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- 详细介绍了平均法求背景图像及利用已求出的背景图像分割车辆目标的数学模型，实现了一种C在车辆分割中的设计方案。-Average method described in detail for the use of background images and background have been obtained target image segmentation mathematical model of the vehicle to achieve a partition of C in th
Model-baseddetectionandtrackingofvehiclesinfrontof
- 基于模型的车辆检测与跟踪方法综述 曲线投影的模型匹配方法-Model-based vehicle detection and tracking Methods of curve projection model matching method
DelaminationRetrieval
- 形状特征是武器装备目标识别的关键因素。针对归一化后轴夹角的特点和小波描述子多尺度描述轮廓曲 线的特性，提出一种R树索引的分层检索技术模型，在模型库空间逐级过滤出与目标相似的模板，以保证检索的效 率和准确性，并通过对军用车辆的检索实验验证了模型的有效性。-The shape features of military weapons＆equipment are the most important key factors of image object recognition．Aimin
mixture_of_gaussians
- 高斯模型下交通视频的背景提取及运动车辆检测-The Gaussian model traffic video background extraction and sports vehicle detection
videotrafficgmm_hunhegaosifa
- 对于交通车辆检测的高斯法模型建立与实现车辆技术测速功能，非常不错-Established for the transport vehicle detection Gaussian model and vehicle technologies guns, very good
Gaussian-background-model
- 基于高斯背景模型的车辆检测改进算法 基于高斯背景模型的车辆检测改进算法-Gaussian background model based vehicle detection algorithm Gaussian background model based vehicle detection algorithm
background-modeling
- 随着智能监控技术的快速发展, 基于数字视频的智能视频监控系统代替原来的人力监控在越来越多的公共场所获得了应用。然而, 在实际的户外监控环境下, 由于光线变化以及初始背景样本的多样性, 难以建立良好的背景样本。针对上述问题, 提出了一种自适应的背景建模方法。其中自适应指两个方面: 第一 背景的自动更新 第二, 不需要使用背景帧样本作为模型训练的输人。在此基础上, 建立了针对户外交通环境的智能车辆监控系统。实验结果表明, 上述方法在动态场景的车辆检测中取得了较好的效果。-With the rapid
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- 本人编写的matlab程序，采用混合高斯模型和改进的CV模型相结合的目标跟踪算法，能够准确的跟踪出车辆与行人-I prepared matlab procedures, target tracking algorithm using Gaussian mixture model and improved CV model combining the ability to accurately track the vehicle and pedestrian
matlab
- 十字路口车流通量及车身颜色的统计通过MATLAB创建系统对象，用于读入待处理视频，用于色彩空间转换、检测出包含汽车运动的图像块、用高斯混合模型检测背景、对检测出的运动车辆进行框画、标注检测到车辆的个数用于显示结果。颜色提取算法采用 RGB 颜色模型，利用MATLAB进行仿真-Crossing the circulation of the car and body color statistics by MATLAB to create object system, used to read th
cheliangjishu
- 这是我的大作业，作用是测试车流量并计数，使用高斯模型对车辆进行定位分割，已验证成功内附测试视频-This is my big job, the role is to test the traffic flow and counting, the use of the Gauss model of the vehicle positioning and segmentation, has been verified successfully included test video