基于改进高斯混合建模和短时稳定度的运动目标检测算法 被引量：9

1

作者 张超 吴小培 +3 位作者 周建英 戚培庆 王营冠 吕钊 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第10期2402-2408,共7页

传统高斯混合建模方法中前景模型转换为背景模型的风险随着模型权值在一定更新率下的迭代累加而增大,使得传统方法难以有效检测低速运动目标。该文对高斯混合建模中背景匹配失败时生成的前景模型加以利用并引入短时稳定度指标进行综合判... 传统高斯混合建模方法中前景模型转换为背景模型的风险随着模型权值在一定更新率下的迭代累加而增大,使得传统方法难以有效检测低速运动目标。该文对高斯混合建模中背景匹配失败时生成的前景模型加以利用并引入短时稳定度指标进行综合判断,在深入挖掘前景模型中包含的运动目标信息和像素点级稳定性的基础上实时区分各像素点的状态。多场景下的实验结果表明,该方法对低速目标达到了更高的检出率。 展开更多

关键词 运动目标检测 高斯混合建模 前景模型 短时稳定度

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基于高斯混合建模的多尺度HOG行人头肩特征检测 被引量：3

2

作者 芮挺 曹鹏 +2 位作者 张金林 马光彦 孙仁武 《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2013年第2期90-93,共4页

针对传统的梯度方向直方图(HOG)行人检测方法计算复杂、实时性较差的问题,提出了一种改进的HOG行人检测方法。首先,利用高斯混合模型背景建模,去除大部分背景图像,减少滑动窗口扫描区域,以提高检测速度。同时,选择头肩特征作为行人检测... 针对传统的梯度方向直方图(HOG)行人检测方法计算复杂、实时性较差的问题,提出了一种改进的HOG行人检测方法。首先,利用高斯混合模型背景建模,去除大部分背景图像,减少滑动窗口扫描区域,以提高检测速度。同时,选择头肩特征作为行人检测依据,计算多尺度HOG特征,减少计算量,降低因姿态变化遮挡等引起的误检测率。通过行人头肩特征图像库的实验证明,该方法能有效提高检测速度,并得到较高的检测精度。 展开更多

关键词 行人检测 高斯混合建模 头肩特征 多尺度梯度方向直方图

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基于混合高斯背景建模的交通视频运动目标检测 被引量：6

3

作者 罗维薇 王阳萍 翟凤文 《兰州交通大学学报》 CAS 2014年第4期26-29,共4页

目前最常用也最有效的运动目标检测方法是背景减除法,其中背景提取是背景减除法的核心.传统的运动目标检测方法无法解决场景的光线突变、背景图像发生变化以及前景运动目标物体的阴影干扰等问题.针对交通视频中背景模型的实际情况,采用... 目前最常用也最有效的运动目标检测方法是背景减除法,其中背景提取是背景减除法的核心.传统的运动目标检测方法无法解决场景的光线突变、背景图像发生变化以及前景运动目标物体的阴影干扰等问题.针对交通视频中背景模型的实际情况,采用混合高斯分布对视频背景进行建模,将前一帧视频图像与所建立的当前背景图像进行相减,得到车辆在当前时刻的运动图像,并将所得图像进行形态学去噪处理.通过相关的仿真实验,证明了该方法能够比较准确地检测出前景运动车辆目标. 展开更多

关键词 目标检测 背景减除 混合高斯背景建模 车辆检测 数学形态学

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一种改进的自适应混合高斯建模算法 被引量：1

4

作者 吴朝辉 宋雪桦 《无线通信技术》 2013年第1期14-18,共5页

车辆识别系统对于智能交通系统具有重要的意义,也是其他技术实现或判决的重要基础之一。混合高斯模型在应对背景中存在扰动的情况时具有明显的优势,但传统的混合高斯建模算法适应场景突变的能力不强,容易产生较长时间的虚影。本文在传... 车辆识别系统对于智能交通系统具有重要的意义,也是其他技术实现或判决的重要基础之一。混合高斯模型在应对背景中存在扰动的情况时具有明显的优势,但传统的混合高斯建模算法适应场景突变的能力不强,容易产生较长时间的虚影。本文在传统算法的基础上,对背景更新过程做了改进,从而可以快速地去除不再符合要求的背景模型。实验表明,在光照发生变化或摄像头轻微抖动等情况下具有良好的自适应性,配合阴影去除算法将大幅提高车辆识别的准确率。 展开更多

