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复杂环境下的遗留物检测算法
被引量：
6
1
作者
叶立仁
何盛鸿
赵连超
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2015年第5期986-992,共7页
针对在复杂环境下检测遗留物体的问题,提出一种有效的算法。首先,采用局部更新的混合高斯模型与改进的三帧差分法分别得到前景,通过比较得到目标候选区域,并进一步采用阴影消除与连通域分析分割得到暂时静止物团块。其次对达到静止时间...
针对在复杂环境下检测遗留物体的问题,提出一种有效的算法。首先,采用局部更新的混合高斯模型与改进的三帧差分法分别得到前景,通过比较得到目标候选区域,并进一步采用阴影消除与连通域分析分割得到暂时静止物团块。其次对达到静止时间阈值的团块采用方向梯度直方图(HOG)行人检测,在排除驻留行人的可能后将其标记为遗留物。最后对检测出的遗留物进行加速分割检测特征(FAST)局部特征匹配,以克服行人遮挡、光线变化对结果的影响。实验结果表明,本算法具有较高的准确性和处理速度,能较好地克服复杂环境中存在的干扰影响。
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关键词
遗留物检测
混合高斯模型
阴影消除
行人检测
局部特征匹配
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职称材料
题名
复杂环境下的遗留物检测算法
被引量：
6
1
作者
叶立仁
何盛鸿
赵连超
机构
华南理工大学自动化科学与工程学院
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2015年第5期986-992,共7页
基金
广州市科技计划资助项目(2011Y5-00009)
文摘
针对在复杂环境下检测遗留物体的问题,提出一种有效的算法。首先,采用局部更新的混合高斯模型与改进的三帧差分法分别得到前景,通过比较得到目标候选区域,并进一步采用阴影消除与连通域分析分割得到暂时静止物团块。其次对达到静止时间阈值的团块采用方向梯度直方图(HOG)行人检测,在排除驻留行人的可能后将其标记为遗留物。最后对检测出的遗留物进行加速分割检测特征(FAST)局部特征匹配,以克服行人遮挡、光线变化对结果的影响。实验结果表明,本算法具有较高的准确性和处理速度,能较好地克服复杂环境中存在的干扰影响。
关键词
遗留物检测
混合高斯模型
阴影消除
行人检测
局部特征匹配
Keywords
abandoned
object
de
tection
Gaussian
mixture
mo
de
l
shadow
elimination
pedestrian
de
-
tection
local
feature
matching
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
复杂环境下的遗留物检测算法
叶立仁
何盛鸿
赵连超
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2015
6
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