【摘 要】
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传统视觉背景提取(ViBe)算法检测结果存在Ghost区域,且受环境变化影响,在提取前景时容易产生误检或漏检。针对这些问题,提出了一种基于运动目标自适应检测的改进ViBe算法。首
【基金项目】
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National Natural Science Foundation of China(No.61761027),Postgraduate Education Reform Project of Lanzhou Jiaotong University(No.1600120101)
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传统视觉背景提取(ViBe)算法检测结果存在Ghost区域,且受环境变化影响,在提取前景时容易产生误检或漏检。针对这些问题,提出了一种基于运动目标自适应检测的改进ViBe算法。首先在背景模型初始化过程中,通过对均值背景建模设置调节参数方式获取真实背景,利用该背景初始化ViBe背景模型;其次在前景检测过程中,根据场景变化引入自适应半径阈值对前景进行自适应检测;最后对检测结果中存在的空洞进行数学形态学闭运算填充。实验结果表明,改进算法能够有效抑制Ghost区域,并在环境变化的情况下较完整地检测前景目标,与传统
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