基于改进Vibe的车辆目标检测算法

基于改进Vibe的车辆目标检测算法

论文摘要

为了适应国内的道路监控信息并针对运动目标提取算法对噪声、光照和突发运动敏感以及容易产生鬼影、拖影等问题,在基于传统vibe算法的基础上,提出一种结合最大类间差分法的改进Vibe算法。在传统Vibe判别的基础上,通过计算当前帧的最佳分割阈值,对前景像素进行二次判别,抑制鬼影。提取出前景后,依据目标前景的帧间质心差实时调整背景的更新率。实验表明,相较于各类目标提取方法,该算法在干扰抑制和目标提取的准确性和完整性上都有明显的提高。

论文目录

  • 0 引 言
  • 1 传统背景建模方法的原理与不足
  •   1.1 混合高斯法
  •   1.2 Vibe背景建模法
  •   1.3 传统方法的不足
  • 2 基于Vibe的车辆提取改进算法
  •   2.1 最大类间方差法分割阈值
  •   2.2 基于质心差的自适应背景更新
  •   2.3 形态学处理
  • 3 实验结果
  • 4 结 论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 刘牮,史美浩,钱闯,杨鹏,马文良

    关键词: 算法,最大类间差分法,背景更新率,目标提取

    来源: 电子测量技术 2019年22期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

    专业: 公路与水路运输,计算机软件及计算机应用

    单位: 上海理工大学

    分类号: U495;TP391.41

    DOI: 10.19651/j.cnki.emt.1903059

    页码: 150-154

    总页数: 5

    文件大小: 270K

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