论文部分内容阅读
本文主要对车辆视频检测中基于高斯混合模型的自适应背景更新算法进行了研究和仿真实现,并针对图像初始化的几种方法进行了研究和仿真。混合高斯模型算法可以较好地提取多模态图像中的背景与前景,统计直方图法则能较好地提取初始背景,实现背景更新。
车辆视频检测中自适应背景更新算法的研究与仿真实现
【摘 要】
：
本文主要对车辆视频检测中基于高斯混合模型的自适应背景更新算法进行了研究和仿真实现,并针对图像初始化的几种方法进行了研究和仿真。混合高斯模型算法可以较好地提取多模态图像中的背景与前景,统计直方图法则能较好地提取初始背景,实现背景更新。
【机 构】
：
中国传媒大学广播电视数字化教育部工程研究中心
【出 处】
：
中国传媒大学学报(自然科学版)
【发表日期】
：
2013年02期
其他文献
提出一种单目固定场景下，基于贝叶斯框架的数目可变的多目标实时跟踪方法。通过两个阶段实现对目标的有效跟踪：第一阶段为自动初始化，通过背景建模对视频序列进行检测，并实时提取