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题名一种改进的复杂场景运动目标检测算法
被引量：8
- 1
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作者
张显亭
陈树越
陈颖鸣
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机构
中北大学信息与通信工程学院
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出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第8期1146-1149,共4页
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文摘
提出了一种复杂场景视频序列中运动目标精确检测及提取的改进算法,该算法首先采用混合高斯模型(简称GMM)对背景及前景建模快速地实现前景运动区域提取,然后结合目标帧间相关性和随机噪声帧间无关的特点采用时间滤波(Tem-poral Filter)法和数学形态学进行后处理。实验结果表明本文所采用的改进算法能准确的提取运动目标滤除动态噪声,提高了检测鲁棒性,对复杂干扰场景下的实时运动目标检测得到了较令人满意的效果。
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关键词
运动目标检测
混合高斯模型
时间滤波
数学形态学
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Keywords
Moving object detection, gaussian mixture model, temporal filter, mathematical morphology
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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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题名基于改进的混合高斯模型的目标检测
被引量：2
- 2
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作者
郭伟
刘鑫焱
肖振久
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机构
辽宁工程技术大学软件工程学院
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2015年第2期148-150,166,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(61103199)
北京市自然科学基金项目(4112052)
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文摘
混合高斯模型已经广泛应用于背景建模中,但是结果受到噪音的干扰和光照突变的影响。为了解决这个问题,将Stauffer的混合高斯模型进行改进,当帧间差分判断出场景变化时,每个像素点的学习率会随着变化。由于边缘图像受到噪音干扰小,将这种改进的混合高斯模型也应用在边缘图像中,来提取边缘前景。边缘前景膨胀后,通过原图像的前景和边缘前景的与运算,得到最后的结果。实验结果表明,可以很好地去除噪音和解决光照突变的影响,提高了目标检测的效果,比传统方法更加有效。
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关键词
混合高斯模型
边缘检测
目标检测
学习率
帧间差分
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Keywords
gaussian mixture model
edge detection
object detection
Learning rate
Interframe difference
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于边缘前景的混合高斯模型目标检测
被引量：1
- 3
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作者
郭伟
刘鑫焱
肖振久
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机构
辽宁工程技术大学软件工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第18期209-213,共5页
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基金
国家自然科学基金(No.61103199)
北京市自然科学基金(No.4112052)
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文摘
混合高斯模型已经广泛应用于背景建模中。但是检测结果受到噪音的干扰和突变光照的影响。为了解决这个问题,将Stauffer的混合高斯模型进行改进并与边缘信息相结合。当三帧差分判断出场景变化时,像素点的学习率会自适应变化。用这种改进的混合高斯模型来获取运动物体的边缘图像和前景图像。对边缘图像进行图像膨胀,再与前景图像进行与运算,通过光流信息来填补空洞部分,得到最后的结果。实验结果表明,可以很好地去除噪音和解决光照突变的影响,提高了目标检测的效果,比传统方法更加有效。
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关键词
混合高斯模型
边缘检测
目标检测
三帧差分
光流法
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Keywords
gaussian mixture model
edge detection
object detection
three frame difference
optical flow
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种新的运动目标快速检测分割方法的研究
被引量：1
- 4
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作者
吕卓逸
贾克斌
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机构
北京工业大学电子信息与控制工程学院
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2010年第6期20-22,76,共4页
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基金
国家自然科学基金(60672050/60431020)
北京市自然科学基金(4062005)
北京市人才强教计划(00627)
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文摘
运动目标的检测与分割是视频分析的重要内容。对静态背景中的运动对象的检测方法进行了研究,针对基于混合高斯模型的背景减除法无法解决的"鬼影"和算法复杂耗时的问题,提出了一种新的基于帧差运动边缘检测的方法。实验证明,该方法可以在复杂背景下准确地获得运动对象边界,大大提高检测速度,同时有效消除背景光照变化及个别景物扰动带来的干扰。采用模板填充算法分割运动目标,并通过数学形态学滤波去除运动区域内的噪声点和填补空洞,获得完整理想的运动对象区域。
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关键词
目标检测混合高斯模型
边缘检测
数学形态学
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Keywords
object detection mixture gaussian model edge detection mathematical morphology