关键词 智能交通 混合高斯建模 阴影检测

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空中背景混合高斯快速建模算法

5

作者 丁洋 王晓曼 +2 位作者 景文博 刘树昌 都颖 《长春理工大学学报（自然科学版）》 2013年第5期130-133,共4页

由于空中目标存在信噪比小,对比度低的特点,传统混合高斯背景建模较难地把目标从背景中分离出来,且受光照影响较大。针对此问题,提出一种改进算法,对模型建立、初始化和更新,生成新高斯分量,以及删除无效高斯分量等方面进行优化,减少中... 由于空中目标存在信噪比小,对比度低的特点,传统混合高斯背景建模较难地把目标从背景中分离出来,且受光照影响较大。针对此问题,提出一种改进算法,对模型建立、初始化和更新,生成新高斯分量,以及删除无效高斯分量等方面进行优化,减少中间的冗余环节;同时通过改变标准差阈值减小光线突变的影响。最终算法单帧运算所需要的平均时间接近单高斯模型算法的1.3倍,达到混合高斯模型算法的0.5倍以下。算法有效提高了地对空、空对空目标的实时跟踪的速度与稳定性。 展开更多

关键词 空中背景 背景建模 高斯建模 混合高斯建模

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基于混合高斯模型与三帧差分的目标检测算法 被引量：12

6

作者 张文 李榕 朱建武 《现代电子技术》 2012年第8期57-60,共4页

针对传统目标检测方法中光照变化、复杂背景、阴影等难点,提出了一种结合三帧差分法和混合高斯背景建模的算法,既能很好地适应场景中的光照渐变和背景扰动,又能克服普通帧差法中检测目标不准确,容易产生孔洞及双影现象的问题。同时,采... 针对传统目标检测方法中光照变化、复杂背景、阴影等难点,提出了一种结合三帧差分法和混合高斯背景建模的算法,既能很好地适应场景中的光照渐变和背景扰动,又能克服普通帧差法中检测目标不准确,容易产生孔洞及双影现象的问题。同时,采用了一种简易的阴影抑制算法和形态学滤波处理,有效地去除了阴影以及噪声。实验结果表明,该算法易于实现,具有较好地实时性和鲁棒性,能精确地检测出运动目标。 展开更多

关键词 三帧差分 混合高斯背景建模 阴影抑制 形态学滤波

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一种采用混合高斯模型与贝叶斯判别的彩色图像人脸检测方法 被引量：2

7

作者 夏东 李吉成 李秋华 《电光与控制》 北大核心 2005年第6期56-59,76,共5页

介绍了一种采用混合高斯模型与贝叶斯判别的彩色人脸检测方法。该方法首先利用图像的彩色信息以及人脸的基本特征信息来进行人脸粗检测,得到图像中的多个候选人脸区域;然后对训练图像集中的全部候选人脸区域进行判别特征分析和混合高斯... 介绍了一种采用混合高斯模型与贝叶斯判别的彩色人脸检测方法。该方法首先利用图像的彩色信息以及人脸的基本特征信息来进行人脸粗检测,得到图像中的多个候选人脸区域;然后对训练图像集中的全部候选人脸区域进行判别特征分析和混合高斯建模;最后采用贝叶斯判别方法对候选人脸区域进行判决,得到人脸检测结果。实验结果显示该方法具有较好的推广效率和工程应用前景。 展开更多

关键词 彩色图像 人脸检测 混合高斯建模 贝叶斯判别

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构建多部件关系概率模型的车辆检测方法 被引量：1

8

作者 宋俊芳 宋翔宇 +1 位作者 郭晓军 王卫星 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期89-95,共7页

