基于改进的混合高斯模型运动目标检测算法研究

• 作者: 张海 李士心 范超男 郭荣
• 来源期刊: 天津职业技术师范大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 运动目标检测 混合高斯模型(GMM) 自适应 学习率 霍特林变换 阴影抑制
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 页码范围: 25-31
• 页数: 7页
• 分类号: TG86
• 字数: 5241字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19573/j.issn2095-0926.201904006

摘要

采用传统混合高斯模型(GMM)进行监控视频内运动目标检测时,检测结果受光照、阴影影响较大,且运算速度慢,针对这一缺陷,提出了一种改进的 GMM和阴影抑制相结合的运动目标检测算法.该算法通过对GMM添加平衡系数、合并冗余高斯分布,完成自适应改进,利用 2级学习率αh和αl的设置提升背景建模精确率度,经霍特林变换完成阴影抑制,得到轮廓清晰的运动目标.仿真实验结果显示:改进的算法克服了传统GMM在动态背景下检测精度低的缺陷,提高了算法的实时性和准确性,解决了光照变化、环境噪声等因素引起的误检、漏检问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	范超男	天津职业技术师范大学电子工程学院	3	9	1.0	3.0
2	李士心	天津职业技术师范大学电子工程学院	8	11	2.0	3.0
3	张海	天津职业技术师范大学电子工程学院	4	1	1.0	1.0
4	郭荣	天津职业技术师范大学电子工程学院	1	1	1.0	1.0