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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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题名基于边缘帧差和高斯混合模型的行人目标检测
被引量：12
- 5
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作者
苏剑臣
李策
杨峰
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机构
中国矿业大学(北京)机电学院计算机系
中国矿业大学(北京)煤炭资源与安全开采国家重点实验室
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第4期1246-1249,共4页
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基金
煤炭资源与安全开采国家重点实验室开放课题项目(SKLCRSM16KFD04)
国家自然科学基金青年基金资助项目(61601466)
+1 种基金
中央高校基本科研业务费专项资助项目(2016QJ04)
国家大学生创新训练资助项目(规划项目)
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文摘
针对高斯混合模型存在背景更新收敛性差、易受环境噪声和光照突变影响、易产生虚假目标等问题,提出一种基于高斯混合模型的改进算法,用于视频中行人目标检测。通过将帧差法引入高斯混合模型,快速区分背景区域和运动目标区域,从而提取前景中完整的行人目标。结合视频帧边缘和边缘帧差信息,采用多种模型更新率,提高高斯混合模型对复杂背景的自适应性和快速收敛性,从而消除环境噪声和光照突变的影响,避免检测出虚假目标。实验结果表明,相比传统高斯混合模型,该方法可以有效去除噪声和光照的干扰,收敛性更佳、行人检测效果更鲁棒。
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关键词
高斯混合模型
虚假目标
目标检测
边缘检测
帧差法
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Keywords
gaussian mixture model
false target
object detection
edge detection
frame difference
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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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题名视频图像中的运动目标检测
被引量：26
- 6
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作者
周同雪
朱明
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机构
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
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出处
《液晶与显示》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第1期40-47,共8页
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文摘
运动目标检测,是指从视频图像中将运动变化区域提取出来的检测技术,是图像处理技术的基础。在军事公安、交通管理、视频监控、医学检查等领域应用广泛。为了改进单独采用帧差法或背景减法进行运动目标检测时存在的不足,本文提出一种利用边缘信息的三帧差法与基于混合高斯模型的背景减法相结合的运动目标检测算法。该方法对视频图像中连续的三帧图像两两差分,对3个差分图像取均值,二值化,再经过形态学处理,并对中间帧进行Canny边缘提取,将二者进行"与"运算,即得到运动目标的边缘,用背景减法提取中间帧的前景,二值化,将其和目标的边缘进行"或"运算,经过形态学处理便可得到运动目标。实验结果表明,使用该方法目标检出率提高了9.7%~72.1%,误检率降低了0.090%~2.900%。这种二者相结合的方法相对于单一的检测算法能够有效、可靠地提取出运动目标。
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关键词
运动目标检测
三帧差法
高斯背景
CANNY边缘检测
形态学处理
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Keywords
moving target detection
three-frame-difference method
gaussian mixture model
Canny edge detection
morphology
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分类号
TN919.8
[电子电信—通信与信息系统]
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名考虑高阻接地的配电网故障检测方法
被引量：21
- 7
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作者
刘硕
刘灏
毕天姝
于希娟
江阳
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机构
新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)
国网北京电力科学研究院
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出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2023年第8期3438-3447,共10页
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基金
国家自然科学基金项目(51725702)
国网北京电力有限公司科技项目。
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文摘
实际配电系统中存在一些高阻态的故障,表现为微弱、非线性、随机和不稳定的现象,这对于故障的检测提出了更高的挑战。为此,该文提出一种考虑高阻接地的配电网故障检测方法。首先,通过分析大量的现场波形数据,得到了故障发生前后的波形特性。并且,为减弱噪声的干扰,对现场数据进行预处理。进一步,提出了一种基于数学形态学的故障特征增强方法,以放大故障在发生时刻的响应,同时减弱故障暂态过程以及正常运行状态下的畸变响应。接着,提出了一种基于狄利克雷过程高斯混合模型的故障时刻检测方法,通过对增强后的故障特征进行自适应判断,实现故障时刻的快速准确检测。基于实际配电网现场数据,进一步验证了该文所提方法的优势。实验结果表明,所提方法通用性强,仅需要配电网零序电流数据。同时,该文方法具有较高的检测精度和检测效率,满足配电网的可靠性和安全性要求。
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关键词
故障检测
配电网
高阻故障
数学形态学
狄利克雷过程高斯混合模型
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Keywords
fault detection
distribution network
high impedance fault
mathematical morphology
Dirichlet process gaussian mixture model
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分类号
TM721
[电气工程—电力系统及自动化]
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