【摘 要】
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多媒体视觉运动轨迹标识在军事目标跟踪、机器人视觉、动态手势识别、交通信息监测等众多领域具有广泛的应用前景。针对当前方法由于受到多媒体视觉图像中复杂背景和光照、噪声等影响,无法提取获得更多有效的运动轨迹特征,导致运动轨迹标识结果与实际运动轨迹偏差较大,虚警率较高、提取耗时较长。提出一种基于人工蜂群算法的多媒体视觉图像运动轨迹标识方法,将采集获得的多媒体视觉监控图像中的运动目标进行二值化处理,并二值化
【基金项目】
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关于我国寒冷地区外墙绿化节能技术基础研究（2016PYZYYY13）
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多媒体视觉运动轨迹标识在军事目标跟踪、机器人视觉、动态手势识别、交通信息监测等众多领域具有广泛的应用前景。针对当前方法由于受到多媒体视觉图像中复杂背景和光照、噪声等影响,无法提取获得更多有效的运动轨迹特征,导致运动轨迹标识结果与实际运动轨迹偏差较大,虚警率较高、提取耗时较长。提出一种基于人工蜂群算法的多媒体视觉图像运动轨迹标识方法,将采集获得的多媒体视觉监控图像中的运动目标进行二值化处理,并二值化处理后的运动目标图像进行背景自适应更新;采用自适应门限滤波对背景更新后的图像进行处理,滤除伪目标运动轨迹
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