本文關鍵詞：基于混合高斯模型的移動奶牛目標實時檢測

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【摘要】：針對奶牛養(yǎng)殖場背景復雜和環(huán)境多變導致現(xiàn)有的目標檢測算法無法滿足魯棒性和實時性需求的問題,基于遞歸背景建模思想,在混合高斯模型中引入懲罰因子,提出了一種動態(tài)背景建模方法,采用局部更新策略,以降低模型復雜度和解決前景消融問題;提出基于色度偏差和亮度偏差的二分類算法,避免目標物陰影區(qū)域的影響。對不同天氣及環(huán)境變化劇烈情況下獲取的奶牛視頻樣本進行實驗。結果表明,與混合高斯模型相比,平均模型復雜度降低了50.85%,前景誤檢率和背景誤檢率分別降低了19.50和13.37個百分點,單幀運行時間降低了29.25%,檢測準確率更高、實時性更好,且解決了前景消融問題,能滿足在復雜背景和環(huán)境條件下實時提取奶牛目標的要求。
【作者單位】： 西北農林科技大學機械與電子工程學院;
【關鍵詞】： 移動奶牛 視頻分析 目標檢測 陰影檢測 混合高斯模型
【基金】：國家自然科學基金項目(61473235)
【分類號】：S823;TP391.41
【正文快照】： 引言智能視頻監(jiān)控是計算機視覺的一個重要研究領域,已經廣泛應用于精準畜牧領域,例如:跛行檢測[1-4]、呼吸檢測[5-6]、體況評定[7-10]、疾病檢測[10]、行為識別[11-13]等。使用視頻監(jiān)控技術感知動物運動行為已經成為精準畜牧業(yè)的研究熱點。從視頻中準確、實時地檢測出運動目標

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本文編號：812581