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基于自适应高斯混合模型与ResDN的火焰检测算法
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作者 王文标 时启衡 郝友维 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第4期1580-1586,共7页
针对火焰检测算法在复杂场景下误检率高、算法适应性差、效率低等问题,设计一种轻量高效的两阶段视频火焰检测算法。第一阶段采用改进的自适应高斯混合模型(adaptive gaussian mixture model, AGMM)对视频图像序列进行快速背景建模,利... 针对火焰检测算法在复杂场景下误检率高、算法适应性差、效率低等问题,设计一种轻量高效的两阶段视频火焰检测算法。第一阶段采用改进的自适应高斯混合模型(adaptive gaussian mixture model, AGMM)对视频图像序列进行快速背景建模,利用火焰的闪烁和涌动特性,提取出序列中的可疑候选区域。第二阶段使用残差深度归一化卷积神经网络(residual deep normalization and convolutional neural network, ResDN)对可疑候选区域进行判别,并引入简化的残差块替换原有的卷积层进行轻量化设计,实现对火焰的检测与定位。相比于传统分类算法,所设计的两阶段视频火焰检测算法能够有效克服复杂场景下的环境干扰,准确快速地识别火焰,具有更高的检测率和适应性。 展开更多
关键词 火焰检测 自适应高斯混合模型(agmm) 残差深度归一化卷积神经网络(ResDN) 机器视觉 深度学习
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基于高斯混合模型的紧急控制策略适应性风险评估方法及其应用
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作者 徐伟 戴玉臣 +2 位作者 薛峰 李威 严明辉 《电网技术》 北大核心 2025年第3期1147-1154,共8页
紧急控制是保证故障后电力系统稳定运行的重要环节,新型电力系统不确定性因素引起紧急控制策略失效的可能性大幅增加。为此,提出一种基于高斯混合模型的紧急控制策略适应性风险评估与优化方法。首先,分析不同紧急控制决策框架下策略适... 紧急控制是保证故障后电力系统稳定运行的重要环节,新型电力系统不确定性因素引起紧急控制策略失效的可能性大幅增加。为此,提出一种基于高斯混合模型的紧急控制策略适应性风险评估与优化方法。首先,分析不同紧急控制决策框架下策略适应性风险的来源,提出紧急控制策略适应性风险评价指标。然后,采用越限量与控制效果描述新型电力系统各类不确定性因素对紧急控制策略适应性的影响,构建越限量与控制效果的高斯混合模型,评估紧急控制策略的适应性风险,在此基础上构建计及策略适应性风险的紧急控制决策模型。最后,实际电网的应用案例表明,该文所提风险评估方法准确有效,计及策略适应性风险的决策方法可降低电网运行方式快速变化带来的紧急控制偏差过大的风险,提高安控系统的可靠性。 展开更多
关键词 紧急控制 策略适应 不确定性分析 风险决策 高斯混合模型
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HSV自适应混合高斯模型的运动目标检测 被引量:31
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作者 林庆 徐柱 +1 位作者 王士同 詹永照 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2010年第10期254-256,290,共4页
在目前的计算机视觉应用中,从视频序列中提取出运动目标是一个研究热点。针对传统方法在复杂多变环境下不能很好地检测出运动目标且运算量较大的问题,根据HSV颜色空间的特点,提出了一种基于HSV颜色空间的自适应混合高斯背景建模和阴影... 在目前的计算机视觉应用中,从视频序列中提取出运动目标是一个研究热点。针对传统方法在复杂多变环境下不能很好地检测出运动目标且运算量较大的问题,根据HSV颜色空间的特点,提出了一种基于HSV颜色空间的自适应混合高斯背景建模和阴影消除的方法。首先,在传统的混合高斯背景建模的基础上,引入了一种新的混合高斯模型高斯成分个数的自适应选择策略以提高建模的效率。其次,根据阴影在HSV向量空间的特点,融入了一种新的阴影消除方法,以检测出带阴影的运动目标。该方法能够快速准确地建立背景模型,准确分割前景目标。与传统的阴影消除方法相比,该方法可以在不需要设置阈值的情况下,对运动目标的阴影进行很好的消除,有很好的鲁棒性和实用性。 展开更多
