小型微型计算机系统
小型微型計算機繫統
소형미형계산궤계통
MINI-MICRO SYSTEMS
2014年
1期
129-132
,共4页
朱映映%朱艳艳%梁叶%杜智华
硃映映%硃豔豔%樑葉%杜智華
주영영%주염염%량협%두지화
混合高斯模型%卡尔曼滤波%运动目标检测%智能视频分析
混閤高斯模型%卡爾曼濾波%運動目標檢測%智能視頻分析
혼합고사모형%잡이만려파%운동목표검측%지능시빈분석
gaussian mixture model%kalman filter%moving object detection%intelligent video surveillance system
自适应混合高斯模型是有效的背景建模方法,能够实时更新参考背景,实现运动目标检测.针对经典的自适应混合高斯模型中学习率的全局同一性带来的不足,结合卡尔曼滤波对混合高斯模型做出改进,利用卡尔曼滤波器预测目标的运动,在目标可能经过的范围内将学习率更改为一个较小值,以保证背景的相对不变性,使运动目标迅速变得清晰完整,在运动目标经过之后,将学习率更新为一个较大值,以保持对背景变化的较快响应.利用提出的改进算法对多组监控视频进行处理,实验结果证明了该算法可以在保证前景检测的同时抑制背景噪声,实现较好的运动目标检测效果.
自適應混閤高斯模型是有效的揹景建模方法,能夠實時更新參攷揹景,實現運動目標檢測.針對經典的自適應混閤高斯模型中學習率的全跼同一性帶來的不足,結閤卡爾曼濾波對混閤高斯模型做齣改進,利用卡爾曼濾波器預測目標的運動,在目標可能經過的範圍內將學習率更改為一箇較小值,以保證揹景的相對不變性,使運動目標迅速變得清晰完整,在運動目標經過之後,將學習率更新為一箇較大值,以保持對揹景變化的較快響應.利用提齣的改進算法對多組鑑控視頻進行處理,實驗結果證明瞭該算法可以在保證前景檢測的同時抑製揹景譟聲,實現較好的運動目標檢測效果.
자괄응혼합고사모형시유효적배경건모방법,능구실시경신삼고배경,실현운동목표검측.침대경전적자괄응혼합고사모형중학습솔적전국동일성대래적불족,결합잡이만려파대혼합고사모형주출개진,이용잡이만려파기예측목표적운동,재목표가능경과적범위내장학습솔경개위일개교소치,이보증배경적상대불변성,사운동목표신속변득청석완정,재운동목표경과지후,장학습솔경신위일개교대치,이보지대배경변화적교쾌향응.이용제출적개진산법대다조감공시빈진행처리,실험결과증명료해산법가이재보증전경검측적동시억제배경조성,실현교호적운동목표검측효과.
