本文選題：運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè) + 混合高斯模型��； 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2017年06期

【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)高斯建模的初始化問(wèn)題、參數(shù)值的計(jì)算依賴(lài)于先前所有幀和零散噪點(diǎn)較多等問(wèn)題,提出了一種改進(jìn)混合高斯模型的方法,即在初始化每個(gè)像素點(diǎn)時(shí)采用鄰域特性與中值濾波相結(jié)合的方法,用來(lái)獲取更接近實(shí)際的初始背景。同時(shí)對(duì)背景模型的更新提出了改進(jìn)方法,在原有的背景排序基礎(chǔ)上增加定時(shí)清零策略,使新加入的像素點(diǎn)能快速匹配。最后對(duì)特定區(qū)域的學(xué)習(xí)速率進(jìn)行重新設(shè)定,再結(jié)合像素點(diǎn)的空間分布特性,達(dá)到消除零散噪點(diǎn)和部分空洞的目的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的混合高斯模型相比,該算法能準(zhǔn)確地檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)物體,并對(duì)陰影和噪聲有一定的抑制作用。
[Abstract]:In order to solve the initialization problem of traditional Gao Si modeling, the calculation of parameters depends on the number of previous frames and scattered noise. A method to improve the hybrid Gao Si model is proposed. That is to say, when initializing each pixel, the method of combining neighborhood characteristic with median filter is used to obtain the original background which is closer to the actual situation. At the same time, an improved method is proposed to update the background model, which adds a timing zero clearing strategy on the basis of the original background ranking, so that the newly added pixels can match quickly. Finally, the learning rate of a specific region is reset, and then the spatial distribution of pixels is combined to eliminate the scattered noise and partial voids. The experimental results show that compared with the traditional hybrid Gao Si model, the proposed algorithm can accurately detect moving objects and can suppress shadows and noises to a certain extent.
【作者單位】： 中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(60873188)
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41

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7 田，

本文編號(hào)：2097575