基于時序特性的運動陰影檢測算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、視頻監(jiān)控系統(tǒng)是保障安全和防衛(wèi)的重要手段,廣泛應用于交通、軍事和工業(yè)等領域。運動目標檢測是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的基礎,目標檢測的效果將直接影響到后續(xù)的處理和整個智能監(jiān)控的性能,而運動目標的陰影檢測是目標檢測的難點和熱點。目前,對陰影檢測的方法大多針對簡單場景或特定場景,混合高斯模型能夠適用于復雜場景,并對陰影有較好的檢測效果。
  混合高斯模陰影檢測算法多采用單個像素建模,對復雜場景中的陰影檢測效果不佳。本文通過對視頻序列中陰影特性的分

2、析,在 GMSM陰影檢測算法基礎之上,研究基于時序特性的運動陰影檢測方法。通過對視頻序列中陰影的分類,將陰影分為弱陰影和強陰影,依陰影特征的不同,分別對陰影檢測。文章主要進行以下的研究:
 ?、臛MSM陰影檢測算法實現(xiàn)
  在視頻序列中,場景較復雜,前景和背景呈多模態(tài)特性,GMSM能夠描述這些特征,對背景和陰影建立模型,檢測出運動陰影。經(jīng)算法實現(xiàn),該方法可以檢測運動陰影,但該方法存在固有缺陷。
  ⑵運動陰影時序特性分

3、析
  對不同場景中陰影的時序特征進行描述,依陰影像素強度的變化趨勢,對陰影進行分類,描繪出陰影運動趨勢變化圖。
 ?、顷幱澳P徒⑴c更新
  根據(jù)陰影的時序特性,將陰影分為弱陰影和強陰影,對不同陰影進入場景、在場景中運動和陰影終止時的各個過程建立模型,并通過學習更新參數(shù)。
 ?、然跁r序特性的運動陰影檢測算法
  在 GMSM基礎上,對前景中符合陰影判別條件的像素進行判斷,依據(jù)前景、弱陰影和強陰影判定條件

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