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摘要
与传统近距视频不同的高点视频检测范围大、空间尺度变化大、场景复杂度高、交通事件种类繁多。结合传统近距视频检测技术,提出了一种基于高点视频的交通事件检测技术。首先利用混合高斯模型进行了背景建模及对象级的背景更新,实现了运动目标的检测。再利用基于区域预测和结合特征的方法进行了运动目标跟踪,最后采取基于车辆目标特征与区域职能的独立、联合事件检测模式实现了高点视频的交通事件检测。该方法实现了基于高点视频的交通事件检测,提高了对复杂大场景下高点视频的可解读性。
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与传统近距视频不同的高点视频检测范围大、空间尺度变化大、场景复杂度高、交通事件种类繁多。结合传统近距视频检测技术,提出了一种基于高点视频的交通事件检测技术。首先利用混合高斯模型进行了背景建模及对象级的背景更新,实现了运动目标的检测。再利用基于区域预测和结合特征的方法进行了运动目标跟踪,最后采取基于车辆目标特征与区域职能的独立、联合事件检测模式实现了高点视频的交通事件检测。该方法实现了基于高点视频的交通事件检测,提高了对复杂大场景下高点视频的可解读性。
