一种自适应运动目标检测算法研究.pdf

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1、《电气自动化}2014年第36卷第6期模式识别Pat【eFR}dentifications一种自适应运动目标检测算法研究胡静波(宝鸡文理学院电子电气工程系，陕西宝鸡721016)摘要：提出了一种新的自适应目标检测算法，实现了快速对目标区域进行匹配更新，能够自适应精确检测出运动目标。通过改进的混合差分模型确定运动目标最大分布可能区域并融合混合高斯模型对此区域进行背景重建，再运用背景差分得到精确前景目标。实验仿真结果表明能够在复杂场景下克服环境噪声与背景扰动，降低了复杂度和计算开销，具有很好的鲁棒性。关键词：背景扰动；混合差分；单高斯背景模型；背景匹配；目标检测DOI：10．3969／

2、j·issn．1000—3886．2014．06．016[中图分类号]TP391．41[文献标志码]A[文章编号]1000—3886(2014)06—0042—04AStudyOnSelf—adaptiveMovingTargetDetectionAlgorithmHUJing．bo(DepartmentofElectronics&ElectricalEngineering，BaojiUniversityArts&Science，BaofiShaanxi721016，China)Abstract：Anovelself-adaptiveobjectdetectionalgorithm

3、ispresentedinthispaperrealizequickmatchupdatingofthetargetareaSOastoaccuratelydetectthemovingtargetintheself-adaptiveway．Inthisapproach，animprovedhybriddifferencemodelisusedtodeterminetodeterminethemaximalpossibledistributionareaofthemovingobject，andthehybridGaussianmodelisintegratedtorebuildt

4、hebackgroundofthearea．Then，thebackgrounddifferenceofthisareaisusedtoobtainanaccurateforegroundobject．Experimentalsimulationresultsdemonstratethattheproposedmethodcanovercomeambientnoiseandbackgrounddisturbanceundercomplexconditionsandreducecomplexityandcalculationcost，andhasgoodrobustness．Keyw

5、ords：backgrounddisturbance：hybriddifferencemodel；singleGaussianbackgroundmodel；backgroundmatch；objectdetection0引言大而慢的运动目标检测正确率，但同时也出现了计算机计算开销大，模型复杂度高、在繁忙场景下，对突变的背景扰动敏感性较运动目标检测是智能视频研究的重点和难点，也是目标识别弱。近年来，一些学者也提出了改进算法，但效果仍不理想。与行为理解的基础条件。尤其是在复杂场景中，背景和前景的运针对以上问题，本文提出了混合差分法融合高斯混合背景建动常常混合存在于检测图像的时域序列中

6、，存在扰动细节，如树模相的新算法，该算法首先构建』v帧连续样本集进行混合差分，叶摆动、光线突变和窗帘飘动等。得到运动目标最大运动的可能区域，然后融合高斯混合模型对该目前运动目标检测的主流算法有帧问差分法。、光流法J区域进行背景匹配更新，该区域以外区域的背景像素直接用当前和背景差分法J，帧问差分法相对简单易于实现，但不能得到所帧相应像素替换，最后利用背景差分法精确提取前景目标。降低检测目标的完整信息，出现漏检和空洞现象。光流法利用序列图了计算机开销，减少运算复杂度，克服了复杂场景中的环境突变像中像素的矢量特征来检测运动区域，具有很好的检测效果和适及扰动问题，有效提高了算法对复杂场景检

7、测的适应性。应性，但运算复杂度高，不便于实现。背景差分法是将当前帧图像与更新背景相减得到前景目标，但抗干扰能力差，光照变化、外2背景模型及其算法实现界噪声等都将影响检测的准确性。2．1高斯混合背景建模综上所述，当前实现的目标检测算法各有利弊，对于背景多高斯混合模型GMM的基本思想是利用K个(一般取K取值样性与扰动并存的复杂场景的运动目标检测适应性还有待提高。3—5个)单高斯模型的混合来模拟场景中一个像素点特征值的因此，针对复杂背景及扰动的分析、归类，进而研究具有较好适