基于改进混合高斯模型的运动目标检测算法OACSCDCSTPCD
Moving Object Detection Algorithm Based on Improved Gaussian Mixture Model
在运动目标停滞的情况下,传统的混合高斯模型会将运动目标误判为背景,导致目标漏检.为此,提出一种基于改进混合高斯模型的目标检测算法.引入背景学习参数,结合前一帧的检测结果自适应地更新背景,从而提取完整的运动目标.利用像素的八连通区域信息抑制噪声,提高算法在复杂环境中的稳定性.实验结果表明,与传统检测方法相比,该算法能够在复杂环境中准确地检测出短暂停滞的运动目标.
Moving objects can be converted into background ones by Gaussian Mixture Model(GMM) when they might be staying still in the scene for an uncertain time. Therefore, a new method based on improved GMM is proposed. To obtain complete objects, a background learning parameter is introduced to update the model according to the detection result in previous frame. Moreover, the information of 8-adjacent connection area is utilized to suppress noises and improve its …查看全部>>
孙毅刚;李鸿;张红颖
中国民航大学航空自动化学院,天津300300中国民航大学航空自动化学院,天津300300中国民航大学航空自动化学院,天津300300
信息技术与安全科学
混合高斯模型运动目标检测背景模型噪声抑制连通区域
Gaussian Mixture Model(GMM) moving object detection background model noise suppression connection area
《计算机工程》 2012 (18)
166-170,5
国家自然科学基金委员会与中国民用航空局联合基金资助项目(60979005)中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(ZXH2009B004)中国民航局科技基金资助项目(MHRD201002)
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