【摘 要】
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为减少高原公路交通事故发生几率,提出一种基于多视点空间目标的高原公路交通行为检测方法。建立双轴旋转以经纬度划分区域的多视点投影模型,利用组合不变矩灰度变换目标车辆彩色图像,采用BP神经网络中的Fletcher-Reeves共轭梯度法对视频图像去抖,完成图像预处理,提取目标车辆图像中最需要的目标。依据提取目标,采用直方图均衡化算法来对图像进行增强处理,将车辆最终的增强结果采用多视点空间目标与最小外接
【机 构】
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西藏民族大学信息工程学院,西藏光信息处理与可视化技术重点实验室
【基金项目】
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基于多视点空间目标的高原地区公路交通行为检测技术研究(XZ2019ZRG-44)。
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为减少高原公路交通事故发生几率,提出一种基于多视点空间目标的高原公路交通行为检测方法。建立双轴旋转以经纬度划分区域的多视点投影模型,利用组合不变矩灰度变换目标车辆彩色图像,采用BP神经网络中的Fletcher-Reeves共轭梯度法对视频图像去抖,完成图像预处理,提取目标车辆图像中最需要的目标。依据提取目标,采用直方图均衡化算法来对图像进行增强处理,将车辆最终的增强结果采用多视点空间目标与最小外接矩形结合检测的形式给出,完成交通行为检测。实验证明:所提方法对高原公路交通行为识别正确率较高,识别高原交
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