面向高速公路抛洒物检测的动态背景建模方法
发布时间:2021-04-19 05:12
针对高速公路抛洒物检测中传统的固定背景建模方法容易因开放环境变化产生大量的前景噪声,动态背景建模方法容易因抛洒物的静止特性导致前景对象快速融入背景,提出基于背景分离高斯混合模型(BS-GMM)的动态背景建模方法.该方法对传统高斯混合模型的背景划分和模型匹配方法进行改进,设计基于像素点的高斯分布背景模型权值的衰减状况进行背景建模和背景更新的方法,既能减少开放环境大量环境噪声的影响,也能对抛洒物快速进入静止状态后的准确检测,在计算性能上能够达到实时检测的效果.实验结果证明,BS-GMM方法在抛洒物检测过程中产生的噪声数量比其他方法少,且对静止超过20 s的物体能够作为前景目标提取,因此能够有效地应用于高速公路抛洒物的准确识别.
【文章来源】:浙江大学学报(工学版). 2020,54(07)北大核心EICSCD
【文章页数】:7 页
【参考文献】:
期刊论文
[1]城市道路视频中小像素目标检测[J]. 金瑶,张锐,尹东. 光电工程. 2019(09)
[2]高速公路抛洒物事件图像检测算法[J]. 汪贵平,马力旺,郭璐,王会峰,张弢. 长安大学学报(自然科学版). 2017(05)
[3]实时的静止目标与鬼影检测及判别方法[J]. 叶芳芳,许力. 浙江大学学报(工学版). 2015(01)
[4]一种基于码本背景模型的运动目标检测方法[J]. 赵占杰,林小竹,张金燕. 北京石油化工学院学报. 2010(01)
[5]混合高斯模型和帧间差分相融合的自适应背景模型[J]. 刘鑫,刘辉,强振平,耿续涛. 中国图象图形学报. 2008(04)
[6]基于改进的混合高斯模型的运动目标检测[J]. 陈祖爵,陈潇君,何鸿. 中国图象图形学报. 2007(09)
本文编号:3146901
【文章来源】:浙江大学学报(工学版). 2020,54(07)北大核心EICSCD
【文章页数】:7 页
【参考文献】:
期刊论文
[1]城市道路视频中小像素目标检测[J]. 金瑶,张锐,尹东. 光电工程. 2019(09)
[2]高速公路抛洒物事件图像检测算法[J]. 汪贵平,马力旺,郭璐,王会峰,张弢. 长安大学学报(自然科学版). 2017(05)
[3]实时的静止目标与鬼影检测及判别方法[J]. 叶芳芳,许力. 浙江大学学报(工学版). 2015(01)
[4]一种基于码本背景模型的运动目标检测方法[J]. 赵占杰,林小竹,张金燕. 北京石油化工学院学报. 2010(01)
[5]混合高斯模型和帧间差分相融合的自适应背景模型[J]. 刘鑫,刘辉,强振平,耿续涛. 中国图象图形学报. 2008(04)
[6]基于改进的混合高斯模型的运动目标检测[J]. 陈祖爵,陈潇君,何鸿. 中国图象图形学报. 2007(09)
本文编号:3146901
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