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公开(公告)号：CN103218916A
公开(公告)日：2013-07-24
申请号：CN201310117993.6
申请日：2013-04-07
Applicant: 布法罗机器人科技(苏州)有限公司 , 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于复杂高动态环境建模的闯红灯检测方法及系统，包括以下步骤：1）路口画面进行标定；2）利用高斯混合模型对路口画面进行背景建模；3）对建模的背景进行光照检测与分析，并进行背景的更新，得到当前路口的准确背景图像；4）通过背景差分以及跟踪算法处理得到路口车辆的跟踪信息；5）根据车辆的跟踪信息和标定图像判断车辆是否闯红灯。基于此方法的系统包括摄像装置、控制装置，摄像装置与控制装置连接向其发送拍摄到的路口画面，控制装置用于通过高斯混合模型对拍摄到的路口画面进行背景建模，对建模的背景进行光照检测与分析，判断车辆是否闯红灯。本发明能快速、准确地更新背景，适应各种复杂环境，提高闯红灯检测的准确性和适应性。
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公开(公告)号：CN103824297B
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201410081798.7
申请日：2014-03-07
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及图像处理领域，具体涉及一种基于多线程在复杂高动态环境中快速更新背景和前景的方法，包括以下步骤：对像素点及其邻近像素点进行Haar?like特征提取；根据场景的复杂程度，将前10～35帧图像的特征向量直接并入背景模型矩阵的末尾；获取图像中的某一像素点，计算该像素点到其背景模型的距离，以此来判别该像素点当前是否为前景点；如果通过步骤三得出当前像素点为背景点，则更新背景模型矩阵中与当前P2M距离最小的特征值；如果通过步骤三得出当前像素点为背景点，从当前像素点邻近的像素点中随机选取一个点，更新其背景模型中与当前像素特征距离最大的特征。本发明能实时、准确地更新背景，适应各种复杂环境，有效提高前景检测的准确性和适应性。
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公开(公告)号：CN103218916B
公开(公告)日：2015-01-21
申请号：CN201310117993.6
申请日：2013-04-07
Applicant: 布法罗机器人科技(苏州)有限公司 , 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于复杂高动态环境建模的闯红灯检测方法及系统，包括以下步骤：1）路口画面进行标定；2）利用高斯混合模型对路口画面进行背景建模；3）对建模的背景进行光照检测与分析，并进行背景的更新，得到当前路口的准确背景图像；4）通过背景差分以及跟踪算法处理得到路口车辆的跟踪信息；5）根据车辆的跟踪信息和标定图像判断车辆是否闯红灯。基于此方法的系统包括摄像装置、控制装置，摄像装置与控制装置连接向其发送拍摄到的路口画面，控制装置用于通过高斯混合模型对拍摄到的路口画面进行背景建模，对建模的背景进行光照检测与分析，判断车辆是否闯红灯。本发明能快速、准确地更新背景，适应各种复杂环境，提高闯红灯检测的准确性和适应性。
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公开(公告)号：CN103824297A
公开(公告)日：2014-05-28
申请号：CN201410081798.7
申请日：2014-03-07
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及图像处理领域，具体涉及一种基于多线程在复杂高动态环境中快速更新背景和前景的方法，包括以下步骤：对像素点及其邻近像素点进行Haar-like特征提取；根据场景的复杂程度，将前10～35帧图像的特征向量直接并入背景模型矩阵的末尾；获取图像中的某一像素点，计算该像素点到其背景模型的距离，以此来判别该像素点当前是否为前景点；如果通过步骤三得出当前像素点为背景点，则更新背景模型矩阵中与当前P2M距离最小的特征值；如果通过步骤三得出当前像素点为背景点，从当前像素点邻近的像素点中随机选取一个点，更新其背景模型中与当前像素特征距离最大的特征。本发明能实时、准确地更新背景，适应各种复杂环境，有效提高前景检测的准确性和适应性。
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