【摘 要】
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该文通过结合统计学、计算机视觉和自动控制理论,提出一种基于多概率模型的车辆检测和跟踪算法.该算法主要由运动分割、车辆检测、特征提取和车辆跟踪四部分组成.通过对交通
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该文通过结合统计学、计算机视觉和自动控制理论,提出一种基于多概率模型的车辆检测和跟踪算法.该算法主要由运动分割、车辆检测、特征提取和车辆跟踪四部分组成.通过对交通图像的特点的分析,建立了基于图像的灰度、坐标的统计模型,并根据马尔可夫随机场理论,定义图像的先验概率模型.算法利用统计理论中的贝叶斯决策,对图像像素点分类,实现运动分割.然后根据图像的运动信息,利用基于区域的车辆检测算法检测车辆,并提取车辆的初始特征.最后,利用基于CONDENSATION算法的跟踪器,定义目标车辆的动力模型、观测模型和概率传递模型.经过循环调用因子采样,预测目标车辆的特征采样点,实现车辆跟踪.
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