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基于时空样本一致性的光照变化场景运动目标检测
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作者 张运胜 张艺琼 冷凯君 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第5期1588-1595,共8页
精准目标检测是现代智能制造业、智能交通等领域的基础,然而,经典的视觉前景提取方法在光照缓慢或者突变场景中难以满足精确和实时的需求。为此,基于朗斯基函数和视觉背景提取(ViBe)方法提出了一种融合改进的光照变化运动目标检测算法... 精准目标检测是现代智能制造业、智能交通等领域的基础,然而,经典的视觉前景提取方法在光照缓慢或者突变场景中难以满足精确和实时的需求。为此,基于朗斯基函数和视觉背景提取(ViBe)方法提出了一种融合改进的光照变化运动目标检测算法。该方法首先通过时空样本一致性原则构建像素空间背景模型,并利用短时间内采集的多帧图像数据构建初始背景模型;然后,通过朗斯基函数判断当前帧像素构成的向量与背景样本向量的线性相关性,基于当前像素构成的向量与背景模型中样本向量线性相关次数判断当前像素点为前景或者背景;最后,根据判断结果更新背景模型。定性定量实验结果表明,该融合模型能够有效地克服复杂光照变化场景下的多种干扰因素,准确获取光照缓慢或突变场景下的运动目标,且性能优于几种流行的光照变化运动目标检测算法。 展开更多
关键词 智能制造 智能交通 运动目标检测 光照变化
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