传统车辆检测方法在处理交通复杂场景时,由于判断依据单一而容易出现车辆被误检和漏检的情况.为此,笔者提出一种基于车尾灯对和车牌之间空间位置关系概率模型的车辆检测方法.首先对道路交通视频图像进行颜色模型转换,分别得到突显车牌... 传统车辆检测方法在处理交通复杂场景时,由于判断依据单一而容易出现车辆被误检和漏检的情况.为此,笔者提出一种基于车尾灯对和车牌之间空间位置关系概率模型的车辆检测方法.首先对道路交通视频图像进行颜色模型转换,分别得到突显车牌区域和尾灯区域的灰度图像,然后,对车牌灰度图像,通过梯度特征提取、区域梯度平滑和局部极大梯度查找几个关键步骤完成车牌的进一步准确定位,同时,对尾灯灰度图像经过阈值分割、连通域分析和面积计算几个关键步骤完成尾灯对的进一步准确定位.最后,建立尾灯和车牌在同一空域下的位置关系概率模型,并计算出该模型的概率似然度,进而判断部件所属的目标是否是同一辆车.实验结果表明,引入部件的空间位置关系概率模型,可以明显提高车辆检测的精度,且对不同型号的车辆检测鲁棒性都较好. 展开更多

关键词 车辆检测 多部件模型 高斯混合建模 尾灯检测 车牌检测

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多级分块的交通视频智能识别背景建模方法

9

作者 谢寒 蒋阳升 +1 位作者 姚志洪 彭赛 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第9期40-46,共7页

为改善视频监控中的背景建模方法对于前景目标物较多或者光线变化的复杂环境效果不太理想的缺陷,提出一种多级分块背景建模方法.该方法以间隔N帧帧差法为基础,采用多级分块,并结合对称二值模式(center-symmetric local binary pattern,C... 为改善视频监控中的背景建模方法对于前景目标物较多或者光线变化的复杂环境效果不太理想的缺陷,提出一种多级分块背景建模方法.该方法以间隔N帧帧差法为基础,采用多级分块,并结合对称二值模式(center-symmetric local binary pattern,CSLBP)和码本(codebook,CB)等算法建立背景模型.通过模型得出背景较为清晰和完整,为下一步进行前景目标的准确识别提供良好基础.采用设计实验检验该方法的有效性,将其与局部二值模式(local binary pattern,LBP)、CSLBP、CB以及经典的混合高斯背景建模(mixture of Gaussian,MOG)等算法进行对比分析,得出采用此方法提取的前景目标物更加完整,边界更加清晰,且无明显分块图形出现.采用评分的方法对几种方法进行综合评分,该方法评分较高.在对前景目标物的提取方法中,该方法效果较好. 展开更多

关键词 背景建模 帧差法 局部二值模式 对称二值模式 码本算法 混合高斯背景建模法

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高斯混合算法在交通流视频中的应用

10

作者 吕文艳 杨宏业 +1 位作者 王锐 李金莹 《信息技术与信息化》 2014年第7期62-64,76,共4页

交通流视频处理是智能交通发展的重要方向,而高斯混合背景建模是背景建模领域常用的构建算法,在图像处理领域中有着广泛的应用。为了能够较为全面的分析该算法,本文对该算法进行了公式演算以及针对多个交通流量视频进行检测比较,其中提... 交通流视频处理是智能交通发展的重要方向,而高斯混合背景建模是背景建模领域常用的构建算法,在图像处理领域中有着广泛的应用。为了能够较为全面的分析该算法,本文对该算法进行了公式演算以及针对多个交通流量视频进行检测比较,其中提出了基于K-means、EM模型参数求解。公式演算部分能够清晰的得出该算法的数学意义和演变过程,为实际应用提供理论指导;交通流量视频处理过程可以得到该算法针对不同情况视频的效果,可分析高斯混合背景建模针对时间的迁移、光线的变化、运动物体阴影的处理能力。本文从理论及实际应用两个方面对高斯混合背景建模算法进行浅析。 展开更多

