《飘》的生态女性主义及研究.pdf

镌露圆幺鲫。畛复杂环境下背景图像的提取���中山大学硕士学位论文专业名称:计算机软件与理论申请人:黎志学师:印鉴教授,任江涛讲师答辩委员会组成�┟�导主席:
摘要然后,本文对分析系统的核心算法一运动模板检测法一作详细的描述。但原论文题目:专业:硕士生:指导老师:复杂环境下背景图像的提取计算机软件与理论黎志学印鉴教授,任江涛讲师数据挖掘是当前计算机学科的一个前沿研究方向。作为一门应用性很强的新兴技术,它存在很多值得研究的地方。其中视频挖掘�������瞧渲幸桓�重要的分支,视频挖掘就是通过综合分析视频数据的视听特性、时间结构、事件关系和语义信息,发现隐含的、有价值的、可理解的视频模式,得出视频表示事件的趋向和关联,改善视频信息管理的智能程度。视频监视在困民经济的许多场合有广泛的应用,自动视频临测是监视系统的未米方向,也是视频挖掘的一个应用模式。自适应背景提取是自动监视系统的一个基本功能。本文首先描述了用于实验的分析系统,它用于分析来自路口摄像头的视频信息,从中提取出车辆,计算车辆速度的大小和方向。这一系统使用�����腄�����迪郑珼�����荳���平台上流媒体播放和控制的标准实现方法。始的运动模板法使用视频流的前一帧图像作为当前图像的背景,造成运动物体识别不清楚。所以,论文的最后为运动模板法引入了背景分析,提高物体识别的准确性。论文中分析了常用的背景提取方法,并详细介绍高斯混合模型���和用于求解��问�淖畲蠡�谕�邓惴���幕�驹�怼2⒔獹�方法加入到系统的背景提取中,得到了更好的分析结果。关键词:视频挖掘,高斯混合模型,期望最大化算法,背景提取�
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第��引言��问题背景量进行控制,将车辆安排到畅通的路段,减少阻塞,保证交通畅通,实现城市交通管理的智能化;公安部门则利用这些信息来查找违章车辆、失窃车辆和打击犯越来越多的路段开始使用视频采集系统代替原有的磁感应线圈系统。本文的目的目前,世界上许多高校和公司从事交通监视系统的应用研究。其中著名的学随着计算机技术的发展和道路交通设施的日渐完善,建立全面的交通管理系统成为交通管理部门和公安部门的目标。交通管理部门利用这些信息对道路车流罪。现在的交通监控技术已越来越先进,不仅充分利用了现行的各种技术,提供了各种解决方案,而且还在朝着智能化方向发展,不仅可以大大减轻交警的工作负荷,而且还可提高管理水平。然而,在实现这些管理目标之前,是如何获得各条道路交通数据。以前,交通数据主要来源于铺设在道路下面的磁感线圈传感器,每当有车辆经过时,磁感线圈会产生感应电流,由此获取的电流波形数据就可用于分析。但是,一方面,磁感线圈传感器系统存在其自身缺陷,如信息量不丰富,安装不方便;另一方面,计算机性能不断提高,视频挖掘技术取得了长足进步。在这些因数的共同作用下,就是设计和实现一个简单的交通视频分析系统,对现场拍摄的交通视频数据进行分析。交通视频数据的挖掘集成了数字视频、图像处理、图像理解、模式识别等信息处理技术,将显著提高交通管理与控制的数字化程度和智能化程度。完整的交通视频监控系统需要包含以下三大部分:�凳钡卮邮悠低枷裰刑崛∮泄靥卣餍畔�车辆车型识别、车辆颜色识别、车辆牌照识别、车辆行驶速度检测���迪止��盗镜氖�只�锹加牍芾恚��⑾嘤Φ奈淖炙饕�畔ⅲ�怨��车辆进行信息查询和相应路口的交通流量统计;�砸斐3盗镜奶厥獯�恚�绫煌ḿ┏盗窘�斜ň�菇亍�校包括斯坦福、麻省理工等,著名的公司包括��⑷樟⒌裙�饰灏偾可习衿�业。国内也有很多高校和公司致力于交通监控系统的研究和应用。如中山大学智能交通研究中心、同济大学��芯恐行摹⑶寤4笱Ы煌ㄑ芯克�臀浜和�芄��复杂环境下背景�蟶像的提取
本文的工作��本文的组织车辆速度,车辆分类等,但主要应用于高速公路。应用于城市繁忙路口的监视系统由于分析的结果不尽如人意,还未能达到实际应用的阶段。的系统来作进一步的研究,所以,本文在研究的过程中,首先要完成的工作是设����教ㄉ鲜悠盗鞯姆治龊痛�怼K�员疚姆治R韵录刚拢�第�露允悠捣治鱿低车慕樯埽��ê诵乃惴ǖ难芯肯肿础�第�陆樯鼙疚乃�龅氖笛楹投员疚墓ぷ鞯淖芙岷驼雇��等。他们有不少智能程度