视频监控中的车辆流量检测
现有的视频中车辆流动的检测算法按像素检测运动物体，因此它们可能会被噪声破坏，并且计算成本很高。 在本文中，我们提出了一种具有背景字典学习的鲁棒运动车辆检测算法。 提出了一种基于虚拟区域和虚拟线的改进的车辆流量检测算法。 为此，我们首先将一个图像分成多个具有相同大小的图像块。 每个补丁都是一个对象或背景。 然后，为每个补丁学习背景字典。 测量补丁与背景字典之间的相似性，然后将补丁区分为对象或背景。 另外，使用虚拟检测线并将其组合到虚拟区域中以检测车辆。 实验结果证明了该算法的实时性和准确性。
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