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公开(公告)号：CN102646280B
公开(公告)日：2014-12-03
申请号：CN201210099687.X
申请日：2012-04-06
Applicant: 长安大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明公开了一种基于块累加统计的背景实时更新方法。该方法首先将初始背景和视频图像进行分割，并将背景每个块的Bi[N]、Fi、Ci和BUFi[N]初始化为0；接着进行背景的块累加技术；最后根据背景的块累加计数器的数值对背景进行实时更新。本发明的方法能及时更新场景中的光线变化，且计算简单、更新速度快、噪声点小，在道路畅通和车流量很大时都能更新出较完整且正确率高的背景，所更新的背景能满足实时运动目标的提取需要，具有较强的适用性。
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公开(公告)号：CN102110366B
公开(公告)日：2012-10-10
申请号：CN201110075090.7
申请日：2011-03-28
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于块累积的车辆停车检测的方法，该方法主要包括目标区域的二值化分割以及停车检测判断。本发明的车辆停车检测是基于块进行的，基于块的二值化分割可以准确的将目标与背景图像进行分割，减少阴影、光照等的影响，提高后续事件判断的准确性；同时基于块处理，该算法具有检测时间短，易于实现等优点，该算法可以实现对高速公路异常停车的实时检测，有效地防止二次事故的发生。
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公开(公告)号：CN102646280A
公开(公告)日：2012-08-22
申请号：CN201210099687.X
申请日：2012-04-06
Applicant: 长安大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明公开了一种基于块累加统计的背景实时更新方法。该方法首先将初始背景和视频图像进行分割，并将背景每个块的Bi[N]、Fi、Ci和BUFi[N]初始化为0；接着进行背景的块累加技术；最后根据背景的块累加计数器的数值对背景进行实时更新。本发明的方法能及时更新场景中的光线变化，且计算简单、更新速度快、噪声点小，在道路畅通和车流量很大时都能更新出较完整且正确率高的背景，所更新的背景能满足实时运动目标的提取需要，具有较强的适用性。
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公开(公告)号：CN102663746B
公开(公告)日：2014-08-13
申请号：CN201210080263.9
申请日：2012-03-23
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频的背景检测方法。该方法结合统计直方图和多帧平均法的基础上，对于简单的背景或者背景变化复杂的环境做出反应，对于简单的背景模型则用统计直方图的方法判断灰度出现最大值点为背景模型灰度值；对于复杂背景则需要判断多个峰值点中哪一个更接近真实的背景。借助多帧平均法求得的参考背景，认为距离参考背景最小的是最接近真实背景。并用实验验证了该方法，取得了较为理想的效果。对于背景环境的简单和复杂度都能做出准确度较高的初始背景估计，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN102637360B
公开(公告)日：2014-07-16
申请号：CN201210096048.8
申请日：2012-04-01
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频的道路停车事件检测方法，主要包括基于块图像分割，通过提取三个不同的背景，然后进行两两比较确定是否为可疑块，然后再通过相邻块区域的个数确定是不是停车事件。该方法能够进行实时检测，运算速率较快，以块为单位进行处理可以提供运算速率，减少阴影、光照的影响，而通过背景相减进行比较，又可以提高检测的准确性，很适合高速公路停车事件的实时检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102663746A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210080263.9
申请日：2012-03-23
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频的背景检测方法。该方法结合统计直方图和多帧平均法的基础上，对于简单的背景或者背景变化复杂的环境做出反应，对于简单的背景模型则用统计直方图的方法判断灰度出现最大值点为背景模型灰度值；对于复杂背景则需要判断多个峰值点中哪一个更接近真实的背景。借助多帧平均法求得的参考背景，认为距离参考背景最小的是最接近真实背景。并用实验验证了该方法，取得了较为理想的效果。对于背景环境的简单和复杂度都能做出准确度较高的初始背景估计，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN102637360A
公开(公告)日：2012-08-15
申请号：CN201210096048.8
申请日：2012-04-01
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频的道路停车事件检测方法，主要包括基于块图像分割，通过提取三个不同的背景，然后进行两两比较确定是否为可疑块，然后再通过相邻块区域的个数确定是不是停车事件。该方法能够进行实时检测，运算速率较快，以块为单位进行处理可以提供运算速率，减少阴影、光照的影响，而通过背景相减进行比较，又可以提高检测的准确性，很适合高速公路停车事件的实时检测。
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公开(公告)号：CN102184547A
公开(公告)日：2011-09-14
申请号：CN201110075091.1
申请日：2011-03-28
Applicant: 长安大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明属于视频检测技术领域，具体涉及一种基于视频的车辆逆行事件检测方法。该方法主要包括基于块的二值化分割将待处理的视频中每帧图像中的目标和背景分离开来和基于块的时间序列统计每个块成为目标块的次数，根据统计次数投影的特征判断车辆是否逆行两个步骤。与现有技术相比，本发明所提供的方法可对视频范围内所有车辆进行检测，不受环境限制，能够对实时视频进行判断，且检测时间短、易于实现、准确性较高，很适合于实时检测逆行事件，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN102184547B
公开(公告)日：2012-09-05
申请号：CN201110075091.1
申请日：2011-03-28
Applicant: 长安大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明属于视频检测技术领域，具体涉及一种基于视频的车辆逆行事件检测方法。该方法主要包括基于块的二值化分割将待处理的视频中每帧图像中的目标和背景分离开来和基于块的时间序列统计每个块成为目标块的次数，根据统计次数投影的特征判断车辆是否逆行两个步骤。与现有技术相比，本发明所提供的方法可对视频范围内所有车辆进行检测，不受环境限制，能够对实时视频进行判断，且检测时间短、易于实现、准确性较高，很适合于实时检测逆行事件，具有广阔的应用前景。
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