【摘 要】
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针对煤矿智能视频监控环境存在各种复杂动态场景变化的情况,研究了运动目标检测中的3个重要环节：背景建模与更新、前景检测和运动阴影检测与去除。针对这3个环节,提出了相应的
【机 构】
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江苏师范大学智能教育学院,中国矿业大学物联网感知矿山研究中心
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针对煤矿智能视频监控环境存在各种复杂动态场景变化的情况,研究了运动目标检测中的3个重要环节：背景建模与更新、前景检测和运动阴影检测与去除。针对这3个环节,提出了相应的处理方法：基于IFCM聚类算法的自适应背景建模与更新方法,对像素灰度取值进行无监督聚类,自适应选取不同个数的聚类构建各像素背景模型,随场景变化进行聚类修改、添加和删除以完成背景自动更新;联合背景差分信息、三帧差分信息和空间邻域信息的前景检测方法,据此获得较为准确的前景目标;运动阴影检测与去除方法,依据在阴影覆盖前后的灰度图像中,像素具有亮度值
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