改进混合高斯模型的电网检修人员行为检测
发布时间:2021-04-06 03:20
针对运动目标检测,当前算法具有一定的适用性和局限性,以及检测信息不完整等问题,在帧间差分法和混合高斯模型的基础上,提出了一种改进的混合高斯模型的目标检测算法,用来解决帧间差分法造成的运动目标背景轮廓不完整的问题.该方法是在传统的混合高斯模型的基础上,在一定帧数内,检查所有的高斯分布的权重,对满足条件的高斯分布进行删除操作,最终得到轮廓较为清晰的运动目标.实验结果表明,本文算法充分的考虑了背景人物对于运动目标监测产生的影响,实验过程中使用了真实的电网数据,从而说明该算法在准确度上相比于其他算法提高了3.37%,具有更好的准确性和对环境的适应能力.
【文章来源】:计算机系统应用. 2020,29(10)
【文章页数】:6 页
【参考文献】:
期刊论文
[1]融入帧间差分法的深度学习目标识别仿真研究[J]. 王辉,于立君,孙蓉,刘朝达,高天禹. 实验技术与管理. 2019(12)
[2]融合背景差分法和帧间差分法的运动目标检测[J]. 陈媛,胡娜,余秋月. 现代计算机. 2019(34)
[3]网络视频监控系统现状与发展[J]. 王晓强. 现代工业经济和信息化. 2019(08)
[4]基于帧间差分累积的铁路限界异物检测提取算法[J]. 郭碧,丁春平. 铁道标准设计. 2019(09)
[5]基于改进混合高斯模型的车辆多目标检测方法[J]. 李珣,南恺恺,景军锋. 西安工程大学学报. 2017(06)
[6]高斯混合模型的运动目标检测与跟踪算法[J]. 杜鹃,吴芬芬. 南京理工大学学报. 2017(01)
[7]一种结合帧差法和混合高斯的运动检测算法[J]. 於正强,潘赟,宦若虹. 计算机应用与软件. 2015(04)
[8]连续帧间差分与背景差分相融合的运动目标检测方法[J]. 屈晶晶,辛云宏. 光子学报. 2014(07)
[9]改进的基于高斯混合模型的运动目标检测算法[J]. 李明,赵勋杰. 计算机工程与应用. 2011(08)
[10]改进的光流法用于车辆识别与跟踪[J]. 胡觉晖,李一民,潘晓露. 科学技术与工程. 2010(23)
本文编号:3120652
【文章来源】:计算机系统应用. 2020,29(10)
【文章页数】:6 页
【参考文献】:
期刊论文
[1]融入帧间差分法的深度学习目标识别仿真研究[J]. 王辉,于立君,孙蓉,刘朝达,高天禹. 实验技术与管理. 2019(12)
[2]融合背景差分法和帧间差分法的运动目标检测[J]. 陈媛,胡娜,余秋月. 现代计算机. 2019(34)
[3]网络视频监控系统现状与发展[J]. 王晓强. 现代工业经济和信息化. 2019(08)
[4]基于帧间差分累积的铁路限界异物检测提取算法[J]. 郭碧,丁春平. 铁道标准设计. 2019(09)
[5]基于改进混合高斯模型的车辆多目标检测方法[J]. 李珣,南恺恺,景军锋. 西安工程大学学报. 2017(06)
[6]高斯混合模型的运动目标检测与跟踪算法[J]. 杜鹃,吴芬芬. 南京理工大学学报. 2017(01)
[7]一种结合帧差法和混合高斯的运动检测算法[J]. 於正强,潘赟,宦若虹. 计算机应用与软件. 2015(04)
[8]连续帧间差分与背景差分相融合的运动目标检测方法[J]. 屈晶晶,辛云宏. 光子学报. 2014(07)
[9]改进的基于高斯混合模型的运动目标检测算法[J]. 李明,赵勋杰. 计算机工程与应用. 2011(08)
[10]改进的光流法用于车辆识别与跟踪[J]. 胡觉晖,李一民,潘晓露. 科学技术与工程. 2010(23)
本文编号:3120652
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/wltx/3120652.html