结合运动估计的自适应运动目标检测改进算法

• 作者: 朱映映 朱艳艳 杜智华 梁叶
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 混合高斯模型 卡尔曼滤波 运动目标检测 智能视频分析
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 图形与图像研究
• 页码范围: 129-132
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3938字
• 语种: 中文

摘要

自适应混合高斯模型是有效的背景建模方法,能够实时更新参考背景,实现运动目标检测.针对经典的自适应混合高斯模型中学习率的全局同一性带来的不足,结合卡尔曼滤波对混合高斯模型做出改进,利用卡尔曼滤波器预测目标的运动,在目标可能经过的范围内将学习率更改为一个较小值,以保证背景的相对不变性,使运动目标迅速变得清晰完整,在运动目标经过之后,将学习率更新为一个较大值,以保持对背景变化的较快响应.利用提出的改进算法对多组监控视频进行处理,实验结果证明了该算法可以在保证前景检测的同时抑制背景噪声,实现较好的运动目标检测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱映映	深圳大学计算机与软件学院	15	157	7.0	12.0
2	朱艳艳	深圳大学计算机与软件学院	4	35	3.0	4.0
3	杜智华	深圳大学计算机与软件学院	3	18	2.0	3.0
4	梁叶	深圳大学计算机与软件学院	2	11	2.0	2.0