关键词 自适应混合高斯模型 运动目标检测 阴影消除 HSV
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改进的混合高斯自适应背景模型 被引量:15
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作者 朱齐丹 李科 +1 位作者 张智 蔡成涛 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第10期1348-1353,1392,共7页
混合高斯背景模型是背景建模领域最常用的构建算法,针对该方法在实际应用中的缺陷,提出了2点改进措施:像素过滤方法和按背景演变过程进行划分的自适应学习率方法.像素过滤方法记录某点像素值在一个短时间段内的变化情况,对其进行统计分... 混合高斯背景模型是背景建模领域最常用的构建算法,针对该方法在实际应用中的缺陷,提出了2点改进措施:像素过滤方法和按背景演变过程进行划分的自适应学习率方法.像素过滤方法记录某点像素值在一个短时间段内的变化情况,对其进行统计分析,根据均值和方差过滤掉快速运动目标的动态干扰像素,增强算法的鲁棒性;新的自适应学习率方法将背景的形成过程划分为4个阶段,对不同的阶段使用不同的学习率,加速背景的形成和消退.应用改进后的算法在两段街道监控视频中同原算法进行了对比实验.实验结果表明,改进方法在视觉效果上有着显著提高,背景形成迅速、清晰.改进方法增强了算法的抗干扰能力,提高了背景的形成和切换速度,可以作为基础算法应用于相关视觉处理之中. 展开更多
关键词 混合高斯模型 背景建模 像素过滤 自适应学习率
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自适应高斯混合模型球场检测算法及其在体育视频分析中的应用 被引量:18
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作者 刘扬 黄庆明 +1 位作者 高文 叶齐祥 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2006年第7期1207-1215,共9页
球场检测在体育视频内容分析中有着重要作用.为了克服由于不同光照、不同相机、不同拍摄角度造成球场颜色的非均一性问题,提出了一种基于自适应高斯混合模型(adaptiveGaussianmixturemodel,GMM)的球场检测算法.该算法首先从视频中任意... 球场检测在体育视频内容分析中有着重要作用.为了克服由于不同光照、不同相机、不同拍摄角度造成球场颜色的非均一性问题,提出了一种基于自适应高斯混合模型(adaptiveGaussianmixturemodel,GMM)的球场检测算法.该算法首先从视频中任意抽取一些图像,并自动分析这些图像的主要颜色,从中找到主颜色的近似分布,然后,利用GMM拟合主要颜色分布.为提高模型的适应能力,在球场检测过程中,利用当前GMM球场检测结果和增量期望最大(incrementalexpectationmaximum,IEM)算法不断更新模型参数,从而得到更加准确的参数估计,并用于后续图像中球场和非球场像素进行分类.最后,根据球场区域在图像中的分布,对足球比赛场景进行分类.实验证明,提出的算法具有良好的性能. 展开更多
关键词 球场检测 自适应高斯混合模型 增量期望最大算法 足球视频 场景分类
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高斯混合背景模型的适应能力研究 被引量:6
6
作者 张运楚 宋世军 +1 位作者 张汝敏 郝建林 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第3期706-710,共5页
高斯混合背景模型是一种参数化统计模型,观察时间窗内像素样本模式呈现规律决定了背景模型的学习结果。针对背景动态变化的特点,研究了影响背景模型适应能力的模态稳定性与可塑性、模态残留与激活问题。仿真实验表明高斯混合背景模型具... 高斯混合背景模型是一种参数化统计模型,观察时间窗内像素样本模式呈现规律决定了背景模型的学习结果。针对背景动态变化的特点,研究了影响背景模型适应能力的模态稳定性与可塑性、模态残留与激活问题。仿真实验表明高斯混合背景模型具有较强的渐变选择性适应能力,而模态残留与激活机制为模型提供了有限的背景结构短时变化适应能力。 展开更多
关键词 高斯混合背景模型 运动分割 适应能力 模态残留
