【摘 要】
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随着计算机科学与技术和数学等学科的发展，机器视觉在人们日常生活、工业生产以及国防等领域得到广泛应用。智能监控作为机器视觉技术的应用之一，其首要解决的问题是运动对象的
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随着计算机科学与技术和数学等学科的发展，机器视觉在人们日常生活、工业生产以及国防等领域得到广泛应用。智能监控作为机器视觉技术的应用之一，其首要解决的问题是运动对象的快速、准确、稳定检测。几十年来人们对于运动对象检测方法的研究取得了很多成果，为智能监控系统的实现提供了强大的理论支持。同时，DSP等高速处理器为复杂算法的嵌入式系统实现提供了硬件支持。
本文介绍了较常用运动对象检测方法，重点研究了高斯背景模型运动检测算法。主要内容如下：
介绍了基于单高斯背景模型的运动对象检测方法。背景模型建立阶段采用统计方法确定各像素点的高斯分布情况；背景点与前景点的分离采用最大相似度阈值判别法；背景模型的参数采用K-means方法进行更新。
研究了高斯混合背景模型运动检测方法。图象各像素点由K个相互独立的高斯分布表示。对当前帧图像任一像素点与各高斯分布逐一进行匹配运算，若找到匹配的则认为是背景点，否则判定为前景点；对背景模型参数进行自适应更新；所有被判为前景点的集合构成运动对象。
对高斯混合背景模型提出了改进意见。将第一帧图像作为一个高斯模型，均值为当前像素值，方差为初始赋值，权重赋为1，而剩下的K-1个高斯模型均初始化为空图像，均值为0,方差同为初始化赋值，权重赋为0，建立高斯混合模型；模型参数的更新采用动态学习常数赋值方法。实验证明算法的实时性和准确性有了较显著提高。
基于TI的TMS320DM642处理器平台完成实验。通过不同环境下多次实验，证明了系统的实时性和准确性及稳定性。
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