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针对智能交通的广泛应用与需求,提出了一种黄网格区域违章车辆智能监测算法。首先通过连续帧差法生成不含任何车辆信息的静态背景,然后结合差分图像分割算法和二值数学形态学算法来提取车辆目标,最后通过监测车辆并判断其在黄网格区域滞留时间来判断该车是否违章。监测系统采用多摄像头远近景协同拍摄的方法,保存车辆违章的视频片断并提取车牌信息,最终结果作为交警处罚违章车辆的依据。本文提出的黄网格区域违章监测算法具有一定的实际应用价值,在智能交通管理中得到一定的应用。 相似文献
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车辆阴影分割是智能交通领域中车辆识别的一项重要内容,阴影分割的好坏直接影响到车辆识别的准确性以及整个智能交通监控系统的性能。针对当前基于RGB和HSV颜色空间的车辆阴影分割算法缺陷与不足,本文提出了一种新的基于YCbCr空间的车辆阴影分割算法。首先选取图像中的运动区域,运动区域包括车辆以及阴影;然后根据阴影区域出现的特点,选择初始阴影数据;最后,通过本文提出的阴影分割算法最终确定阴影区域的形状与位置。经过实际道路运行测试,该算法能提取出的车辆阴影完整性好,具有较好的鲁棒性,在智能交通领域具有一定的应用价值与前景。车辆阴影分割是智能交通领域中车辆识别的一项重要内容,阴影分割的好坏直接影响到车辆识别的准确性以及整个智能交通监控系统的性能。针对当前基于RGB和HSV颜色空间的车辆阴影分割算法缺陷与不足,本文提出了一种新的基于YCbCr空间的车辆阴影分割算法。首先选取图像中的运动区域,运动区域包括车辆以及阴影;然后根据阴影区域出现的特点,选择初始阴影数据;最后,通过本文提出的阴影分割算法最终确定阴影区域的形状与位置。经过实际道路运行测试,该算法能提取出的车辆阴影完整性好,具有较好的鲁棒性,在智能交通领域具有一定的应用价值与前景。 相似文献
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