关键词 智能交通 交通流 图像处理 高斯混合背景建模

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基于TDLAS技术的甲烷气体泄漏成像检测 被引量：2

11

作者 李正友 袁明君 +3 位作者 徐洋 杨沅锦 孙思齐 杨炳雄 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第2期48-53,共6页

传统的甲烷气体泄漏检测方法主要以单点测量和红外热成像为主。前者由于测量点密度小且气体易于流动,很难确定泄漏点;后者根据气体云团与周围环境温度差异检测成像,温差较小时,成像对比度低、分辨力弱。根据以上局限性,提出一种甲烷气... 传统的甲烷气体泄漏检测方法主要以单点测量和红外热成像为主。前者由于测量点密度小且气体易于流动,很难确定泄漏点;后者根据气体云团与周围环境温度差异检测成像,温差较小时,成像对比度低、分辨力弱。根据以上局限性,提出一种甲烷气体泄漏成像检测技术。该技术结合TDLAS(Tunable diode laser absorption spectroscopy)遥测技术与激光主动成像方法对气体泄漏区域进行主动探测,然后采用SSIM(Structural Similarity)与混合高斯背景建模法相结合的算法对气体泄漏区域进行提取,实现对甲烷气体泄漏气团的成像检测。实验中对甲烷气体在不同泄漏流量、不同视频记录长度、不同环境下进行了检测。实验表明,该技术可实现对甲烷气体泄漏的主动成像检测,并且成像清晰、检测率高、实时性好、可准确呈现气体泄漏点。 展开更多

关键词 TDLAS 甲烷气体泄漏 检测 SSIM 混合高斯背景建模

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复杂场景中基于对象的运动目标检测方法 被引量：8

12

作者 张笑微 周建雄 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第11期1-7,共7页

基于像素层面的混合高斯背景建模方法不能很好的解决动态背景中的运动目标检测问题。由于背景像素运动的复杂性,该方法很难将动态背景建入模型,会造成大量的误检。本文在混合高斯背景建模的基础上,通过空域和时域对动态背景产生的误检... 基于像素层面的混合高斯背景建模方法不能很好的解决动态背景中的运动目标检测问题。由于背景像素运动的复杂性,该方法很难将动态背景建入模型,会造成大量的误检。本文在混合高斯背景建模的基础上,通过空域和时域对动态背景产生的误检进行抑制。在空域运用MRF模型和混合高斯模型分别计算像素点的先验概率和类条件概率,通过结合像素点的先验概率和类条件概率完成前景图像的分割,在很大程度上去除了小面积的误检;在时域通过目标的运动持续性,运动显著性和面积变化稳定性三个目标特征过滤大面积的误检。通过实验表明,在保证较高检测精度的情况下,该方法能够在很大程度上抑制动态背景产生的误检。 展开更多

关键词 混合高斯背景建模 运动持续性 运动显著性 面积变化稳定性

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基于线性内插权值人群密度估计的方法研究

13

作者 张朋 温宏愿 《现代电子技术》 北大核心 2018年第14期79-82,共4页

针对密集人群环境中行人相互遮挡造成人数难以准确统计问题,提出一种基于线性内插权值的人数密度统计方法。系统从视频监控设备获取图像后,首先对图像进行预处理以减少原始图像的干扰,通过混合高斯建模提取前景图像,然后通过线性内插权... 针对密集人群环境中行人相互遮挡造成人数难以准确统计问题,提出一种基于线性内插权值的人数密度统计方法。系统从视频监控设备获取图像后,首先对图像进行预处理以减少原始图像的干扰,通过混合高斯建模提取前景图像,然后通过线性内插权值进行透视矫正,最后通过构造和提取能量、对比度、熵和相关性四个特征参数进行人数统计。结果表明,在不同的测试环境下所提方法的准确率在90%以上,能够达到人群密度监控的基本要求。 展开更多

