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基于改進Vibe算法與多特征的智能交通系統

周森鵬; 穆平安; 張仁杰 上海理工大學光電信息與計算機工程學院; 上海200093

摘要：基于計算機視覺技術對道路交通視頻中的運動目標進行分類。針對目標分割過程中的光線變換及分類效率問題,主要采用貝葉斯網絡模型以及合適的前景提取模型以提高精度。提出一種改進的Vibe算法對運動目標進行檢測,通過提取目標長寬比、Hu不變矩以及離散度特征等對目標進行分類。最終實驗結果正確率在80%以上,說明該智能交通系統可以有效識別出運動目標,且具有較強的魯棒性與適應性。

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