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题名基于混合高斯背景模型和四帧差分法的目标检测方法
被引量：6
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作者
张威虎
张梦
魏凡
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机构
西安科技大学通信与信息工程学院
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出处
《电子设计工程》
2019年第7期51-55,共5页
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文摘
针对传统混合高斯模型(GMM)在检测运动目标时存在噪声、计算量大、效果不佳等问题,提出了一种混合四帧差分算法的改进混合高斯目标检测方法。通过选定不同规则,分别更新前后帧图像的学习速率来消除"鬼影";提出一种删除多余、过期背景模型的方法来减少计算量;最后通过形态学处理解决"空洞"问题。实验证明所提算法相对传统混合高斯模型算法在消除噪音、提取运动目标完整轮廓、解决光照变化等问题上具有较好效果,并且能很好的解决遮挡物问题。
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关键词
混合高斯模型
四帧差分法
形态学处理
运动目标检测
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Keywords
Gaussian Mixture Model
four-frame difference
morphological processing
moving object detection
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名四帧间差分与光流法结合的目标检测及追踪
被引量：18
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作者
刘鑫
金晅宏
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机构
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
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出处
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第8期30-37,共8页
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文摘
为了能在复杂环境下快速、准确地对多个目标进行检测及追踪,本文结合四帧间差分算法与光流算法,提出了一种更高效的运动目标检测算法。本算法为了提升光流法的处理速度并降低光照等环境所带来的影响,首先对视频序列进行四帧间差分处理,然后将得到的差分视频序列进行光流处理,以实现对视频中目标的准确检测。最后将该算法与粒子滤波、Vi Be等算法进行比较,并在不同场景下对不同运动目标、不同个数目标进行捕获处理,结果表明,本方法不仅具有较好的鲁棒性,而且能够更快速、准确的对目标进行检测与追踪。
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关键词
物体检测及追踪
四帧间差分法
光流法
粒子滤波
ViBe算法
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Keywords
object detection and tracking
four inter-frame difference method
optical flow method
particle filter
ViBe
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分类号
O436.3
[机械工程—光学工程]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于多特征融合的早期野火烟雾检测
被引量：7
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作者
张斌
魏维
何冰倩
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机构
成都信息工程大学计算机学院
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出处
《成都信息工程大学学报》
2018年第4期408-412,共5页
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基金
四川省教育厅重点科研资助项目(17ZA0064)
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文摘
随着计算机技术的不断发展,基于计算机视觉和模式识别的森林火灾烟雾检测算法具有很大的应用前景。针对目前检测方法适应性不强、在复杂环境下检测识别率不高的问题,提出一种通过融合烟雾多个特征的方法来检测识别早期林火烟雾。算法首先通过一种结合改进的四帧差分法和高斯混合背景建模的算法提取运动前景;然后利用烟雾颜色特征、小波变换分析和LBP纹理特征,利用多特征线性融合并通过K最近邻(KNN)分类算法进行识别。通过在不同视频场景中的实验,证明了该方法在烟雾检测能力上的有效性。
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关键词
四帧差分法
高斯混合
多特征线性融合
K最近邻分类算法
烟雾检测
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Keywords
four-frame difference
Gaussian mixture model
multi-features linear fusion
KNN classifier
smoke detection
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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