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本文介绍了数字图像处理与模式识别在交通的应用领域及其重要意义

图 1: 行动的追踪者。 高耸左边的表演涌流
图像。 顶端权利表示最可能的背景
图像 (也就是对每个图素是低劣的占优势的高斯
混合模型). 根据左边的表演被连接的 com-
被追踪的物体 ponents。 底部权利表演那
追踪了物体,藉由被复盖的速度矢量。
下列的联编提供那追踪的一个圆木
系统不断地在时期的 sev 之上跑-
eral 数个星期。 一个样品图像的每小时垃圾场,和
过去的一个小时的轨道数据是职业者-
参阅: 前任的 http:// www.ai.mit.edu/project/vsam/ an
这一个圆木的充足部分在图 8 中被显示。
3 使用追踪者校正
因为我们的目标是建立并且维持全球的 rep-
在大又广大的现场中的活动 resentation,它
对协调个别的录象机水流是很重要的
从多样的来源到达,转换复
对一个通常的同等人物体格的观察。 快递-
一个通常的全球体格的所有地方数据的 ing 将会放置
为全球的活动理解的基础。
我们需要系统的自己- 口径测定是 ro-
半身像,无人监督的, 而且复原在即时的从
在照相机方面的改变精读guration。 系统必须
也在和可能地重复的背面位置中操作-
理由, 像是都市的或户外的环境。 在
如此的现场, 静电特征发现者意志 nd 多数
一定被修剪的错误通信,成功的因素
非常贵的传统口径测定方法。
我们的系统使用现场 ob 的图像位置-
jects 同时地在交叠处理图像中追踪到
建立在视野之间的点通信在真正的
时间。 每台照相机独立地追踪运动
一个物体在它的视野和商店的 eld 图像
鼓励感兴趣的读者为例子叁观我们的网站
而且细节 http:// www.ai.mit.edu/project/darpa/vsam/
图 2: 追踪式样的例子。 最高的 im-
年龄表示被观察的区域, 底部的图像表演
轨道式样,(颜色改为暗码方向和 inten-
sity 入码加速). 在每个情况,车辆 traf 的小路-
c 和标准的徒步路径容易地是 identied。
它的图心坐标。 每个新的通信
在一双照相机之间提供一个另外的骗局-
估计 cameras' 的比较几何学的 straint。
我们使用一个比较照相机几何学看货后再决定的模型-
为情形的 priate 遇到在户外的,都市的
监听申请。 在如此的现场中,移动 ob-
jects 典型地是继续地面的汽车或人
将因此物体的运动时常是 pla 刨平，而且-
nar。 追踪的物体对应图像点在
照相机双然后被投射的线性讲
变形或 homography[1].
我们已经测试动态点 correspon 的使用-
估计在 im 之间的 homographies 的 dences-
一间被设定的实验室的现场地面飞机的年龄-
铃响在哪一三台照相机看现场包含一
独身者移动物体。 对于每照相机双, 一小的
但是 su 任意地点被设定的 cient 被抽取样品从
较大的 bu最近点通信的 er 和一
为 homography 的最少- 正方形解决是 tted 到
这些抽取样品通信。 那崭新计算
估计被与现在的 homography esti 相较-
为那一台照相机的配偶双被 nding 低劣人一致
在全套大部分上的两者估计的错误最近
buered 指出通信。 模型由于那
最好t 被保有如现在的最好估计。
对于和交叠处理视野的照相机的每双,
土地的飞机 homography 不断向上-
约会，而且 homographies 的收集习惯于
弯收入来自所有的照相机视野的电视水流
对单一叁考观点。 结果是
含有种种要素的录象机水流展览在真正的时间中
现场的全球运动到处反对那
广大的现场。 这合成物录象机显示那
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