亮度和轮廓信息对假设目标进行对称性验证,排除虚假目标。同时,融合颜色和梯度方向建立目标特征模型,利用均值平移算法在随后的图像序列中对目标进行快速跟踪定位。检测与跟踪联合工作在一种互动机制下,大幅改善了算法的有效性和实时性。实验结果显示,提出方法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-10
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_38565801
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