一种改进视觉背景提取(ViBe)算法的车辆检测方法

被引：11

作者：

杨勇 ^{[1
]}

孙明伟 ^{[1
]}

金裕成 ^{[2
]}

机构：

[1] 重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室

[2] 韩国仁荷大学KMS实验室

来源：

重庆邮电大学学报(自然科学版) | 2014年 / 03期

关键词：

视觉背景提取(ViBe); 视频检索; 车辆检测; 鬼影移除;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

视觉背景提取(visual background extractor,ViBe)算法应用在车辆检测时存在一个比较明显的缺点,即当视频第1帧中存在待检测的移动车辆时,在后续帧的车辆检测过程中,对应第1帧中车辆的位置处会出现鬼影并且鬼影会持续一段时间才会彻底消失,从而干扰后续帧的检测效果。提出一种改进的ViBe建模方法,新方法在前n帧中实现初始模型的初始化,并结合ViBe算法的更新方法进行模型更新。在不同分辨率、不同场景的视频中对原算法和提出的改进方法进行对比实验,实验结果表明,在第1帧中不包含车辆和包含车辆2种情况下,提出的改进的算法都能有效地检测出移动车辆且不会产生鬼影的问题。因此,改进方法比原算法更有效和实用。

引用

页码：397 / 403

页数：7

共 8 条

[1] 基于混合搜索算法的图像稀疏分解
张华
张葛祥
程吉祥
[J]. 重庆邮电大学学报(自然科学版), 2011, (03) : 349 - 354+373
[2] 智能交通监控中运动目标检测与跟踪算法研究[D]. 崔雨勇.华中科技大学. 2012
[3] 基于改进的混合高斯模型的运动目标检测算法[D]. 张宗彬.哈尔滨工程大学. 2010
[4] Spatio-temporal context for codebook-based dynamic background subtraction[J] . Mingjun Wu,Xianrong Peng.AEUE - International Journal of Electronics and Communications . 2009 (8)
[5] A consensus-based method for tracking: Modelling background scenario and foreground appearance[J] . Hanzi Wang,David Suter.Pattern Recognition . 2006 (3)
[6] A practical adaptive approach for dynamic background subtraction using an invariant colour model and object tracking[J] . Bijan Shoushtarian,Helmut E. Bez.Pattern Recognition Letters . 2004 (1)
[7] PERFORMANCE OF OPTICAL-FLOW TECHNIQUES
BARRON, JL
FLEET, DJ
BEAUCHEMIN, SS
[J]. INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER VISION, 1994, 12 (01) : 43 - 77
[8] Improved adaptive Gaussian mixture model for back-ground subtraction .2 ZIVKOVIC Z. Proceedings of the International Confer-ence on Pattern Recognition . 2004

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