一种用于车辆检测的选择性背景更新方法

针对传统背景更新方法实时性差,不能及时正确地处理背景局部突变的问题,文章提出一种用于车辆检测的选择性背景更新方法。该方法采用改进的对称差分法和背景帧差相融合检测车辆运动区域,并使每一个运动目标成为独立的连通域;采用基于两轮扫描法的种子填充技术,解决由于车辆表面与路面灰度接近而产生的运动目标"孔洞"问题;在此基础上对传统的选择性背景更新方法进行改进,对运动目标区域和非运动目标区域采用不同的更新方法进行更新。实验结果表明,所提出的改进方法具有良好的实时性,能够有效解决背景局部突变的问题,提高了车辆检测的准确性。

一种应用于运动车辆检测的背景更新方法

基于分块思想的选择性背景更新方法存在块与块之间衔接不自然、抗干扰性弱等不足。为此,提出一种引入滤波和逐渐修正的背景更新方法。利用分块思想将图像分成区域小块,根据均值和方差确立前景区域、背景区域及其变化大小,对前景区域和背景区域分别进行更新。实验结果证明,应用该方法进行运动车辆检测,其检测正确率能提高9%左右,时间效率也稍有提高。

大宝,谢谢你这么爱弟弟

很感谢这次意外怀孕,让我和老公更加清晰地看到自己身为父母的不足,并逐渐修正。全家人在彼此支撑的每一天里,重新成长,变得更好。晓军9岁时,成绩差强人意,对我们也爱搭不理,好像藏着极大的怨恨。