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自适应学习的混合高斯模型运动目标检测算法 被引量:10
7
作者 任克强 张盼华 谢斌 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第3期968-974,共7页
针对传统混合高斯模型采用固定学习速率带来的模态残留和拖影等问题,提出了一种自适应学习速率运动目标检测算法。对图像序列像素变化特性和模型控制参数性能进行了分析,将模型学习过程分为背景初始形成和背景维护更新两个阶段,不同阶... 针对传统混合高斯模型采用固定学习速率带来的模态残留和拖影等问题,提出了一种自适应学习速率运动目标检测算法。对图像序列像素变化特性和模型控制参数性能进行了分析,将模型学习过程分为背景初始形成和背景维护更新两个阶段,不同阶段采取不同的学习策略,初始形成阶段采用较大递减学习速率加速背景模型的形成;维护更新阶段根据像素点匹配次数与不匹配次数作为反馈量来调节学习率,实现模型的自适应学习。实验结果表明,该算法能够有效改善原始模型收敛速率慢导致背景模型更新不及时的问题,可以更准确地检测出运动目标,并具有较好的自适应性和鲁棒性。 展开更多
关键词 运动目标检测 混合高斯模型 像素变化特性 学习速率 自适应学习
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自适应类别的层次高斯混合模型遥感影像分割 被引量:6
8
作者 石雪 李玉 赵泉华 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期131-136,共6页
为了实现自动确定类别数的高精度遥感影像分割,提出一种自适应类别的层次高斯混合模型(Hierarchical Gaussian Mixture Model,HGMM)遥感影像分割算法.提出算法采用多个高斯混合模型加权和定义HGMM,用于建模具有非对称,重尾和多峰等复杂... 为了实现自动确定类别数的高精度遥感影像分割,提出一种自适应类别的层次高斯混合模型(Hierarchical Gaussian Mixture Model,HGMM)遥感影像分割算法.提出算法采用多个高斯混合模型加权和定义HGMM,用于建模具有非对称,重尾和多峰等复杂特性的影像统计模型.采用期望最大化算法(Expectation Maximization,EM)求解模型参数.为了实现自动确定类别数,采用贝叶斯信息准则(Bayesian Information Criterion,BIC)求解最优类别数,其中惩罚项采用加权像素数定义.为了验证提出算法可行性和有效性,对模拟和全色遥感影像进行分割实验,并对分割结果进行定性和定量分析.结果表明HGMM具有准确建模复杂统计分布的能力,提出算法具有高精度和高效率,同时可自动确定最优类别数. 展开更多
关键词 高分辨率遥感图像分割 层次高斯混合模型 贝叶斯信息准则 自适应类别 期望最大化
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基于自适应混合高斯模型的火焰识别方法 被引量:4
9
作者 刘永涛 施国庆 +1 位作者 刘佳 黎冠 《消防科学与技术》 CAS 北大核心 2019年第12期1713-1716,共4页
为了提高早期火灾的识别准确性和快速性,基于对火焰动态特性、面积变化率等特征的分析,设计火焰识别系统。系统采用RGB模型、HSI模型对火焰图像进行分割预处理,经过二维中值滤波、形态学分析实现对真实火焰的识别,应用自适应混合高斯背... 为了提高早期火灾的识别准确性和快速性,基于对火焰动态特性、面积变化率等特征的分析,设计火焰识别系统。系统采用RGB模型、HSI模型对火焰图像进行分割预处理,经过二维中值滤波、形态学分析实现对真实火焰的识别,应用自适应混合高斯背景模型差值处理滤除静态火焰的干扰。实验表明,该方法可以高效的识别出动态火焰,滤除静态火焰和伪火焰,在复杂背景下仍具有好的抗干扰能力和识别效率。 展开更多
关键词 火灾探测 特征融合 二维中值滤波 自适应混合高斯模型 火焰识别
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改进自适应混合高斯模型和帧间差分的运动目标检测 被引量:6
10
作者 王立玲 刘超杰 +1 位作者 马东 王洪瑞 《机床与液压》 北大核心 2022年第21期26-32,共7页
