视频监控中潜在长期停留物体的检测算法  

作　　者：于亚楠 苏远歧[2] 

机构地区：[1]濮阳职业技术学院数学与信息工程学院,河南省濮阳市457000 [2]西安交通大学计算机科学与技术系,陕西省西安市710000

出　　处：《电子技术与软件工程》2020年第21期114-115,共2页ELECTRONIC TECHNOLOGY & SOFTWARE ENGINEERING

基　　金：国家自然科学基金《无人驾驶环境感知智能的测试模型与可靠性分析》(项目编号:61973245)。

摘　　要：本文提出视频监控中长期停留物体的检测算法,识别出视频中潜在长期停留的物体。该方法组合使用长短两个时间尺度下的前背景模型,短背景模型是根据混合高斯的背景模型法,得到视频中快速运动的物体;长时间尺度下的前背景模型法根据背景差分法获得前背景像素点的基础上,得到视频中长期停留物体在当前时刻图像上的一个背景估计。实验结果表明:该算法在现实的视频场景下识别潜在长期停留物体的准确率高、鲁棒性强。

关 键 词：目标检测 前背景模型 混合高斯 帧间差分 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]