金广智
- 作品数：4 被引量：17H指数：2
- 供职机构：第二炮兵工程学院五系更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 抗阴影和遮挡的动目标检测与跟踪
- 2011年
- 实际场景中往往存在运动阴影和障碍物遮挡等情况,严重影响了目标检测和跟踪的效果。为解决此问题,提出了一种抗阴影和遮挡的的运动目标检测与跟踪方法。该方法首先引入分类浮动更新策略,有效减轻了运算负担;其次,利用基于纹理梯度差和颜色特征不变量的阴影检测模块,为后续更加准确的分割前景创造了条件;然后采用基于MeanShift框架和最大化后验概率匹配相结合的方式跟踪目标,并引入了障碍遮挡跟踪机制,以降低运动目标在遮挡场景跟丢的可能性。实验表明,该方法可有效检测出运动目标的阴影,实现在遮挡场景对运动目标的稳定跟踪。
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- 关键词：目标检测与跟踪
- 基于目标信息量变化的自调整跟踪算法被引量：1
- 2012年
- 针对视频跟踪中的传统Mean-Shift方法不能有效跟踪尺度有明显变化的目标这一问题,将图像信息量度量理论引入到了算法之中,提出了一种自适应窗宽的改进Mean-Shift跟踪算法。该算法利用均值漂移矢量对目标位置进行预测,然后结合目标信息量的变化来自适应的调整跟踪窗的尺度,从而快速稳定的对目标进行定位跟踪。实验结果表明改进算法能较好适应目标的尺度变化,跟踪效果良好。
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- 关键词：目标跟踪MEAN-SHIFT算法
- 基于混合高斯模型的新型目标检测系统被引量：11
- 2011年
- 针对传统混合高斯模型计算量过大及其在非平稳背景下存在的问题,提出一种新型运动目标检测系统。该系统引入模型等权重初始化策略,改善了视频检测初始阶段的效果;通过基于线性均差的模型匹配方法,减少了对方差的运算次数,有效减少了模型的计算量;加入干扰信息处理模块,以增强模型在复杂背景下的生存能力。经实验验证,新型系统准确检测出了视频初始阶段的多运动目标,可使进入场景后停留的目标快速融入背景,并能有效克服非平稳背景的扰动。实验结果表明该系统相比经典模型,准确性和鲁棒性均有明显改善。
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- 关键词：目标检测混合高斯模型
- 融合时空信息的运动目标检测算法被引量：6
- 2011年
- 传统运动目标检测算法在处理诸如树叶晃动、水面波纹等动态场景时效果不理想。为此,针对动态场景下所存在的背景扰动问题,提出一种融合时间和空间信息的运动目标检测算法。该算法通过增量式主成分分析提取空间上图像的背景信息,结合三帧差分法所提取的时域信息进行融合决策以提取运动目标。实验结果表明,该算法能够在动态场景中有效提取运动目标,且检测结果优于混合高斯模型算法。
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- 关键词：智能视频运动目标检测时空信息三帧差分法
