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题名监控视频中运动目标的自动检测、跟踪和提取
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作者
盛家川
杨巍
海岩
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机构
天津财经大学理工学院
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出处
《企业技术开发（下旬刊）》
2015年第4期71-72,共2页
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基金
天津市高等学校科技发展基金计划项目(20140816)
天津财经大学"大学生创新创业训练计划"资助项目(201410070014)
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文摘
为了能够从监控视频中快速准确地分析运动目标,文章提出了一种新的运动目标自动检测、跟踪和提取方法。首先通过混合高斯模型背景差分法获得运动目标初始二值轮廓。然后结合Kalman滤波和Blob匹配法跟踪物体的运动轨迹,并用矩形框架标记图像序列中的运动目标。最后传递矩形参数,采用迭代算法实现最优化分割,对运动目标进行准确提取。实验结果表明,该方法具有较高的鲁棒性和准确性。
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关键词
目标检测:混合高斯模型
卡尔曼滤波
GRABCUT
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分类号
TP277
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP391.41
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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题名一种新的运动目标快速检测分割方法的研究
被引量：1
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作者
吕卓逸
贾克斌
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机构
北京工业大学电子信息与控制工程学院
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2010年第6期20-22,76,共4页
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基金
国家自然科学基金(60672050/60431020)
北京市自然科学基金(4062005)
北京市人才强教计划(00627)
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文摘
运动目标的检测与分割是视频分析的重要内容。对静态背景中的运动对象的检测方法进行了研究,针对基于混合高斯模型的背景减除法无法解决的"鬼影"和算法复杂耗时的问题,提出了一种新的基于帧差运动边缘检测的方法。实验证明,该方法可以在复杂背景下准确地获得运动对象边界,大大提高检测速度,同时有效消除背景光照变化及个别景物扰动带来的干扰。采用模板填充算法分割运动目标,并通过数学形态学滤波去除运动区域内的噪声点和填补空洞,获得完整理想的运动对象区域。
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关键词
目标检测混合高斯模型
边缘检测
数学形态学
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Keywords
Object detection Mixture Gaussian model Edge detection Mathematical morphology
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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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