微计算机信息
微計算機信息
미계산궤신식
CONTROL & AUTOMATION
2007年
10期
120-121
,共2页
背景模型%混合高斯模型%背景差%阈值
揹景模型%混閤高斯模型%揹景差%閾值
배경모형%혼합고사모형%배경차%역치
本文给出一种改进的背景初始化和更新算法,动态调整参数学习率,缩短了建立背景模型的时间,提高了背景模型适应环境变化的能力.采用Otsu阈值化方法自动选取全局阈值,完成二值化处理.结合形态学方法,去除噪音点的影响.实验表明,本文的方法能更快、更准确地检测出运动车辆区域.
本文給齣一種改進的揹景初始化和更新算法,動態調整參數學習率,縮短瞭建立揹景模型的時間,提高瞭揹景模型適應環境變化的能力.採用Otsu閾值化方法自動選取全跼閾值,完成二值化處理.結閤形態學方法,去除譟音點的影響.實驗錶明,本文的方法能更快、更準確地檢測齣運動車輛區域.
본문급출일충개진적배경초시화화경신산법,동태조정삼수학습솔,축단료건립배경모형적시간,제고료배경모형괄응배경변화적능력.채용Otsu역치화방법자동선취전국역치,완성이치화처리.결합형태학방법,거제조음점적영향.실험표명,본문적방법능경쾌、경준학지검측출운동차량구역.
