基于匹配分布和混合高斯模型的车辆检测算法

• 作者: 周大可 戴夏强 鹿乐
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 车辆检测 混合高斯 背景差分 匹配度分布
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 540-547
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 5849字
• 语种: 中文

摘要

为解决高斯混合模型GMM(Gaussian Mixture Model)在车辆检测中存在的车辆断裂等问题,提出了一种基于匹配度分布的混昆合高斯车辆检测算法.该算法采用c均值聚类法计算混合高斯模型初始值,得到初步的背景模型;匹配度分布的提出充分考虑了背景变化的时间性和空间性的特性;根据前几帧检测结果得到每个点的匹配度分布,对当前图片改变背景学习的规则,去除了干扰,适应了背景的变化.实验结果表明,该算法较传统的混合高斯检测方法检测率平均提高16％以上,使背景也更稳定和准确,克服了车辆检测的断裂以及光照突变等问题,提高了车辆区域检测的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周大可	南京航空航天大学自动化学院	53	273	10.0	13.0
2	戴夏强	南京航空航天大学自动化学院	2	9	1.0	2.0
3	鹿乐		2	9	1.0	2.0