典型文献
基于卷积网络和运动目标分析的高速公路监控视频车辆检测方法
文献摘要：
智能视频监控在人数统计、车辆识别、事件检测和视频诊断等方面得到了广泛应用。为了提高智能交通系统对高速公路移动车辆的检测精度，如车辆计数、跟踪和分类等，本文提出了一种高速公路车辆检测方法，该方法采用双边滤波器、形态学和连通分量改进的背景减法用以移动车辆的初步检测，然后将得到的移动车辆区域输入基于卷积神经网络的YOLOv3以检测车辆的位置和类型，最后利用昌九高速公路监控视频来验证本文所提出的方法。实验结果表明，该方法取得了显著效果，得到的f-measure和错误分类百分比(PWC)分别为0.8831和3.52
文献关键词：
背景减法;卷积神经网络（CNN）;综合监控系统;车辆检测
中图分类号：
作者姓名：
沈阳;邓芳明
作者机构：
江西锦路科技开发有限公司 江西 南昌 330044;华东交通大学 电气与自动化工程学院 江西 南昌 330013
文献出处：
引用格式：
[1]沈阳;邓芳明-.基于卷积网络和运动目标分析的高速公路监控视频车辆检测方法)[J].数字化用户,2022(43):109-111
A类：
B类：
卷积网络,运动目标,目标分析,高速公路,监控视频,车辆检测,智能视频监控,人数统计,车辆识别,事件检测,高智能,智能交通系统,移动车辆,检测精度,双边滤波器,连通分量,背景减法,YOLOv3,检测车,显著效果,measure,误分类,PWC,综合监控系统
AB值：
0.376016
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