基于自适应混合高斯模型的运动目标检测.pdf

《基于自适应混合高斯模型的运动目标检测.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、第42卷第5期2012年9月航空计算技术AeronauticalComputingTechniqueV01．42No．5Sep．2012基于自适应混合高斯模型的运动目标检测许宇1，张向东2，罗玉才2(1．空军试飞试验办公室，北京100843；2．西安电子科技大学通信工程学院，陕西西安710071)摘要：随着智能视频监控应用领域的不断拓展，为了在各种复杂场景下都能快速稳定地检测出运动目标，众多研究者提出了很多解决方法。鉴于背景减除法自身在算法理论的复杂度小，且对不同场景适应性强的优点，成为运动目标检测研究领域的基础方法。而在背景减除法的各种背景建模方法中，混合高斯模

2、型方法以其适应性强、灵活高效的优点成为该领域的经典方法。详细介绍了背景更新机制中常用的混合高斯模型，并据此研究了基于自适应更新率的高斯背景建模方法，经过对比试验，论证了改进方法在建模速度上的大幅度提升。．关键词：运动目标；检测；混合高斯模型中图分类号：0235文献标识码：A文章编号：1671—654X(2012)05—0071．04MovingTargetDetectionBasedonAdaptiveGaussianMixtureModelXUYul，ZHANGXiang．don92，LUOYu．cai2(1．AirForceFIight—testOffice，

3、Be彬ng100843，China；2．SchoolofTelecommunicationsEngineering，XidianUniversity，Xi’an710071，China)Abstract：Withthedevelopmentofintelligentvideosurveillance，manysolutionswereproposedtodetectmovingtargetsfromcomplexscenariosquicklyandstably．Inviewofitsadvantagesonsmalltheorycom-plexityandstr

4、ongadaptabilitytodifferentscenarios，backgroundsubtractionmethodbecamethebasicmethodformotiondetection．Inthebackgroundmodelingmethodsofbackgroundsubtraction，Gaussianmixturemodelistheclassicalmethodinthefieldforitsadaptability，flexibility，efficiency．ThispaperpresentGaussianmixturemodeli

5、nbackgroundupdatesmechanism，thenresearchedanewGaussianbackgroundmodelingmethodbasedonadaptiveupdaterate．Afteralotofcomparativetestsbetweenthetypicalalgorithmandthenewmethod，itcanbedemonstratethenewmethodgreatlyenhancesthespeedofmodeling．Keywords：movingtarget；detection；Gaussianmixturem

6、odel引言运动目标的检测，是指从视频序列中将变化的区域从相对静止的背景图像中提取出来的过程。运动区域的准确分割对于目标识别、跟踪都非常重要，运动目标检测是视频序列图像处理的关键环节。鉴于背景减除法自身在算法理论的复杂度小，且对不同场景适应性强的优点，已经成为运动区域检测研究领域的基础方法。而混合高斯模型方法以其适应性强、灵活高效的优点成为该领域的经典方法。然而，采用混合高斯模型方法检测运动目标初始建模速度慢，无法在短时间内克服干扰物体频繁摆动，检测出的运动目标含有大量阴影。针对这些问题，本文提出了自适应更新率的改进混合高斯算法，在固定摄像机监控室外场景的视频序列

7、中，能快速准确地建立背景模型，检测出含较少阴影的运动目标。1背景减除法背景减除法是一种有效的运动目标检测算法，基本思想是利用背景的参数模型来近似背景图像的像素值，将当前帧与背景图像进行差分比较实现对运动区域的检测，其中区别较大的像素区域被认为是运动区域，而区别较小的像素区域被认为是背景区域。背景日收稿日期：2012—07—02作者简介：许宇(1973一)，男，四川乐治人，工程师，硕士，主要研究方向为计算机数字仿真。图1背景减除法流程图·72·航空计算技术第42卷第5期D女=I五(戈，Y)一B(z，Y)I(1)r0D。

8、前帧图像，