基于自适应ViBe的运动目标检测方法及其应用

针对视觉背景提取算法(ViBe)存在精确率低和动态场景适应能力差的问题,提出一种基于自适应ViBe的运动目标检测方法。该方法构建一个基于历史背景像素的样本库,并在像素匹配时随机从样本库中选取背景样本组成背景模型;在像素匹配过程中,对“闪烁”像素设定自适应匹配阈值,解决动态场景适应能力差的问题;在更新过程中,根据匹配度来设定时间采样因子,同时将样本库中生命周期结束的样本值进行替换,从而提高算法的稳健性和适应性。实验结果与现实应用表明,该方法较ViBe算法准确率高,动态场景适应性好。