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OccludedVehicleSegmentation:基于形态学算子的车辆遮挡检测与分割算法
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2021-05-17
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基于形态学算子的车辆遮挡检测与分割算法 现代汽车工业的Swift发展促进了道路交通的发展,并增加了汽车数量。 各种各样的道路交通问题导致汽车数量激增,从而推动了ITS(智能交通系统)的诞生。 视频车辆检测是ITS的重要研究。 在实际的交通监控视频中,由于摄像头的光轴与路面之间的角度较小,因此被捕获的车辆往往会相互重叠,这会在检测到的图像中引起粘连。 因此,遮挡车辆的检测和分割是视频车辆检测研究的重要组成部分。 遮挡车辆检测和分割算法的研究基本上可以分为三个方向:第一,基于视频流;第二,基于视频流。 第二,基于图像形态学; 第三,基于车辆和情景建模。 其中,基于形态学的算法由于其相对较高的准确性和效率而成为近年来国内外研究的热点。 本文的主要方向也将是基于形态学的算法。 本文的主要工作: 通过腐蚀将凹面图像分成几个相连的区域; 确定每个连接区域,并检测附着力; 通过形态学方法找到分
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OccludedVehicleSegmentation-master.zip (39个子文件)
OccludedVehicleSegmentation-master
FrameDifference
traffic.avi 204KB
FrameDifference.m 884B
Ratio.m 2KB
results
3-2.jpg 6KB
3-4.jpg 8KB
1-1.jpg 47KB
3-1.jpg 20KB
1-3.jpg 14KB
2-1.jpg 30KB
2-4.jpg 12KB
1-2.jpg 16KB
1-4.jpg 17KB
3-3.jpg 8KB
2-2.jpg 11KB
2-3.jpg 9KB
concavity.m 4KB
Images
f2.png 430KB
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f1.png 128KB
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f7.png 396KB
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b7.png 298KB
f3.png 211KB
f5.png 196KB
b1.png 61KB
f9.png 457KB
b2.png 356KB
f8.png 214KB
b6.png 212KB
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