【摘 要】
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为了准确、快速的在动态场景中对运动车辆进行检测,提出一种基于特征点光流聚类的车辆检测方法;该方法取Harris角点为车辆特征量,通过特征点匹配来剔除一些没有运动的干扰角
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为了准确、快速的在动态场景中对运动车辆进行检测,提出一种基于特征点光流聚类的车辆检测方法;该方法取Harris角点为车辆特征量,通过特征点匹配来剔除一些没有运动的干扰角点,然后对剩余的特征点做光流提取并利用模糊U邻域（FUNN）聚类算法实现光流的聚类,从而剔除噪音、孤立点和不感兴趣样本实现前景和背景的分离,最后通过设定阈值判断前景目标是否是车辆;实验结果证明在复杂的动态场景中该算法对遮挡、光照变化、阴影处理等有很好的鲁棒性,相较于其他算法具有更高的车辆识别率。
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