基于匹配分布和混合高斯模型的车辆检测算法

为解决高斯混合模型GMM(Gaussian Mixture Model)在车辆检测中存在的车辆断裂等问题,提出了一种基于匹配度分布的混合高斯车辆检测算法.该算法采用c均值聚类法计算混合高斯模型初始值,得到初步的背景模型;匹配度分布的提出充分考虑了背景变化的时间性和空间性的特性;根据前几帧检测结果得到每个点的匹配度分布,对当前图片改变背景学习的规则,去除了干扰,适应了背景的变化.实验结果表明,该算法较传统的混合高斯检测方法检测率平均提高16％以上,使背景也更稳定和准确,克服了车辆检测的断裂以及光照突变等问题,提高了车辆区域检测的准确性.     

基于改进的自适应混合高斯背景模型的车辆检测方法

针对静止摄像机条件下运动车辆的检测问题,提出一种改进的自适应混合高斯背景模型的方法.该方法初始时通过三帧差分法判断运动目标所在区域,运用提出的区域背景更新算法生成初始背景图像,然后在Stauffer等人提出的自适应混合高斯背景模型的基础上融入帧间差分和背景差分相结合的方法用于判定运动目标区域和背景区域,通过对背景区域和运动目标区域设置不同的学习率来更新背景模型,提高了模型的收敛速度.实验结果表明,同传统检测方法相比,改进的算法能较快地初始化背景模型并能有效地检测出运动车辆,有较强的鲁棒性和较好的自适应能力.     

基于改进高斯混合模型和卡尔曼滤波的车辆检测与跟踪

提出一种基于改进高斯混合模型和卡尔曼滤波的车辆检测与跟踪方法.该方法在车辆检测阶段,为了解决传统高斯混合模型对运动目标速度变化自适应能力较差的问题,通过定义运动目标速率因子,给出一种模型学习率自适应更新策略,对传统高斯混合模型进行了改进,并用以实现车辆检测;在车辆跟踪阶段,通过建立一个适用于视频目标跟踪的卡尔曼滤波系统,并以车辆检测阶段输出的车辆质心为该卡尔曼滤波系统的量测值,实现了选定车辆目标的跟踪.实验结果表明,该方法车辆检测与跟踪效果良好,能满足实际交通监控系统的需求.     

基于高斯混合模型和卡尔曼滤波的车辆检测与跟踪方法

提出一种改进的车辆检测与跟踪方法。在目标检测阶段,针对传统高斯混合建模算法对环境变化适应能力较差的问题,设计一个环境变化判断因子,据此进行高斯混合模型更新率的自动切换;在车辆跟踪阶段,为提高跟踪精度和跟踪效率,引入卡尔曼滤波并设计了跟踪列表进行单目标和多目标的跟踪。实验表明,该方法对光照突变有较好的适应性,能实现车辆的有效检测与跟踪。     

基于自适应混合高斯模型的运动目标检测

研究视频监控系统中序列图像的运动目标检测问题。传统的目标检测方法无法克服背景图像变化、场景光线突变等问题。采用混合高斯分布对背景进行建模,并根据输入的当前帧图像的像素信息进行背景模型更新,能够准确地检测出运动目标。通过相关仿真实验,验证该方法具有一定的可靠性。     

基于自适应混合高斯模型的前景目标检测

在计算机视觉研究中,从视频序列中提取出前景目标是关键步骤之一。而混合高斯背景模型是前景目标检测的一种常用算法。针对传统混合高斯建模过程中分别对每个像素建立固定个数的高斯模型和相同的学习率这一缺陷,本文先对视频帧进行了分块处理,然后自适应的对每个像素块采取不同的高斯分布个数和学习率,并且在建模过程的不同时间段采用不同的学习率,最后对检测结果在空域上进行数学形态学的处理。实验结果表明,与传统检测方法相比,该方法能够更加准确和快速地检测出前景目标。     

基于空间信息高斯混合模型的运动车辆检测

针对传统的高斯混合模型运动目标检测法仅仅在像素域的时间尺度上对像素进行分类,而忽视空间位置信息,导致在背景图像和场景的动态变化情况下造成误判等问题,提出了一种基于空间邻域加权的高斯混合模型的运动车辆检测方法.该方法首先根据像素的空间尺度上特征信息,定义了一个具有抑制噪声能力的空间信息函数;然后设计了具有空间约束的当前像...     