关键词 人群密度估计 混合高斯建模 透视矫正 能量 对比度 相关性

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基于视频分析技术的校园智能监控系统设计 被引量：4

14

作者 崔童 李平 曹江涛 《石油化工高等学校学报》 CAS 2012年第2期76-80,共5页

针对校园这一特殊环境,为了实现无人值守情况下的实时视频监控和智能分析,在VC6.0搭配OpenCV1.0的软件平台上设计出一套基于视频分析技术的校园监控系统。本系统采用了GMM前景检测、基于Meanshift算法的团块跟踪等多种实用性较强的视频... 针对校园这一特殊环境,为了实现无人值守情况下的实时视频监控和智能分析,在VC6.0搭配OpenCV1.0的软件平台上设计出一套基于视频分析技术的校园监控系统。本系统采用了GMM前景检测、基于Meanshift算法的团块跟踪等多种实用性较强的视频分析技术,完成了对多目标的跟踪,并提出一种基于HSV色彩空间特征的阴影消除新方法,使得系统可以应用于较复杂的监控环境。所设计的系统实现了入侵检测、人数统计、人员聚集检测和徘徊检测等功能,并在实际校园环境中进行了实际测试,结果证明了其实用性和有效性。 展开更多

关键词 视频分析 智能监控 校园安全 高斯混合背景建模 阴影去除

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基于OpenCV的行驶车辆车牌定位实现 被引量：2

15

作者 程挥竣 应捷 《电子科技》 2016年第6期150-153,共4页

车牌定位是车牌自动识别系统中的一个关键问题。系统从两方面进行了设计。一是视频中移动车辆的定位,采用高斯背景建立模模块。二是静态图像中车牌提取系统,采用顶帽变换、能量滤波、寻找联通区域等多模块结合精确定位出车牌区域。该移... 车牌定位是车牌自动识别系统中的一个关键问题。系统从两方面进行了设计。一是视频中移动车辆的定位,采用高斯背景建立模模块。二是静态图像中车牌提取系统,采用顶帽变换、能量滤波、寻找联通区域等多模块结合精确定位出车牌区域。该移动车牌定位算法在QT平台上采用OpenCV和C++编程,实现了综合利用车牌结构特征和纹理特征,提高了车牌定位可靠性。实验结果表明,该方法速度快、准确度高,可满足实时监控的需求。 展开更多

关键词 车牌识别 混合高斯建模 顶帽变换 能量滤波

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基于卷积神经网络的实时视频下行人检测 被引量：6

16

作者 丁文祥 朱孔凡 《信息技术》 2016年第12期44-47,52,共5页

行人检测是计算机视觉中的关键技术,是安防监控、视频行人行为分析乃至无人驾驶和驾驶辅助系统等后续研究的基础,因此,对行人检测的精确准度、实时性、鲁棒性都提出了较高的要求。文中给出了一个基于深度混合高斯背景建模和深度神经网... 行人检测是计算机视觉中的关键技术,是安防监控、视频行人行为分析乃至无人驾驶和驾驶辅助系统等后续研究的基础,因此,对行人检测的精确准度、实时性、鲁棒性都提出了较高的要求。文中给出了一个基于深度混合高斯背景建模和深度神经网络的检测方案,能够快速精准地检测出视频场景中的行人,并采用缩放、滑动的组合窗口策略,有效消除了因光线产生的阴影影响,定位出视频中行人的最佳位置。 展开更多

关键词 行人检测 混合高斯背景建模 卷积神经网络 组合窗口策略

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基于自适应学习率的运动目标高效检测算法 被引量：15

17

作者 郝晓丽 刘伟 +1 位作者 牛保宁 吕进来 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期123-130,共8页

该文提出了一种改进的基于自适应学习率高斯建模的三帧差分算法。通过基于自适应学习率的混合高斯背景建模,实现背景模型的自适应修正,保证算法在动态环境中能完整提取目标内部信息。其次,采用基于边缘提取的三帧差分改进算法,完成对目... 该文提出了一种改进的基于自适应学习率高斯建模的三帧差分算法。通过基于自适应学习率的混合高斯背景建模,实现背景模型的自适应修正,保证算法在动态环境中能完整提取目标内部信息。其次,采用基于边缘提取的三帧差分改进算法,完成对目标轮廓的快速提取,并以此作为目标图像的边缘补充。实验结果表明,该算法能够完整提取运动目标,并保证目标边缘的连续与平滑,同时检测的速度得到提升,可广泛应用于智能监控、医疗等领域。 展开更多

