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针对现有视频车辆检测方法存在高误检率、不完整及需要分类的样本数量大等问题,提出一种基于单类支持向量机的视频车辆检测方法.方法通过基于视频多帧统计的方法获得完整的车道背景图像,采用单类支持向量机获得车道背景模型,应用此模型检测车辆目标区域.实验结果表明,该算法具有所需样本量小,车辆检测完整,对光照的变化具有一定的自适应能力等特点. 相似文献
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为了更好地进行视觉监视,该文给出了一种新的基于柯西分布的光照不变的统计变化检测算法。该算法首先将两帧图像间的灰度比值作为背景建模和剔除的特征,并且在假定背景图像中,当每个像素点观测的时序灰度变化由白噪声引起时,两帧背景图像中对应像素间的灰度比值的分布符合柯西分布;然后基于该变化检测方法,将YCbCr颜色空间的亮度、色调和饱和度用来识别和消除视频序列图像中的阴影。实验结果表明,该新算法不仅可以承受整体或局部的、缓慢或突然的光线变化,并且可以滤除由场景背景中小的扰动而导致的噪声。 相似文献
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《工矿自动化》2021,(4)
煤矿井下监控视频图像质量差、噪点多、光照易突变,采用传统混合高斯模型进行目标检测存在运行速度慢、算法复杂度高、易受光照影响等问题。针对该问题,提出了一种基于改进混合高斯模型的井下目标检测算法。使用改进的暗通道去雾算法对井下图像进行预处理,对井下雾图的缩略图求暗通道图,并采用双线性插值得到去雾图像;在混合高斯模型的基础上,使用改进的块建模策略降低建模复杂度,提高算法运行速度;结合三帧差分法,根据图像前景所占比例对高斯建模前期和建模后期设定不同的学习率,以抑制光照对目标检测的影响,提高建模速度和准确度。实验结果表明,当光照发生突变时,该算法能较好地描述检测对象,对光照变化有明显抑制作用;与三帧差分法、传统混合高斯模型相比,该算法可有效提高处理速度。 相似文献
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研究了一种基于运动检测的监控视频压缩方法,即先判断出相对于背景场景来说具有感兴趣运动变化发生的图像帧,再对判断出的图像帧进行低损失或无损失的压缩,剩余的图像帧进行高比率的压缩。为判断视频帧有无感兴趣运动变化发生,研究出基于新的多分辨率分析工具——脊波和背景减除法的混合方法,该方法能有效地定位出具有感兴趣运动变化发生的图像帧,并具有计算量较小、人工干预较少、受光照变化影响较小的优点。 相似文献
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结合图像亮度归一化和二维交叉熵的思想提出了一种针对光照变化鲁棒性强的运动目标检测算法。该算法对每幅视频帧图像进行亮度归一化处理,采用一种改进的均值滤波法初始化背景并自动进行背景更新,这种改进的方法在初始化期间有目标出现时仍能得到满意的背景图像,利用二维交叉熵的思想自动选取阈值对背景减得到的差分图像进行分割以检测出视频序列中的运动目标区域。实验结果表明:该运动目标检测算法实时有效,且对光照变化具有很强的鲁棒性。 相似文献