| 基于LPT和改进背景减算法的运动目标检测方法 |
| |
| 引用本文： | 张震,;陈修霞,;张淑静.基于LPT和改进背景减算法的运动目标检测方法[J].机电一体化,2014(5):7-10. |
| |
| 作者姓名： | 张震 ;陈修霞 ;张淑静 |
| |
| 作者单位： | [1]上海大学机电工程与自动化学院,上海200072; [2]山东鲁能智能技术有限公司,济南251000 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学家基金项目（51005143）; 上海市教委创新团队（机械电子工程） |
| |
| 摘 要： | 生物视觉系统具有对运动目标敏感、分辨率调节迅速等特点,能准确无误地识别目标。对数极坐标变换(log polar transformation,LPT)是生物视觉的基础。对已有的传统运动目标检测算法进行了比较分析,并在仿生视觉认知模型基础上提出了一种基于对数极坐标变换和改进背景减算法的运动目标检测方法。该方法使用混合高斯背景建模,通过对对数极坐标变换后的图像进行柔和帧差法和背景建模的背景减算法,实现对运动目标的检测。通过实验分析,结果表明该方法可有效实现目标的准确快速检测定位和跟踪。
|
| 关 键 词： | 对数极坐标变换 运动目标检测 背景建模 混合高斯 |
An Moving Object Detect Method Based on LPT and Background Subtraction |
| |
| Abstract: | In this paper,the traditional moving object detection method were compared and analyzed.Based on the cognitive model of bionic vision,a moving object detection method was proposed.It was based on log polar transformation（LPT） and background subtraction algorithm.First,using Gaussian mixture model,background model was built after LPT processing.Then,combining frame difference and background difference,a background subtraction algorithm was used to detect the moving object.Finally,experimental results showed that the proposed method for motion objective detection was effective. |
| |
| Keywords: | log polar transformation moving object detection background model Gaussian mixture model |
| 本文献已被 CNKI 维普 等数据库收录！ |
|
