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全天候复杂光线条件下的遗留物检测方法
1
作者
张琍
单海婧
+2 位作者
常青
王子亨
穆森
《计算机工程与设计》
北大核心
2015年第7期1971-1975,共5页
为提高全天候复杂光线条件下高清视频监控系统中遗留物检测的实时性、准确性和鲁棒性,提出全天候复杂光线条件下的遗留物实时检测方法。采用快速的混合高斯模型算法对视频图像进行背景建模,分别建立一个长周期背景模型和一个短周期背景...
为提高全天候复杂光线条件下高清视频监控系统中遗留物检测的实时性、准确性和鲁棒性,提出全天候复杂光线条件下的遗留物实时检测方法。采用快速的混合高斯模型算法对视频图像进行背景建模,分别建立一个长周期背景模型和一个短周期背景模型,通过当前视频帧分别与两个背景模型差分运算,得到长周期前景和短周期前景;对长周期前景和短周期前景进行分析,检测标记出遗留物,进行报警。实验结果表明,该方法能有效检测出复杂光线条件下的遗留物,具有较高的实时性和准确性。
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关键词
混合高斯背景模型
阴影抑制
取走物抑制
静止行人抑制
遗留物检测
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职称材料
题名
全天候复杂光线条件下的遗留物检测方法
1
作者
张琍
单海婧
常青
王子亨
穆森
机构
中国航天科工集团第二研究院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2015年第7期1971-1975,共5页
文摘
为提高全天候复杂光线条件下高清视频监控系统中遗留物检测的实时性、准确性和鲁棒性,提出全天候复杂光线条件下的遗留物实时检测方法。采用快速的混合高斯模型算法对视频图像进行背景建模,分别建立一个长周期背景模型和一个短周期背景模型,通过当前视频帧分别与两个背景模型差分运算,得到长周期前景和短周期前景;对长周期前景和短周期前景进行分析,检测标记出遗留物,进行报警。实验结果表明,该方法能有效检测出复杂光线条件下的遗留物,具有较高的实时性和准确性。
关键词
混合高斯背景模型
阴影抑制
取走物抑制
静止行人抑制
遗留物检测
Keywords
Gaussian
mixture
model
shadow
suppression
removed
object
suppression
static
pedestrian
suppression
abandoned
object
detection
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
全天候复杂光线条件下的遗留物检测方法
张琍
单海婧
常青
王子亨
穆森
《计算机工程与设计》
北大核心
2015
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