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基于改進(jìn)視覺(jué)背景提取算法的運動(dòng)目標檢測
DOI:
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作者:
作者單位:

常州大學(xué) 機械與軌道交通學(xué)院

作者簡(jiǎn)介:

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

TP391.41 ???

基金項目:

江蘇省產(chǎn)業(yè)前瞻與關(guān)鍵核心技術(shù)-碳達峰碳中和科技創(chuàng )新專(zhuān)項資金項目(BE2022044),


Moving Object Detection Based on Improved Visual Background Extraction Algorithm
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    摘要:

    針對經(jīng)典視覺(jué)背景提取算法(visual background extraction algorithm, ViBe)因初始幀存在運動(dòng)目標易產(chǎn)生鬼影以及對擾動(dòng)背景適應性差的問(wèn)題,提出一種改進(jìn)ViBe算法。利用改進(jìn)三幀差分法和最小外接矩形定位初始幀運動(dòng)目標,并通過(guò)局部初始化的方法進(jìn)行鬼影抑制;在背景模型初始化階段,定義灰度相似函數從時(shí)域和空域信息中中等比例選取像素點(diǎn)建立背景模型,增強背景模型的魯棒性;在前景檢測檢測階段,通過(guò)平均差法衡量樣本集合的離散度,構建自適應分割閾值代替原有的固定分割閾值以適應背景擾動(dòng)。實(shí)驗表明,改進(jìn)算法可以有效抑制鬼影產(chǎn)生并且提高算法在擾動(dòng)背景下的適應性和檢測準確度。

    Abstract:

    Aiming at the problem that the classical visual background extraction algorithm (ViBe) is prone to ghost images due to the presence of moving objects in the initial frame and poor adaptability to dynamic backgrounds, an improved ViBe algorithm is proposed. Using the improved three-frame difference method and the minimum circumscribed rectangle. The initial frame moving target is located, and ghosting is suppressed by the method of local initialization; In the initial stage of the background model, a grayscale similarity function is defined to select pixels in a moderate proportion from the temporal and spatial information to establish a background model to enhance the robustness of the background model; In the foreground detection stage, the average difference method is used to measure the dispersion of the sample set, and an adaptive segmentation threshold is constructed to replace the original fixed segmentation threshold to adapt to the background disturbance. Experiments show that the improved algorithm can effectively suppress ghosting and improve the performance of the algorithm in disturbance Adaptability and detection accuracy in context.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

陳從平,江高勇,張力,凌陽(yáng),郁春明,閆煥章,張屹.基于改進(jìn)視覺(jué)背景提取算法的運動(dòng)目標檢測計算機測量與控制[J].,2022,30(12):105-111.

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歷史
  • 收稿日期:2022-09-07
  • 最后修改日期:2022-09-14
  • 錄用日期:2022-09-15
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2022-12-22
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