【摘 要】
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为解决视频序列在复杂环境下,针对运动目标检测中存在噪声、光线变化及非目标物局部运动等影响目标检测精度的问题,利用Σ-Δ背景估计建立背景模型,用Kalman滤波背景估计对当
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院,兰州理工大学甘肃省工业过程先进控制重点实验室,兰州理工大学国家级电气与控制工程实验教学中心,西北民族大学数学与计算机科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61561042)
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为解决视频序列在复杂环境下,针对运动目标检测中存在噪声、光线变化及非目标物局部运动等影响目标检测精度的问题,利用Σ-Δ背景估计建立背景模型,用Kalman滤波背景估计对当前背景模型进行补偿校正,将两者进行结合建立稳定的背景模型,产生与实际背景模型相似的背景图像,使用背景减除法提取出运动目标。提出一种基于Σ-Δ背景估计的视频序列运动目标检测方法。实验结果表明,所提算法能抑制非目标物的影响,对缓慢变化的光线具有一定的适应能力,与其它算法相比,本文算法能较完整提取运动目标,具有较高的Precision、F1和Similarity指标,且具有较强的鲁棒性和自适应性。
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