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    文件類型: .m
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    發布日期: 2021-07-14
  • 語言: Matlab
  • 標簽: 高斯模型??

資源簡介

針對智能交通系統中交通基礎數據當前提取方式較匱乏的問題,提出了一種利用交通視頻基于改進卡爾曼濾波的交通信息采集方法。首先,分析混合高斯模型在多車輛運動目標檢測時易出現噪點、目標斷裂、空洞等問題,提出了一種啟發式改進方法;在獲得檢測結果的基礎上,針對連續視頻幀中多目標的確定問題,結合卡爾曼濾波和車輛運動特征,利用卡爾曼濾波對車輛位置進行最優估計,繼而對前景目標進行啟發式算法處理,提出了一種交通量實時檢測方法;最后,實驗結果表明文章方法能夠有效改善多車輛目標檢測中的噪聲干擾和前景虛化問題。

資源截圖

代碼片段和文件信息

?%?創建系統對象,用于讀入待處理視頻?vision.VideoFileReader從文件中讀取視頻;ImageColorSpace色彩類型
filename?=?‘great4.mp4‘;
hvfr?=?vision.VideoFileReader(filename?‘ImageColorSpace‘?‘RGB‘);
%?創建系統對象,用于色彩空間轉換vision.ColorSpaceConverter色彩空間轉換;
hcsc?=?vision.ColorSpaceConverter(‘Conversion‘?‘RGB?to?intensity‘);
%?創建系統對象,用于用高斯混合模型檢測qian景
hfdet?=?vision.ForegroundDetector(‘NumGaussians‘?3...
????????‘NumTrainingframes‘?40?...?????%?取連續五幀進行檢測背景
????????‘MinimumBackgroundRatio‘?0.7);???%?初始標準差為?30/255
%?創建系統對象,用于檢測出包含汽車運動的圖像塊
hblob?=?vision.BlobAnalysis(?...
????????????????????‘CentroidOutputPort‘?false?...
????????????????????‘AreaOutputPort‘?true?...
????????????????????‘BoundingBoxOutputPort‘?true?...
????????????????????‘OutputDataType‘?‘single‘?...
????????????????????‘MinimumBlobArea‘?250?...
????????????????????‘MaximumBlobArea‘?3600?...
????????????????????‘MaximumCount‘?80);??
%?創建系統對象,用于對檢測出的運動車輛進行框畫
hshapeins?=?vision.ShapeInserter(?...
????????????‘BorderColor‘?‘Custom‘?...
????????????‘CustomBorderColor‘?[0?255?0]);
%?創建系統對象,用于標注檢測到車輛的個數
htextins?=?vision.TextInserter(?...
????????‘Text‘?‘%4d‘?...
????????‘Location‘??[1?1]?...
????????‘Color‘?[255?255?255]?...
????????‘FontSize‘?12);%%字體大小

%?創建系統對象,用于顯示結果
sz?=?get(0‘ScreenSize‘);
pos?=?[20?sz(4)-300?200?200];
hVideoOrig?=?vision.VideoPlayer(‘Name‘?‘Original‘?‘Position‘?p

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