一种基于改进混合高斯模型的运动目标检测算法

2019年7月23日·
朱善良
朱善良
,
Haoyu Wang
,
Xin Gao
,
Yu Zhao
,
Qiuling Xie
,
Weifeng Zhou
杨树国
杨树国
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DOI
摘要
针对运动目标检测中ViBe算法的鬼影、阴影和噪声干扰问题,本研究提出一种融入改进混合高斯模型(GMM)的ViBe算法。该算法改进混合高斯模型的自适应性,使混合高斯模型的K值与学习率对背景进行自适应调节;对视频帧进行训练,构造"虚拟"背景代替第一帧图像进行背景建模,算法能够有效地提取背景建模初始化的视频运动目标,从而消除鬼影现象。该算法用像素分类法提取前景目标,经形态学处理得到完整的运动目标。实验结果表明:与几种运动目标检测算法相比,本研究提出的算法不仅能够有效地抑制鬼影、阴影和噪声干扰,而且该算法自适应性强、检测速度快、检测结果可靠。
类型
出版物
青岛科技大学学报(自然科学版)
publications
朱善良
Authors
正教授
博士,教授,硕士生导师,人工智能技术海洋场景化应用山东省工程研究中心副主任,青岛市人工智能海洋技术创新中心副主任,青岛科技大学数学与交叉研究院副院长。山东赛区数学建模竞赛专家组成员、山东省数学会理事、山东省应用统计学会理事、人工智能海洋学专业委员会委员。近年来,主持或参与国家自然科学基金、省自然基金、省教改项目等各类教学科研项目20多项,在国内外期刊发表学术论文80余篇,其中被SCI、EI检索70余篇,参编教材1部。指导学生参加全国大学生数学建模竞赛、中国研究生数学建模竞赛、美国大学生数学建模竞赛等各类竞赛获国家一等奖9项、国家二等奖29项、国家三等奖13项、山东省一等奖37项、山东省二等奖12项、山东省三等奖7项。指导本科生参加国家大学生创新计划项目4项。
Authors
Authors
Authors
杨树国
Authors
正教授
教授,博士生导师,哈尔滨工业大学博士后。数据科学与信息技术研究中心主任,人工智能海洋技术场景化应用山东省工程研究中心主任,青岛市人工智能海洋技术创新中心主任,青岛科技大学数学与交叉研究院院长。美国佐治亚理工学院高级访问学者、香港中文大学高级访问学者、北京交通大学高级访问学者;山东省数学会常务理事、山东省应用统计学会常务理事、人工智能海洋学专业委员会常务委员。近年来,主持或参与国家自然科学基金、国防科工委、电子工业部、省自然基金、省重点科研计划、省高校科研计划、省优秀中青年科学家基金、青岛市科技发展计划项目等各级各类科研项目40多项。