针对传统混合高斯模型进行运动目标检测易受环境噪声或光照变化干扰,检测结果存在空洞、边缘缺失等问题,提出一种改进自适应混合高斯模型和帧间差分的运动目标检测算法。在混合高斯模型建立之初,采用较大的学习率快速消除背景干扰信息,... 针对传统混合高斯模型进行运动目标检测易受环境噪声或光照变化干扰,检测结果存在空洞、边缘缺失等问题,提出一种改进自适应混合高斯模型和帧间差分的运动目标检测算法。在混合高斯模型建立之初,采用较大的学习率快速消除背景干扰信息,当模型趋于稳定后,根据目标运动状态不断调整学习率,实现自适应修正背景模型。同时引入光照变化因子调整模型更新率,有效克服光照变化的影响。为提高目标边缘连续性,采用基于图像相似度的四帧差分法并结合边缘检测算法快速提取目标轮廓信息填补目标边缘。通过形态学处理消除目标空洞及残余噪点,获得完整的运动目标。结果表明:该方法目标检测准确率达到95.2%,在保证实时性的同时对复杂场景具有较好的适应能力,鲁棒性强。 展开更多
关键词 运动目标检测 自适应混合高斯模型 图像相似度 四帧差分 边缘检测
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基于高斯混合模型和自适应簇数的文本聚类 被引量:4
11
作者 程宏兵 王本安 +2 位作者 陈友荣 张旭东 吴前锋 《浙江工业大学学报》 北大核心 2023年第6期602-609,共8页
针对海量文本难以精准聚类问题,提出了一种基于高斯混合模型和自适应簇数的文本聚类算法(TCA)。首先,采用无意义符号去除、基于齐次马尔科夫假设的文本分词和停用词去除方法,实现数据分词和清洗;其次,提出权衡关键词频率和普适性的关键... 针对海量文本难以精准聚类问题,提出了一种基于高斯混合模型和自适应簇数的文本聚类算法(TCA)。首先,采用无意义符号去除、基于齐次马尔科夫假设的文本分词和停用词去除方法,实现数据分词和清洗;其次,提出权衡关键词频率和普适性的关键词权重,选择关键词和进行文本向量化;再次,在高斯混合模型的基础上,引入文本相似度,提出权衡条件概率和相似度的文本权重;最后,通过轮盘赌初始化聚类中心,更新多维高斯分布模型参数,实现分簇数量确定的文本聚类。同时,为了自适应文本分簇数量,在肘部法则的基础上确定最优分簇数量,从而提高聚类效果。仿真结果表明:TCA能自适应文本聚类数量和获得其分布,提高聚类的准确率和召回率,有助于更好地实现海量文本的精确聚类。 展开更多
关键词 文本聚类 高斯混合模型 自适应簇数 相似度 条件概率
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高马赫涡轮发动机增强型机载自适应模型建模方法
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作者 季春生 张建伟 +2 位作者 王元 王欢 俞明帅 《推进技术》 北大核心 2025年第6期211-229,共19页
机载模型是航空发动机先进控制与故障诊断的基础,为了提高机载模型建模精度及对不可测参数实时预测,提出基于线性变化参数和机理相结合的增强型高马赫涡轮发动机机载自适应模型建模方法。该方法基于物理机理建立推力、耗油率等不可测参... 机载模型是航空发动机先进控制与故障诊断的基础,为了提高机载模型建模精度及对不可测参数实时预测,提出基于线性变化参数和机理相结合的增强型高马赫涡轮发动机机载自适应模型建模方法。该方法基于物理机理建立推力、耗油率等不可测参数机载模型,为了提高机理模型(非线性部件级)的建模精度,基于试验数据,通过引入修正因子对发动机关键部件特性进行修正;为了提高机载模型动态过程的建模精度,基于线性变化参数模型建立高马赫数涡轮发动机机载自适应实时模型,基于相关系数法选取最优健康参数组合,提高模型自适应能力,并构造了高斯混合模型作为残差补偿的经验模型对机载模型进行修正。模型仿真与试验结果表明,机载测量参数稳态精度优于1.5%、动态精度优于3%,机载不可测参数稳态精度优于2.5%,健康参数估计精度优于3%,模型任务耗时占比小于16%,模型能在线实时跟踪并准确估计发动机特征参数和健康参数,为高马赫涡轮发动机的故障诊断、性能预测及寻优控制等应用提供了技术支撑。 展开更多
关键词 高马赫涡轮发动机 机载自适应模型 线性变化参数模型 机理模型 高斯混合模型 残差补偿
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一种改进的自适应高斯混合模型实时运动目标检测算法 被引量:5
13
作者 焦宾 吕霞付 +1 位作者 陈勇 李愿 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第11期3518-3520,共3页
