Abstract-This paper tar upp det viktiga problemet med att upptäcka och spåra fordon i utomhus dynamiska scener som en del av ett trafikövervakningssystem i realtid. Den föreslagna lösningen bygger på en tvåstegsmetod med hjälp av en pixelnivå för att extrahera förgrundsobjekt från bakgrundsscener och ett blocknivåstadium för att upptäcka och spåra fordon. Pixel-nivå-steget kombinerar en multi-bakgrund modellering med en dynamisk tröskel, med hjälp av en liten skala kvasi-anslutna komponenter som ett första steg för bildobjekt gruppering/rengöring. Blocknivån utför en 8x8 blockregionanalys som definierar en blockenergifunktion som används för att märka blocken som tillhör olika fordon och spåra dem över en hög med bilder. Detta tillvägagångssätt har visat sig vara till stor hjälp för ocklusions resonemanget. Den föreslagna lösningen har förmågan att övervinna några av de svåraste problem som uppstår i utomhusscener såsom ljusvariationer, skugg-sändningar och viftande rörelse till följd av träd och kameravibrationer. Den föreslagna algoritmens prestanda och robusthet visas med hjälp av verkliga trafikövervakningssituationer.
För att förbättra fordonsdetekteringens robusthet mot ljusförändringar och små kamerarörelser, samt förmågan att spåra fordon i händelse av ocklusioner och trånga händelser, Batista et al. I REF föreslås en strategi i två steg som består av pixelnivå- och blocknivåfaser.
A Dual-Stage Robust Vehicle Detection and Tracking for Real-Time Traffic Monitoring
{'venue': '2006 IEEE Intelligent Transportation Systems Conference', 'journal': '2006 IEEE Intelligent Transportation Systems Conference', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}