动态背景下基于光流场分析的运动目标检测算法

发布时间：2018-06-13 07:33

  本文选题：动态背景 + 运动目标检测　； 参考：《物理学报》2017年08期

【摘要】：针对现有动态背景下运动目标检测算法的不足,提出一种基于光流场分析的运动目标检测算法.首先根据前背景在光流梯度幅值和光流矢量方向上的差异确定目标的大致边界,然后通过点在多边形内部原理获得边界内部的稀疏像素点,最后以超像素为节点,利用混合高斯模型拟合的表观信息和超像素的时空邻域关系构建马尔可夫随机场模型的能量函数,并通过使目标函数能量最小化得到最终的运动目标检测结果.该算法不需要任何先验假设,能够同时处理动态背景和静态背景两种情况.多组实验结果表明,本文算法在检测的准确性和处理速度上均优于现有算法.
[Abstract]:Aiming at the deficiency of the moving object detection algorithm under the existing dynamic background , a motion target detection algorithm based on the optical flow field analysis is proposed . Firstly , the approximate boundary of the target is determined according to the difference between the light flux gradient magnitude and the optical flow vector direction according to the front background , and then the energy function of the Markov random field model is obtained by the point in the polygon internal principle .
【作者单位】： 火箭军工程大学;清华大学自动化系;
【基金】：国家自然科学基金(批准号:61501470)资助的课题~~
【分类号】：TP391.41

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2013232