应用光学
應用光學
응용광학
Journal of Applied Optics
2015年
6期
880-887
,共8页
杨恒%王超%姜文涛%刘培桢%孙小炜%纪明
楊恆%王超%薑文濤%劉培楨%孫小煒%紀明
양항%왕초%강문도%류배정%손소위%기명
随机背景建模%目标检测%智能监控%积分图
隨機揹景建模%目標檢測%智能鑑控%積分圖
수궤배경건모%목표검측%지능감공%적분도
randomized background modeling%object detection%intelligent visual surveillance%integral image
运动目标检测是智能视频监控系统中的重要步骤和前提.提出了一种基于随机背景建模的非参数化建模算法,对场景中运动目标进行快速提取跟踪.在初始化阶段,从当前像素的邻域中随机抽取样本值作为背景模型;在模型更新阶段,引入了随机更新策略和背景传播机制,能够较好地抑制环境噪声;在后处理阶段,给出了一种基于积分图的前景滤波优化方法,进一步滤除噪声和填充前景空洞.实验结果表明,在复杂场景条件下,算法的目标检测性能明显优于其他几种同类算法,能够较好地抑制噪声干扰,具有较高的检测正确率.对于360×288像素的测试视频,算法的计算速度高达120 f/s,完全可以满足实时应用.
運動目標檢測是智能視頻鑑控繫統中的重要步驟和前提.提齣瞭一種基于隨機揹景建模的非參數化建模算法,對場景中運動目標進行快速提取跟蹤.在初始化階段,從噹前像素的鄰域中隨機抽取樣本值作為揹景模型;在模型更新階段,引入瞭隨機更新策略和揹景傳播機製,能夠較好地抑製環境譟聲;在後處理階段,給齣瞭一種基于積分圖的前景濾波優化方法,進一步濾除譟聲和填充前景空洞.實驗結果錶明,在複雜場景條件下,算法的目標檢測性能明顯優于其他幾種同類算法,能夠較好地抑製譟聲榦擾,具有較高的檢測正確率.對于360×288像素的測試視頻,算法的計算速度高達120 f/s,完全可以滿足實時應用.
운동목표검측시지능시빈감공계통중적중요보취화전제.제출료일충기우수궤배경건모적비삼수화건모산법,대장경중운동목표진행쾌속제취근종.재초시화계단,종당전상소적린역중수궤추취양본치작위배경모형;재모형경신계단,인입료수궤경신책략화배경전파궤제,능구교호지억제배경조성;재후처리계단,급출료일충기우적분도적전경려파우화방법,진일보려제조성화전충전경공동.실험결과표명,재복잡장경조건하,산법적목표검측성능명현우우기타궤충동류산법,능구교호지억제조성간우,구유교고적검측정학솔.대우360×288상소적측시시빈,산법적계산속도고체120 f/s,완전가이만족실시응용.
