基于混合高斯和帧间差分的机场跑道入侵检测

被引：4

作者：

谭笑 ^{[1
,2
]}

柯泽贤 ^{[3
]}

机构：

[1] 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室

[2] 海军工程大学管理工程系

[3] 海军工程大学电气工程学院

来源：

计算机仿真 | 2014年 / 31卷 / 11期

关键词：

帧间差分; 混合高斯模型; 背景更新; 运动目标检测; 跑道入侵;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

入侵机场跑道的威胁目标检测,难点在于算法的高精度和实时性。针对传统混合高斯背景差分运动目标检测算法自适应性较差的缺点,提出一种混合高斯背景差分与帧间差分相结合的运动目标检测算法,将帧间差分的结果反馈到混合高斯模型中,实现光线突变时高斯模型快速收敛,再进行图像后处理以获得精准的运动威胁目标。在Matlab仿真平台上进行实验,结果表明,提出的算法兼顾了检测的速度和精度,分别可达10-1秒级和像素级,满足了入侵机场跑道的威胁目标检测的需求,为机场终端区跑道入侵检测提供了有效的方法。

引用

页码：38 / 41

页数：4

共 8 条

[1]

A Statistical Approach to Background Subtraction for Surveillance Systems. Naoya Ohta. International Conference on Computer Vision . 2001

[2]

Runway Safety Monitor Algorithm for Runway Incursion Detection and Alerting. David F Green Jr. NASA-CR-182463 . 2002

[3]

Runway incursion and Prevention:A Technology Solution. Steven D Young,Denise R Jones. the International Federation of Airworthiness’’31st International Conference . 2001

[4]

Comparison of target detection algorithms using adaptive background models. Daniela Hall,J Nascimento,P Ribeiro,E Andrade. International Workshop on Performance Evaluation of Tracking and Surveillance . 2005

[5]

Formal verification of the NASA runway safety monitor[J] . Radu I. Siminiceanu,Gianfranco Ciardo. &nbspInternational Journal on Software Tools for Technology Transfer . 2007 (1)

[6]

A re-evaluation of mixture of Gaussian background modeling[video signal processing applications]. H.Wang,D.Surer. IEEE Proceedings of ICASSP‘ 05 . 2005

[7] Real-time moving object detection for video monitoring systems [J].

Wei Zhiqiang Ji Xiaopeng Wang Peng Dept of Computer Science Ocean Univ of China Qingdao PR China Qingdao Branch Shandong Provincial Branch Corporation China Telecom Qingdao PRChina .

Journal of Systems Engineering and Electronics, 2006, (04) :731-736

[8] 基于三帧差分和连通性检验的图像运动目标检测新方法附视频 [J].

吕国亮 ;

赵曙光 ;

赵俊 .

液晶与显示, 2007, (01) :87-93

← 1 →