基于形态学的高斯模型和八邻域帧差法混合运动目标检测算法
2019年7月4日·
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杨树国
Wenjing He
Yinling Liu
Zuolin Ma
Shuai Hu
摘要
针对视频中运动目标的提取问题,提出一种基于形态学的高斯模型和八邻域帧差法相融合的提取算法。该算法首先将视频中某些帧转化为灰度图,建立以混合高斯分布为基础的统计模型,并结合八邻域帧差法提取出运动目标的大致轮廓,然后利用自适应更新的高斯模型算法进行精确的减除,最后再进行形态学处理,从而使检测出的运动目标更加清晰完整。实验结果表明,该算法对含有低速运动物体、阴影较多的视频提取效果较好,具有很好的鲁棒性。
类型
出版物
计算机与现代化

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。
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