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增量式特征基背景模型目标运动检测 被引量:3
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作者 李喜来 李艾华 +2 位作者 白向峰 蔡艳平 牛武泽 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第9期1293-1297,共5页
背景差法是目标运动检测的主流方法,关键在于背景模型自适应更新。针对传统特征基背景模型批处理方式计算量大、更新速度慢的问题,采用增量式主成分分析来建立特征基背景模型。首先计算样本图像的初始背景图像,然后采用CCFIPCA算法更新... 背景差法是目标运动检测的主流方法,关键在于背景模型自适应更新。针对传统特征基背景模型批处理方式计算量大、更新速度慢的问题,采用增量式主成分分析来建立特征基背景模型。首先计算样本图像的初始背景图像,然后采用CCFIPCA算法更新特征基背景模型,最后通过输入帧和重建帧的欧氏距离检测前景运动目标。算法以视频帧整体来建立背景模型,克服了混合高斯模型和核密度估计以孤立像素点建模的不足,提高了背景建模的鲁棒性。在SIMULINK下的仿真实验表明,算法能很好地适应高速公路交通场景动态变化,在有光线变化和阴影影响的情况下能完整、准确地提取出运动车辆轮廓。 展开更多
关键词 智能交通 运动分割 特征基背景模型 背景更新 增量式主成分分析
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