兰州大学学报（自然科学版）
蘭州大學學報（自然科學版）
란주대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF LANZHOU UNIVERSITY（NATURAL SCIENCES）
2009年
2期
129-131,137
,共4页
运动检测%高斯混合模型%自适应阈值%脉冲耦合神经网络
運動檢測%高斯混閤模型%自適應閾值%脈遲耦閤神經網絡
운동검측%고사혼합모형%자괄응역치%맥충우합신경망락
针对同定摄像机的视频监控系统,提出了一种改进的基于混合高斯模型的运动目标检测方法.改进方法引入PCNN算法,针对模型匹配问题,提出自适应局部阈值算法并结合区域增长思想,利用PCNN的迭代计算,逐步检测出运动目标.实验表明,改进的方法与传统方法相比具有更好的运动目标检测能力,在运动目标和背景的灰度值差别比较小的情况下,能改善其运动目标检测的效果.
針對同定攝像機的視頻鑑控繫統,提齣瞭一種改進的基于混閤高斯模型的運動目標檢測方法.改進方法引入PCNN算法,針對模型匹配問題,提齣自適應跼部閾值算法併結閤區域增長思想,利用PCNN的迭代計算,逐步檢測齣運動目標.實驗錶明,改進的方法與傳統方法相比具有更好的運動目標檢測能力,在運動目標和揹景的灰度值差彆比較小的情況下,能改善其運動目標檢測的效果.
침대동정섭상궤적시빈감공계통,제출료일충개진적기우혼합고사모형적운동목표검측방법.개진방법인입PCNN산법,침대모형필배문제,제출자괄응국부역치산법병결합구역증장사상,이용PCNN적질대계산,축보검측출운동목표.실험표명,개진적방법여전통방법상비구유경호적운동목표검측능력,재운동목표화배경적회도치차별비교소적정황하,능개선기운동목표검측적효과.
