增量式特征基背景模型目标运动检测

• 作者: 李喜来 李艾华 牛武泽 白向峰 蔡艳平
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 智能交通 运动分割 特征基背景模型 背景更新 增量式主成分分析
• 年，卷（期）: 2010,（9）
• 页码范围: 1293-1297
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3584字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2010.09.018

摘要

背景差法是目标运动检测的主流方法,关键在于背景模型自适应更新.针对传统特征基背景模型批处理方式计算量大、更新速度慢的问题,采用增量式主成分分析来建立特征基背景模型.首先计算样本图像的初始背景图像,然后采用CCFIPCA算法更新特征基背景模型,最后通过输入帧和重建帧的欧氏距离检测前景运动目标.算法以视频帧整体来建立背景模型,克服了混合高斯模型和核密度估计以孤立像素点建模的不足,提高了背景建模的鲁棒性.在SIMULINK下的仿真实验表明,算法能很好地适应高速公路交通场景动态变化,在有光线变化和阴影影响的情况下能完整、准确地提取出运动车辆轮廓.