| 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 |
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| 引用本文： | 王亮生,程荫杭. 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[J]. 北京交通大学学报(自然科学版), 2003, 27(6): 22-25 |
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| 作者姓名： | 王亮生 程荫杭 |
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| 作者单位： | 北京交通大学电子信息工程学院，北京交通大学电子信息工程学院 北京100044，北京100044 |
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| 基金项目： | 高等学校博士学科点专项科研项目;2000000413; |
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| 摘 要： | 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.
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| 关 键 词： | 图像处理 混合高斯分布模型 背景消除 视频检测 |
| 文章编号： | 1000-1506(2003)06-0022-04 |
| 修稿时间： | 2003-02-12 |
An Improved Background Subtraction Using Adaptive Gaussian Mixture Models |
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| WANG Liang_sheng,CHENG Yin_hang. An Improved Background Subtraction Using Adaptive Gaussian Mixture Models[J]. JOURNAL OF BEIJING JIAOTONG UNIVERSITY, 2003, 27(6): 22-25 |
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| Authors: | WANG Liang_sheng CHENG Yin_hang |
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| Abstract: | The video vehicle detection technique is an important research field of ITS. Based on the features of video vehicle detection, this paper improves the method of background subtraction using adaptive Gaussian mixture models. These improvements include: background model matching uses only the luminance information; ranking Gaussian mixture models according to weight and variance; selecting background model using monocular depth information; making dynamic adjustment of sampling rate. The experiments show that the segment quality is good, and real_time performance is greatly improved. |
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| Keywords: | image processing Gaussian mixture model background subtraction video vehicle detection |
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