本文選題：動態(tài)背景 + 運動目標(biāo)檢測�。� 參考：《物理學(xué)報》2017年08期

【摘要】：針對現(xiàn)有動態(tài)背景下運動目標(biāo)檢測算法的不足,提出一種基于光流場分析的運動目標(biāo)檢測算法.首先根據(jù)前背景在光流梯度幅值和光流矢量方向上的差異確定目標(biāo)的大致邊界,然后通過點在多邊形內(nèi)部原理獲得邊界內(nèi)部的稀疏像素點,最后以超像素為節(jié)點,利用混合高斯模型擬合的表觀信息和超像素的時空鄰域關(guān)系構(gòu)建馬爾可夫隨機場模型的能量函數(shù),并通過使目標(biāo)函數(shù)能量最小化得到最終的運動目標(biāo)檢測結(jié)果.該算法不需要任何先驗假設(shè),能夠同時處理動態(tài)背景和靜態(tài)背景兩種情況.多組實驗結(jié)果表明,本文算法在檢測的準(zhǔn)確性和處理速度上均優(yōu)于現(xiàn)有算法.
[Abstract]:Aiming at the deficiency of the moving object detection algorithm under the existing dynamic background , a motion target detection algorithm based on the optical flow field analysis is proposed . Firstly , the approximate boundary of the target is determined according to the difference between the light flux gradient magnitude and the optical flow vector direction according to the front background , and then the energy function of the Markov random field model is obtained by the point in the polygon internal principle .
【作者單位】： 火箭軍工程大學(xué);清華大學(xué)自動化系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(批準(zhǔn)號:61501470)資助的課題~~
【分類號】：TP391.41

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2013232