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改进的ViBe算法及其在交通视频处理中的应用
被引量：
38
1
作者
闵卫东
郭晓光
韩清
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期806-811,共6页
基于ViBe算法的运动目标检测具有很高的处理效率,但在复杂背景下也存在缺陷,比如不能有效抑制运动目标的残影和鬼影区域、易受噪音干扰,在交通视频的处理中更为明显。鉴于ViBe算法的这些不足,本文对ViBe原算法提出了改进,结合像素生命...
基于ViBe算法的运动目标检测具有很高的处理效率,但在复杂背景下也存在缺陷,比如不能有效抑制运动目标的残影和鬼影区域、易受噪音干扰,在交通视频的处理中更为明显。鉴于ViBe算法的这些不足,本文对ViBe原算法提出了改进,结合像素生命长度对鬼影或残影像素进行判断,利用二次更新策略提高消除速度。根据像素值变化引入最大类间方差法,将原有的固定像素阈值变为动态阈值,以提高交通视频中车辆目标检测的抗干扰能力。实验结果表明,在3组不同交通场景视频中,改进算法能够在较少帧数内消除目标的残影或者鬼影。对结果的量化分析也证明了改进算法由于应用了动态阈值,使目标检测的精准度和整体性都有所提高。
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关键词
运动目标检测
vibe算法改进
视频处理
动态噪音抑制
动态阈值
在线阅读
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职称材料
基于改进ViBe算法的运动目标检测
被引量：
5
2
作者
王欣宇
陈广锋
李侠
《东华大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第1期95-102,118,共9页
ViBe算法是一种基于静态背景下的运动目标检测算法,针对其“鬼影”问题和运动目标静止时会被更新为背景的问题提出了改进ViBe算法,即对原ViBe算法的背景模型初始化、动态阈值、前景分割和背景模型更新等4个部分进行了改进。采用均值法...
ViBe算法是一种基于静态背景下的运动目标检测算法,针对其“鬼影”问题和运动目标静止时会被更新为背景的问题提出了改进ViBe算法,即对原ViBe算法的背景模型初始化、动态阈值、前景分割和背景模型更新等4个部分进行了改进。采用均值法获取的背景图像初始化背景模型,可消除“鬼影”;利用计数法控制前景分割动态阈值,使前景图像更加准确;使用帧差法思想改进前景分割,使前景图像更加完整;通过引入阈值保证背景模型更新的稳定性。根据试验结果可知,改进ViBe算法对正常移动车辆、较小运动目标和存在静止情况的运动目标都有较好的检测能力,解决了“鬼影”问题和运动目标静止时会被更新为背景的问题,同时相较于原ViBe算法和其他常用运动目标检测算法,改进ViBe算法在保证准确性的基础上提高了检测的完整性。
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关键词
运动目标识别
改进
vibe
算法
背景建模
均值法
动态阈值
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职称材料
题名
改进的ViBe算法及其在交通视频处理中的应用
被引量：
38
1
作者
闵卫东
郭晓光
韩清
机构
南昌大学信息工程学院
天津工业大学计算机科学与软件学院
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期806-811,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.61302127)
江西省自然科学基金重大资助项目(No.20161ACB20004)
文摘
基于ViBe算法的运动目标检测具有很高的处理效率,但在复杂背景下也存在缺陷,比如不能有效抑制运动目标的残影和鬼影区域、易受噪音干扰,在交通视频的处理中更为明显。鉴于ViBe算法的这些不足,本文对ViBe原算法提出了改进,结合像素生命长度对鬼影或残影像素进行判断,利用二次更新策略提高消除速度。根据像素值变化引入最大类间方差法,将原有的固定像素阈值变为动态阈值,以提高交通视频中车辆目标检测的抗干扰能力。实验结果表明,在3组不同交通场景视频中,改进算法能够在较少帧数内消除目标的残影或者鬼影。对结果的量化分析也证明了改进算法由于应用了动态阈值,使目标检测的精准度和整体性都有所提高。
关键词
运动目标检测
vibe算法改进
视频处理
动态噪音抑制
动态阈值
Keywords
moving object detection
improved
vibe
algorithm
video processing
dynamic noise suppression
dynamic threshold
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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职称材料
题名
基于改进ViBe算法的运动目标检测
被引量：
5
2
作者
王欣宇
陈广锋
李侠
机构
东华大学机械工程学院
浙江省烟草公司温州市公司
出处
《东华大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第1期95-102,118,共9页
基金
国家重点研发计划资助项目(2017YFB1304000)。
文摘
ViBe算法是一种基于静态背景下的运动目标检测算法,针对其“鬼影”问题和运动目标静止时会被更新为背景的问题提出了改进ViBe算法,即对原ViBe算法的背景模型初始化、动态阈值、前景分割和背景模型更新等4个部分进行了改进。采用均值法获取的背景图像初始化背景模型,可消除“鬼影”;利用计数法控制前景分割动态阈值,使前景图像更加准确;使用帧差法思想改进前景分割,使前景图像更加完整;通过引入阈值保证背景模型更新的稳定性。根据试验结果可知,改进ViBe算法对正常移动车辆、较小运动目标和存在静止情况的运动目标都有较好的检测能力,解决了“鬼影”问题和运动目标静止时会被更新为背景的问题,同时相较于原ViBe算法和其他常用运动目标检测算法,改进ViBe算法在保证准确性的基础上提高了检测的完整性。
关键词
运动目标识别
改进
vibe
算法
背景建模
均值法
动态阈值
Keywords
moving object detection
improved
vibe
algorithm
background modeling
mean method
dynamic threshold
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进的ViBe算法及其在交通视频处理中的应用
闵卫东
郭晓光
韩清
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
38
在线阅读
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职称材料
2
基于改进ViBe算法的运动目标检测
王欣宇
陈广锋
李侠
《东华大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023
5
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职称材料
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