计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2013年
5期
192-195,199
,共5页
段胜业%李俊红%许文培%柳香%尚志恩
段勝業%李俊紅%許文培%柳香%尚誌恩
단성업%리준홍%허문배%류향%상지은
高斯混合模型%目标检测%匹配次数%实时检测%智能视频监控
高斯混閤模型%目標檢測%匹配次數%實時檢測%智能視頻鑑控
고사혼합모형%목표검측%필배차수%실시검측%지능시빈감공
Gaussian Mixture Model(GMM)%object detection%match time%real-time detection%intelligent video surveillance
运动目标检测中高斯混合模型计算量大、检测实时性较差.为此,提出一种基于匹配次数的运动目标检测算法.利用高斯混合模型构建背景,统计每个像素的观测值与背景模型的匹配次数,根据匹配次数将检测场景分为静态区和动态区,对静态区的像素点进行隔帧检测,对动态区的像素点实行逐帧检测,并结合检测质量和实时性要求研究匹配次数阈值和间隔帧数.实验结果表明,当静态区面积占整帧面积的50％左右时,该算法室内和室外场景每帧图像的检测时间分别为27 ms和20 ms,检测效率较高.
運動目標檢測中高斯混閤模型計算量大、檢測實時性較差.為此,提齣一種基于匹配次數的運動目標檢測算法.利用高斯混閤模型構建揹景,統計每箇像素的觀測值與揹景模型的匹配次數,根據匹配次數將檢測場景分為靜態區和動態區,對靜態區的像素點進行隔幀檢測,對動態區的像素點實行逐幀檢測,併結閤檢測質量和實時性要求研究匹配次數閾值和間隔幀數.實驗結果錶明,噹靜態區麵積佔整幀麵積的50％左右時,該算法室內和室外場景每幀圖像的檢測時間分彆為27 ms和20 ms,檢測效率較高.
운동목표검측중고사혼합모형계산량대、검측실시성교차.위차,제출일충기우필배차수적운동목표검측산법.이용고사혼합모형구건배경,통계매개상소적관측치여배경모형적필배차수,근거필배차수장검측장경분위정태구화동태구,대정태구적상소점진행격정검측,대동태구적상소점실행축정검측,병결합검측질량화실시성요구연구필배차수역치화간격정수.실험결과표명,당정태구면적점정정면적적50％좌우시,해산법실내화실외장경매정도상적검측시간분별위27 ms화20 ms,검측효솔교고.
