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为了实现运动目标的实时检测,本文基于多特征融合,提出了一种运动物体分级识别方法.首先通过对运动目标的分割,分析得到各个物体的形状矩特征、面积大小及运动速度.对上述特征,采用支持向量机方法对其矩特征进行快速的一级分类,然后对一级分类结果及各物体的面积、速度等信源根据其对分类的重要程度,采用模糊积分技术

背景建模一直是运动目标检测中的一个重要课题。该文提出一个适用于动态背景的基于非参数估计的前景背景对比模型。模型通过核函数估计的方法模拟了像素点五维特征向量(彩色灰度值，图像坐标)的概率分布，并在图像序列中滚动更新。对于每一个新入帧通过马尔可夫随机场最大后验概率判决框架将前景背景全局分割问题转化为最大

Camshift是一种应用颜色信息的跟踪算法，它对做加速度的运动物体跟踪效果不够稳定和强壮，从准确预测目标位置及缩小目标搜索范围入手对 算法进行了改进该算法使用运动目标加速度运动位移方程预测下一时刻目标可能出现的位置，使用预测位置误差方程估计运动目标搜索范围，并使用HR滤波器对目标运动速度加速度等参

视频监控设备的广泛应用为各类案件的侦破及取证提供了重要线索 利用高质量视频图像进行近景摄影测量运动物体识别及跟踪的方法和技术已经较为成熟 但利用广角低像素的视频监控录像定量描述车辆行驶速度的技术研究尚未开展 针对交通事故技术鉴定的实际需求 根据速度的一般计算方法和计算机视觉的基本原理 提出 可 以