采用透视变换提高车辆识别准确率的方法研究

道路交通中运动目标多,给基于视频的车辆准确计数带来了挑战。本文采用动态高斯背景建模和背景相减法检测运动目标,然后对图像进行透视变换,这样对一定视场范围内的远近不同的行人、自行车和摩托车等非监控目标,可用同一面积阈值将其与车辆区分开来,该算法简单,计算效率高。实验结果证明该方法能够有效地对非监控目标进行屏蔽,减少对机动车辆错误识别率。