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文檔簡介
1、視頻監(jiān)控已經(jīng)廣泛應用在工業(yè)、軍事、圖像處理以及智能監(jiān)控等領(lǐng)域,隨著人類社會的進步,科學經(jīng)濟、技術(shù)的發(fā)展以及網(wǎng)絡的普及,人們的生活需求不斷增加,對其準確性、精確性的要求也在不斷提高,視頻監(jiān)控中的特定目標識別尤其顯得重要。本文主要針對視頻中的特定車輛目標進行檢測,將特定車輛與其他運動目標區(qū)分開來,更加適用于現(xiàn)實的需要。要實現(xiàn)本文的最終目的——特定目標識別,必須要解決兩個問題:運動目標檢測以及運動目標識別。
運動目標檢測是實現(xiàn)目標識
2、別的基礎(chǔ),本文在對背景差分法進行了深入研究分析后,提出了一種改進的背景差分算法,增加了動態(tài)閾值,優(yōu)化了關(guān)于背景均值的選取,使前景目標的檢測更加準確清晰。實驗結(jié)果表明,改進后算法在保證原來算法實時性的基礎(chǔ)上,對運動目標達到了更加精確的檢測。
本文主要研究了目標分類的兩種方法:基于形狀信息的分類方法和基于運動特征的分類方法。在研究對比兩種方法后,選取了基于形狀信息的方法,經(jīng)過綜合分析考慮,本文先選用顏色、長寬比等目標自身特性將特定
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