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空时自适应混合高斯模型复杂背景运动目标检测
空时自适应混合高斯模型复杂背景运动目标检测
作者:
乔中涛
朱文杰
王广龙
田杰
高凤岐
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
运动目标检测
空时信息
高斯混合模型
引导滤波
二维联合直方图
摘要:
为克服传统基于单像素建模方法存在的缺陷,解决复杂背景下的运动目标检测问题,将视频图像序列的空间信息引入背景建模过程中,研究了邻域更新、二维联合直方图信息熵判别、空时平滑等方法.采用引导滤波方法对视频图像进行预处理,以消除图像噪声,并保留图像中目标的边缘信息,给出了算法处理流程和实现步骤.在不同的评测数据库及现实捕获的视频图像上进行了定性及定量实验,结果表明,本文提出的算法在目标检测准确度和完整性等指标上优于传统的同类型算法,为复杂背景环境下的运动目标检测提供了一种新的解决方法.
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运动目标
检测
混合高斯模型
改进的自适应高斯混合模型运动目标检测算法
高斯混合模型
运动物体检测
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学习率取值
一种改进的自适应高斯混合模型实时运动目标检测算法
高斯混合模型
光照变化
自适应
运动目标检测
背景减法
一种基于改进混合高斯背景模型的运动目标检测方法研究
混合高斯
背景更新
目标检测
内容分析
文献信息
引文网络
相关学者/机构
相关基金
期刊文献
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数
(/次)
(/年)
文献信息
篇名
空时自适应混合高斯模型复杂背景运动目标检测
来源期刊
北京理工大学学报
学科
工学
关键词
运动目标检测
空时信息
高斯混合模型
引导滤波
二维联合直方图
年,卷(期)
2018,(2)
所属期刊栏目
信息与控制
研究方向
页码范围
165-172
页数
8页
分类号
TP391
字数
4387字
语种
中文
DOI
10.15918/j.tbit 1001-0645.2018.02.010
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
朱文杰
陆军工程大学纳米技术与微系统实验室
6
21
2.0
4.0
2
田杰
陆军工程大学纳米技术与微系统实验室
6
21
2.0
4.0
3
王广龙
陆军工程大学纳米技术与微系统实验室
6
20
2.0
4.0
4
乔中涛
陆军工程大学纳米技术与微系统实验室
2
14
1.0
2.0
5
高凤岐
陆军工程大学纳米技术与微系统实验室
3
15
1.0
3.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
引文网络
二级参考文献
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共引文献
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引证文献
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(65)
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参考文献(1)
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参考文献(1)
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参考文献(4)
二级参考文献(0)
2018(2)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(2)
二级引证文献(0)
2018(2)
引证文献(2)
二级引证文献(0)
2019(8)
引证文献(8)
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2020(3)
引证文献(3)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
运动目标检测
空时信息
高斯混合模型
引导滤波
二维联合直方图
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
北京理工大学学报
主办单位:
北京理工大学
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-0645
CN:
11-2596/T
开本:
大16开
出版地:
北京海淀区中关村南大街5号
邮发代号:
82-502
创刊时间:
1956
语种:
chi
出版文献量(篇)
5642
总下载数(次)
13
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