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| 基于改进粒子滤波的煤矿视频监控模糊目标检测 | |
| 作者单位： | ;1.中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院;2.安徽理工大学经济与管理学院 |
| 摘 要： | 针对煤矿井下智能视频监控采集到的视频图像质量较差、干扰多、噪点多、目标检测不准确等问题,提出了一种基于改进粒子滤波的模糊目标检测方法。在标准粒子滤波理论框架下,以视频多图像帧差为基础构建非线性、非高斯多系统状态空间融合模型;在图像帧差得到的关键点区域范围内进行粒子抽样及概率密度的传播;利用加权后验样本粒子表示多系统状态空间融合模型的后验概率密度;采用样本均值方法融合估计系统后验状态;最后对系统状态空间模型进行输出,得到目标检测结果。使用三交河煤矿井下视频监控数据进行试验验证,分别釆用改进的粒子滤波、标准粒子滤波、无损卡尔曼滤波以及扩展卡尔曼滤波等方法进行对比。试验结果表明:针对煤矿井下视频模糊目标检测问题,改进的多状态空间模型及关键区域采样粒子滤波算法具有良好的目标检测效果。 |
| 关 键 词： | 信息处理技术 目标检测 粒子滤波 多状态空间 关键区域采样 |
Blurred object detection based on improved particle filter in coal mine underground surveilance |
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| Keywords: | |
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