关键词 自适应学习率 边缘提取 混合高斯建模 运动目标检测 三帧差分

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基于TMS320DM6467矿井下安全区域入侵检测系统设计 被引量：3

18

作者 李继辉 乔铁柱 《煤炭技术》 CAS 2018年第7期262-265,共4页

在TMS320DM6467的硬件平台上,实现了对矿井下安全区域的视频采集、入侵检测、显示入侵人员的系统设计。该系统以改进的鲁棒性更强的混合高斯背景建模算法为基础,来检测人员的入侵,并提供了可根据不同场景复杂度来设置算法参数的功能。... 在TMS320DM6467的硬件平台上,实现了对矿井下安全区域的视频采集、入侵检测、显示入侵人员的系统设计。该系统以改进的鲁棒性更强的混合高斯背景建模算法为基础,来检测人员的入侵,并提供了可根据不同场景复杂度来设置算法参数的功能。实验结果表明,该系统能够有效克服突然的光照变化,可通过设置算法的动态参数来满足不同场景复杂度的要求。 展开更多

关键词 混合高斯背景建模 线程 VISA APIS xDM标准

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复杂背景下的移动目标检测算法 被引量：3

19

作者 邬军 邓月明 +2 位作者 何鑫 李小军 石韧 《现代电子技术》 2022年第19期59-65,共7页

为解决安防领域目标检测中复杂背景信息对检测系统的干扰并满足检测系统实时性的要求,提出一种基于深度学习在复杂背景下的移动目标检测算法。为减小复杂背景信息对检测系统的干扰,采用混合高斯背景建模算法(GMM)将视频图像中的前景与... 为解决安防领域目标检测中复杂背景信息对检测系统的干扰并满足检测系统实时性的要求,提出一种基于深度学习在复杂背景下的移动目标检测算法。为减小复杂背景信息对检测系统的干扰,采用混合高斯背景建模算法(GMM)将视频图像中的前景与背景信息分离,提取出有效的前景位置信息。为提升算法模型的检测速度,采集数据集训练YOLOv4算法,接着将训练后的算法模型输入到剪枝网络进行模型剪枝,得到模型参数少、检测速度快的改进YOLOv4算法模型。最后,将GMM算法提取的前景位置信息作为改进的YOLOv4算法的检测输入,实现对复杂背景下移动目标的快速检测。根据实验结果所示,所提出的算法在测试数据上背景信息造成的误检降低了71.7%,检测时间减少了32.9%。实验结果表明,所提出的算法能够有效减少复杂背景信息对检测系统的干扰,同时算法具有较高的检测速度。 展开更多

关键词 移动目标检测 复杂背景 深度学习 混合高斯背景建模 前景信息 YOLOv4 安防

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室外场景运动目标检测及分类算法研究与设计

20

作者 刘东会 金璇 《科学技术创新》 2017年第19期23-24,共2页

本文首先在室外场景中使用固定摄像头采集视频。对视频做图像预处理操作。其次对比运动目标检测中常用的三种方法--背景差分法、帧差法和光流法。在此基础上提出了改进的混合高斯背景建模方法,初步检测出运动目标。对运动目标做形态学处... 本文首先在室外场景中使用固定摄像头采集视频。对视频做图像预处理操作。其次对比运动目标检测中常用的三种方法--背景差分法、帧差法和光流法。在此基础上提出了改进的混合高斯背景建模方法,初步检测出运动目标。对运动目标做形态学处理,准确地检测出运动目标。运动目标分类方面,结合长宽比、离散度和占空比等特征对运动目标进行分类,准确地将运动目标分为行人和机动车。 展开更多

关键词 视频 中值滤波 改进混合高斯建模 形态学处理 OPENCV

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