首页> 外文期刊>Road & Transport Research >Vehicle detection and tracking
【24h】

Vehicle detection and tracking

机译:车辆检测和跟踪

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
       

摘要

PhD research at the University of NSW explored two kinds of features, namely a vehicle-level feature (windshield) and a low-level feature (interest point), to address three fundamental challenges inherent in vehicle detection and tracking systems: occlusion, appearance variation and tracking failure. As well as working independently, the heterogeneity of the two features also makes their synergy useful. This study developed systems based on the individual features as well as the integration of features and evaluated them on real world video sequences. The results demonstrate the advantages of the proposed algorithms and their superior performance over existing methods.
机译:新南威尔士大学的博士研究探索了两种功能,即车辆水平特征(挡风玻璃)和低水平特征(兴趣点),以解决车辆检测和跟踪系统固有的三个基本挑战:遮挡,外观变化和跟踪失败。除了独立工作外,这两个功能的异质性还使它们的协同作用有用。这项研究开发了基于单个功能以及功能集成的系统,并在现实世界的视频序列上对其进行了评估。结果证明了所提出的算法的优点及其优于现有方法的性能。

著录项

  • 来源
    《Road & Transport Research》 |2012年第2期|p.71|共1页
  • 作者

  • 作者单位
  • 收录信息 美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-18 00:18:39

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号