高斯混合模型被广泛应用于摄像机静止条件下运动目标检测的背景建模。针对传统高斯混合模型中对光照变化适应性差及学习率单一等问题,提出了一种光照变化检测及学习率更新的方法,以达到自适应更新背景模型的目的。提出利用颜色直方图匹... 高斯混合模型被广泛应用于摄像机静止条件下运动目标检测的背景建模。针对传统高斯混合模型中对光照变化适应性差及学习率单一等问题,提出了一种光照变化检测及学习率更新的方法,以达到自适应更新背景模型的目的。提出利用颜色直方图匹配算法,通过引入光照变化因子以及模型参数更新计数器对学习率进行自适应的调整,并通过对描述模型分量个数的自适应选择减少了计算时间,增强了系统的实时性。实验结果表明,该方法能快速有效地适应场景的变化,比传统高斯混合模型具有更好的鲁棒性与稳定性。 展开更多
关键词 高斯混合模型 光照变化 自适应 运动目标检测 背景减法
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基于YCbCr的自适应混合高斯模型背景建模 被引量:7
14
作者 黄玉 殷苌茗 周书仁 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2015年第1期152-156,共5页
混合高斯模型是最常用的背景建模方法之一,但是它的精确度是以耗时为代价的,且它在RGB颜色空间进行背景建模时,对噪声的处理效果一般。因此,对混合高斯模型进行改进,提出了一种基于YCbCr的自适应混合高斯模型背景建模方法。首先,将建模... 混合高斯模型是最常用的背景建模方法之一,但是它的精确度是以耗时为代价的,且它在RGB颜色空间进行背景建模时,对噪声的处理效果一般。因此,对混合高斯模型进行改进,提出了一种基于YCbCr的自适应混合高斯模型背景建模方法。首先,将建模颜色空间从RGB转换到YCbCr;然后,采用自适应选择策略来确定混合高斯模型的高斯成分个数;最后,将高斯成分按照关键字的值进行排序,以确定背景模型。将提出的建模方法应用于运动目标检测,实验结果表明,提出的方法与混合高斯模型背景建模相比,运动目标检测的检测结果更准确,耗时更少。 展开更多
关键词 背景建模 混合高斯模型 YCBCR颜色空间 自适应选择策略
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基于改进混合高斯模型的自适应运动车辆检测算法 被引量:5
15
作者 张虎 方华 李春贵 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第1期286-289,共4页
道路视频监控中经常存在车辆缓慢运动或短暂停留的情况。针对传统混合高斯模型背景减除法对环境突变敏感和对缓慢运动目标丢失信息的问题,提出一种改进的自适应车辆检测方法。首先,在参数更新前对像素值分类并根据分类结果设置模型更新... 道路视频监控中经常存在车辆缓慢运动或短暂停留的情况。针对传统混合高斯模型背景减除法对环境突变敏感和对缓慢运动目标丢失信息的问题,提出一种改进的自适应车辆检测方法。首先,在参数更新前对像素值分类并根据分类结果设置模型更新率,抑制缓慢运动前景被训练成背景;引入一个跟踪环境变化的度量因子,当环境突变时实现背景减除和帧差法的自适应切换,滤除环境变化的干扰;最后通过生态学滤波得到准确的运动目标。实验表明,该算法对白天实时路况视频中的运动车辆具有较好的检测效果。 展开更多
关键词 自适应混合高斯模型背景减除 目标检测
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基于高斯混合模型图像局部自适应去噪算法 被引量:2
16
作者 刘卫华 何明一 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第12期2806-2808,共3页
针对传统阈值小波去噪方法未考虑小波域尺度内和尺度间系数相关性的问题,采用基于小波域统计模型的新型去噪方法,图像小波域的先验统计模型采用高斯混合尺度模型。在计算信号的协方差矩阵时,对图像分块并用椭圆窗滑动求局部协方差矩阵,... 针对传统阈值小波去噪方法未考虑小波域尺度内和尺度间系数相关性的问题,采用基于小波域统计模型的新型去噪方法,图像小波域的先验统计模型采用高斯混合尺度模型。在计算信号的协方差矩阵时,对图像分块并用椭圆窗滑动求局部协方差矩阵,以达到局部自适应的去噪目的。实验表明,该方法与在子带内求协方差矩阵的方法相比,去噪效果有所提高。 展开更多
关键词 高斯混合尺度模型 小波变换 局部自适应 椭圆窗
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一种基于预测谱偏移的自适应高斯混合模型在语音转换中的应用 被引量:2
17
作者 沈惠玲 万永菁 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2017年第4期546-552,共7页
