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Learning patterns of activity using real -time tracking. Stauffer C,Grimson W E L. IEEE Transactions on Pattern Analysis &Machine Intelligence . 2000
基于阴影检测的HSV空间自适应背景模型的车辆追踪检测
被引：15
作者：
张丽
李志能
机构：
[1] 浙江大学信息与电子工程系
来源：
关键词：
计算机图象处理(520·6040);
交通监控;
自适应背景模型;
阴影检测;
多维高斯分布;
HSV色彩空间;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP274.4 [];
学科分类号：
摘要：
在交通监控中 ,要进行车辆的检测、车流量统计、实时追踪、车速测定等工作 ,而如何从复杂的背景中分割运动物体是至关重要的一步 ,目前采用的典型方法是背景相减方法 .为了对运动车辆进行准确快速的检测 ,在研究了目前存在的各种方法之后 ,提出了一种新的基于阴影检测的 HSV空间自适应背景模型的车辆追踪检测算法 ,并将其应用于运动物体的分割 ,同时给出了具体的试验结果 .该方法之所以不在传统的 RGB空间实现 ,而在 HSV空间实现 ,因为 HSV空间可以提供更丰富的颜色信息 .运行试验结果表明 ,该方法准确率高 ,适应性强 ,运算速度快 ,兼具灵活性 ,能满足实时检测的需要
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