一种新的基于实时视频流的车型特征提取算法

背景的实时建模、车辆存在判定及车型特征提取是基于实时视频流的车型识别系统中的关键性问题。本文首先从建模质量和建模速度两个方面对比分析了几种常用的背景建模算法。然后提出了一种新的车辆存在判定、特征提取算法——"弹性松弛算法",最后给出了实验结果。结果表明:该算法可以有效的进行车辆存在判定,并能够实时的提取车型长度特征,从而完成车型识别系统中的车辆计数工作,为车型识别奠定了良好的基础。

基于遗传算法的动态TSP问题求解

TSP问题是一个经典的NP难度的组合优化问题,遗传算法是求解TSP问题的有效方法之一。本文通过分析动态TSP问题的特点,将2-OPT算法、弹性松弛算法和遗传算法结合起来,设计并实现了一种解决动态TSP问题的算法。仿真实验结果表明,该算法有较快的收敛速度,能有效地遏止早熟;无论在静态环境下还是动态环境下都可行、高效。