四帧间差分和改进混合高斯模型对运动目标的检测

摘要：

针对运动目标检测过程中已有算法难以同时提高准确性和实时性的问题,提出四帧间差分结合改进的混合高斯模型(Gaussian mixture model,GMM)算法,首先利用四帧间差分对预处理的视频帧差分处理,得到背景区域和运动区域;其次,使用改进的GMM,借助计数器调整高斯模型,提高高斯分量的自适应性,根据单位灰度值确定高斯分量个数,并引入敏感参数改进传统混合高斯模型对学习率的依赖;模型更新时借助计数器确定更新时机;最后,对结果使用形态学处理,提高目标提取的精确度.与已有算法的性能相比,查准率和查全率的调和平均值提高了约44.8％,对GMM算法的改进使得模型训练与检测的计算时间分别缩短至原算法的0.16倍、0.27倍,相比传统的混合高斯模型和文献中的方法,计算时间分别缩短至1/54、1/4、16/25,且对多种场景均能有效适应.

关键词：四帧间差分、改进的混合高斯模型、前景分离、运动目标检测

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：武警部队军事理论研究计划;武警工程大学基础研究基金

在线出版日期：2020-07-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：6141-6150