基于Davinci-DM6467的高斯混合模型算法的实现

针对智能监控中运动目标检测的问题,提出了基于Davinci-DM6467的高斯混合模型像素级的背景分割策略。对彩色图像建立高斯混合模型,根据场景中象素点的稳定性来调整模型参数的更新速率;通过和马氏阈值进行对比来判断是不是要更新背景模型;通过和背景阈值进行对比来判断哪几个模型是属于背景区域。经验证性实验测试,结果表明,高斯混合模型在运动检测中实时性好,对环境有较强的鲁棒性。     

一种混合高斯背景模型下的像素分类运动目标检测方法

运动目标检测在智能视频监控、人机交互、目标导航等诸多领域有着广泛应用.背景减法是运动目标检测中应用较广泛的一种方法.在该方法中,背景建模和阈值化分割是最重要的步骤,直接决定了检测效果的好坏.当目标本身变化比较大时,若利用传统的基于全局阈值的分割法,分割效果并不理想.针对基于全局阈值分割差分图像存在的问题,本文提出了一种...     

基于混合高斯模型的运动目标检测算法

针对摄像机在静止条件下的自适应运动目标检测,提出一种改进的运动目标检测算法。首先,针对高斯混合背景建模初期背景建模效果不理想的问题,利用统计的方法得到背景模型,根据背景图像建立高斯混合模型;在模型学习方面,为均值与方差设置了不同的学习率。针对传统的LBP算子的缺陷,提出了一种改进的纹理特征算子,将其与HSV颜色空间去阴影的方法相结合,从而实现对阴影的检测与去除,利用随机Hough算子对圆的检测原理,在运动目标检测的基础之上,实现对人头的边缘检测。实验结果表明:该算法可以很好地检测出运动目标,并能够有效去除运动目标包含的阴影区域,从而实现人头区域的检测。     

一种基于历史背景的混合高斯背景建模算法

针对背景场景重复显现问题,提出了一种基于历史背景的混合高斯模型(History Background-based GMM,HBGMM).相较于传统的混合高斯模型,该模型对历史背景模型进行标记,并通过判决匹配次数快速调整历史背景模型的学习率.同时对模型权重低于阈值下限历史模型和非历史模型进行区别处理,用该方法更新模型权重从而降低误检率,使历史模型尽量避免误删除.实验结果表明,本文提出的基于历史背景的混合高斯背景模型能够实现记忆背景的功能,从而更快地适应场景的变化,减少前景误判.     

基于高斯混合模型的无线传感器网络定位算法

针对距离误差对定位结果的影响,提出一种基于高斯混合模型的无线传感器网络定位算法.该算法将高斯混合模型方法引入到无线传感器网络的定位问题中,通过高斯混合模型分析找出误差较大的距离信息并将其剔除,对剩余距离信息使用三边测量定位法进行定位求解,同时结合加权定位算法进行位置估计.仿真实验结果表明,改进算法能提高定位精度,且定位结果更稳定.     

基于风险决策混合高斯背景建模快速检测前景目标突变

将风险决策引入前景目标的突变判断中,通过设计一个时序计数器函数来记录图像上某一像素点被划为前景的次数,当次数大于某一阈值时,将该像素从前景点改判为背景点,据此可以估计该像素点为背景点的概率,做出风险决策,以便及时更新混合高斯背景模型参数,从而减少多个高斯模型的高额计算量．最后通过实验验证了算法在目标检测率和实时性方面的改进．     

一种改进的基于混合高斯分布模型的自适应背景消除算法

视频检测技术是智能交通系统研究中一个重要研究方向,根据交通流视频检测的特点,对基于混合高斯分布模型的自适应背景消除方法进行了改进.包括:背景模型匹配只使用亮度信息;将高斯分布模型按权值、方差排序;使用单目深度信息来确定背景;动态调整采样频度等.实验表明,本文提出的算法,分割效果较佳,分割的实时性大大增强.     

一种新的高斯混合模型参数估计算法

该文提出了一种高斯混合模型（GMM）参数估计的改进算法．原始的特征向量先经Schmidt正交化消除各维间的相关性,再用数学形态学方法估计出各维概率分布中混合分量的真实个数,最后按真实的混合分量个数用EM算法对各维分别作标量GMM参数估计．该方法能缓解GMM传统参数估计算法引起的“不易扩展”的不便．实验结果表明,将其应用于说话人辨认,能在较大幅度提高训练速度的基础上相对传统GMM参数估计方法获得更高的识别率．     

基于高斯混合密度函数估计的语音分离

基于最大熵法（Ｍａｘｉｍｕｍ Ｅｎｔｒｏｐｙ,ＭＥ）、最小互信息量法（Ｍｉｎｉｍｕｍ Ｍｕｔｕａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ,ＭＭＩ）和最大似然法（ＭａｘｉｍｕｍＬＩｋｅｌｉｈｏｏｄ,ＭＬ）最解决盲信号分离问题的常用算法,分析了ＭＥ、ＭＭＩ以及ＭＬ算法之间关系。基于高斯混合模式（Ｇａｕｓｓｉａｎ Ｍｉｘｔｕｒｅ Ｍｏｄｅｌ,ＧＭＭ）概率密度函数估计,提出了一种采用反馈结构的扩展最大熵语音分离算法,与