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基于视频流的目标检测反馈模型
引用本文:于哲舟,李江春,周栩,杨斌,杨礼,黄岚.基于视频流的目标检测反馈模型[J].吉林大学学报(工学版),2009(Z2).
作者姓名:于哲舟  李江春  周栩  杨斌  杨礼  黄岚
作者单位:吉林大学计算机科学与技术学院;
基金项目:广东省教育部产学研结合项目(2007B090400031);;吉林省信息产业厅专项基金项目(2007042)
摘    要:为了增强智能视觉监控系统的实时性,提出了一种反馈模型。首先采用基于混合高斯模型的减背景算法进行运动目标检测;然后采用Kalman滤波算法进行运动目标跟踪;进而提出了一种反馈模型,将跟踪阶段Kalman滤波的状态预测值反馈到检测阶段的减背景操作中来约束目标检测的有效范围。最后将本文方法(采用反馈模型)与一般方法(未采用反馈模型)进行了对比实验,结果表明,本文方法具有良好的目标检测与跟踪效果,在不影响准确性的前提下,显著降低了运算量,增强了系统的实时性,对于智能视觉监控系统的现实应用具有重要意义。

关 键 词:计算机应用  智能视觉监控  运动目标检测  目标跟踪  混合高斯模型  Kalman滤波

Feedback model for object detection based on video stream
YU Zhe-zhou,LI Jiang-chun,ZHOU Xu,YANG Bin,YANG Li,HUANG Lan.Feedback model for object detection based on video stream[J].Journal of Jilin University:Eng and Technol Ed,2009(Z2).
Authors:YU Zhe-zhou  LI Jiang-chun  ZHOU Xu  YANG Bin  YANG Li  HUANG Lan
Affiliation:College of Computer Science and Technology;Jilin University;Changchun 130012;China
Abstract:A feedback model was put forward in order to improve the real-time capability of intelligent video surveillance.First,the background subtraction method based on Gaussian mixture model was adopted to detect moving objects.And the Kalman filter algorithm was adopted to perform the real-time object tracking.Then a feedback model was put forward.In the model,the results of tracking was fed back to the detection stage in order to restrict the detection regions.By experiments,the proposed method(which used the fe...
Keywords:computer application  intelligent video surveillance  moving object detection  object tracking  Gaussian mixture model  Kalman fiter  
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