论文摘要
采用传统混合高斯模型(GMM)进行监控视频内运动目标检测时,检测结果受光照、阴影影响较大,且运算速度慢,针对这一缺陷,提出了一种改进的GMM和阴影抑制相结合的运动目标检测算法。该算法通过对GMM添加平衡系数、合并冗余高斯分布,完成自适应改进,利用2级学习率αh和αl的设置提升背景建模精确率度,经霍特林变换完成阴影抑制,得到轮廓清晰的运动目标。仿真实验结果显示:改进的算法克服了传统GMM在动态背景下检测精度低的缺陷,提高了算法的实时性和准确性,解决了光照变化、环境噪声等因素引起的误检、漏检问题。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 范超男,李士心,张海,郭荣
关键词: 运动目标检测,混合高斯模型,自适应,学习率,霍特林变换,阴影抑制
来源: 天津职业技术师范大学学报 2019年04期
年度: 2019
分类: 社会科学Ⅱ辑,信息科技
专业: 计算机软件及计算机应用
单位: 天津职业技术师范大学电子工程学院
基金: 天津市高等学校科技发展基金资助项目（20140818）,天津市自然科学基金资助项目（18JCYBJC16400）
分类号: TP391.41
DOI: 10.19573/j.issn2095-0926.201904006
页码: 25-31
总页数: 7
文件大小: 321K
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