基于改进混合高斯模型的井下目标检测算法

摘要：

煤矿井下监控视频图像质量差、噪点多、光照易突变,采用传统混合高斯模型进行目标检测存在运行速度慢、算法复杂度高、易受光照影响等问题.针对该问题,提出了一种基于改进混合高斯模型的井下目标检测算法.使用改进的暗通道去雾算法对井下图像进行预处理,对井下雾图的缩略图求暗通道图,并采用双线性插值得到去雾图像;在混合高斯模型的基础上,使用改进的块建模策略降低建模复杂度,提高算法运行速度;结合三帧差分法,根据图像前景所占比例对高斯建模前期和建模后期设定不同的学习率,以抑制光照对目标检测的影响,提高建模速度和准确度.实验结果表明,当光照发生突变时,该算法能较好地描述检测对象,对光照变化有明显抑制作用;与三帧差分法、传统混合高斯模型相比,该算法可有效提高处理速度.

关键词：煤矿井下视频监控、井下目标检测、混合高斯模型、块建模、自适应学习率、三帧差分法

所属期刊栏目：47

分类号：TD67(矿山电工)

资助基金：神东集团煤质预测现场管理项目20199154803

在线出版日期：2021-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：67-72