基于高斯混合模型(GMM)的语音帧谱包络转换算法容易导致转换后的语音谱包络过平滑、语音细节特征受损。通过对GMM中协方差的准确性与谱包络过平滑现象的研究,提出了一种基于预测谱偏移的自适应GMM建模方法。该方法采用平滑加权算法对目... 基于高斯混合模型(GMM)的语音帧谱包络转换算法容易导致转换后的语音谱包络过平滑、语音细节特征受损。通过对GMM中协方差的准确性与谱包络过平滑现象的研究,提出了一种基于预测谱偏移的自适应GMM建模方法。该方法采用平滑加权算法对目标谱的偏移进行建模,并根据语音帧信息自适应调节预测谱偏移项的比例系数,结合高斯混合模型共同实现对谱包络的转换。实验结果表明,该建模方法能够有效抑制转换后语音谱包络的失真现象,提高转换后语音的清晰度、自然度和可懂度。 展开更多
关键词 语音转换 高斯混合模型 预测谱偏移 自适应
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基于高斯混合模型的工业机器人适应性抓取 被引量:1
18
作者 刘正勇 陈友东 王广炎 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2018年第6期23-26,共4页
在机器人抓取物体的过程中,机器人要调整自身的位姿,以适应物体位姿的变化。提出了一种基于高斯混合模型的适应性抓取方法,实现了机器人在较大工作区域中对物体的抓取。该方法采用高斯混合模型进行建模,构建物体的观测变量与机器人关节... 在机器人抓取物体的过程中,机器人要调整自身的位姿,以适应物体位姿的变化。提出了一种基于高斯混合模型的适应性抓取方法,实现了机器人在较大工作区域中对物体的抓取。该方法采用高斯混合模型进行建模,构建物体的观测变量与机器人关节变量之间的映射关系。机器人抓取物体时,首先通过相机获取物体的观测变量,分别计算各个高斯分布下该观测变量的生成概率,选取后验概率最大的分布对应的高斯过程回归得到适应性的机器人关节角度。实验结果表明,采用高斯混合模型建模,比采用单一的高斯过程建模能够使机器人更好地实现适应性抓取。 展开更多
关键词 高斯混合模型 适应性抓取 机器人控制 机器人视觉
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基于改进高斯混合模型的自适应前景提取 被引量:9
19
作者 赵亚欣 蔡华杰 +1 位作者 赵怀勋 谢跃辉 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第11期161-163,174,共4页
在复杂场景下的运动前景提取是智能视频监控的基础部分。高斯混合模型是常用的背景建模方法,针对高斯混合模型中模型个数固化导致的无谓的系统开销,提出基于单高斯模型成长的动态个数调整形成的高斯混合模型。对模型的更新率根据场景变... 在复杂场景下的运动前景提取是智能视频监控的基础部分。高斯混合模型是常用的背景建模方法,针对高斯混合模型中模型个数固化导致的无谓的系统开销,提出基于单高斯模型成长的动态个数调整形成的高斯混合模型。对模型的更新率根据场景变化的剧烈程度进行实时改变,能较好适应突发场景、光照的变化。对提取的运动前景进行形态学处理,得到最后的提取目标。实验结果表明,该方法背景建模适应性强,提取前景精度有所提升。 展开更多
关键词 高斯混合模型 自适应背景更新 更新率
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基于改进的高斯混合模型的运动目标检测 被引量:33
20
作者 范文超 李晓宇 +1 位作者 魏凯 陈兴林 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第5期286-288,319,共4页
运动目标检测是实现目标跟踪、视频监控的基础。针对基于高斯混合模型的运动目标检测算法的不足,提出了一种基于分块思想和高斯模型个数自适应的改进高斯混合算法。利用对视频图像分块的思想,在提高目标检测效率的同时,实现对视频的滤... 运动目标检测是实现目标跟踪、视频监控的基础。针对基于高斯混合模型的运动目标检测算法的不足,提出了一种基于分块思想和高斯模型个数自适应的改进高斯混合算法。利用对视频图像分块的思想,在提高目标检测效率的同时,实现对视频的滤波处理;并利用高斯混合模型中高斯分布个数自适应操作来降低算法复杂度,提高运动目标检测的速度。实验结果表明:该算法比传统高斯混合模型运动目标检测算法具有更快的检测速度和更好的检测效果,并降低了检测噪声,能有效地检测运动目标,适用于运动目标的实时检测。 展开更多
关键词 运动目标检测 高斯混合模型 分块思想 自适应
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