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【24h】

Background subtraction for vehicle detection

机译：背景减法用于车辆检测

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We propose a background subtraction method for segmenting vehicles from background in a video sequence. Our method can be considered as a hybrid of two existing methods. The background is modelled per-pixel with a collection of pixel values. The foreground/background decision is based on whether the current pixel value finds a match with the samples in the model. The matching samples in the model are adapted towards the current pixel value with a learning parameter. Evaluation tests on the public CDnet dataset shows good results in a highway scenario.
机译：我们提出了一种背景扣除方法，用于从视频序列中的背景中分割出车辆。我们的方法可以被视为两种现有方法的混合。对每个像素建模背景，并带有像素值集合。前景/背景决策基于当前像素值是否找到与模型中样本的匹配项。利用学习参数，将模型中的匹配样本适应当前像素值。对公共CDnet数据集的评估测试在高速公路场景中显示了良好的结果。

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