铁路客运站复杂环境中的运动目标检测

摘要：

采用分层组织的形式将传统高斯混合模型分为背景层、竞争层和噪声层,各层分别采用不同的更新机制,在各层之间引入晋级和降级机制以纠正可能存在的误判.采用基于轮廓检测的噪声滤波实现噪声层更新以消除噪声,并利用直方图匹配检测伪前景区域以提高对背景变化的适应能力.使用停车场视频和铁路客运站候车室视频对改进后高斯混合模型的检测效果进行了验证.验证结果表明:改进的高斯混合模型有效避免了长期静止的目标被融入背景,降低了光线突变或摄像机噪声的干扰,加快了背景改变时模型的更新速度,目标检测速度比传统GMM提高了10％.检则方法满足了铁路客运站智能视频监控实时性和准确性的要求,为视频分析奠定了基础.

关键词：运动目标检测、高斯混合模型、直方图匹配、噪声滤波、分层组织、轮廓检测

所属期刊栏目：13

分类号：U491.116(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：国家863计划项目2009AA11Z211;铁道部专项资金支持课题研究项目J2011X007;上海市教委重点学科建设项目J50503

在线出版日期：2013-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：113-120