基于fast-LOF与光流轨迹的弱小目标检测算法

研究动态背景中弱小运动目标检测问题,提出了一种基于fast-LOF的光流轨迹分类方法。针对弱小运动目标占据像素少、特征缺失等问题,引入光流轨迹思想,在高维空间检测异常光流轨迹实现动态背景中弱小运动目标检测;针对传统LOF算法复杂度过高问题,引入fast-LOF降低异常检测环节复杂度,保证系统良好的检测效率。以手持摄像机拍摄视频进行实验,实验结果表明,白光场景中算法可以实现复杂大视场中弱小运动目标快速检测,光流轨迹和fast-LOF的结合有效提高了算法性能和检测效率,在视觉检测系统中具备一定使用价值。