基于GMM的视频目标检测算法研究及应用

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近年来,随着计算机技术和互联网的快速发展,计算机技术对创建智能化社会提供了良好的技术支持。其中,计算机视觉领域中的目标检测技术成为监控领域的关键技术,广泛的应用在医疗、交通测速、军事打击及其他一些领域。本文针对背景建模法进行深入研究,提出了两种改进的混合高斯模型(Gaussian Mixture Model,GMM)目标检测算法,研究的主要内容分为以下部分:(1)GMM在目标检测过程中容易受到灯光、目标颜色与背景颜色相似、目标阴影和拍摄高度等因素的干扰。针对以上问题,提出了一种基于改进整体嵌套边缘检测(Holistically-Nested Edge Detection,HED)网络和Otsu双阈值分割的GMM算法。首先,改进模型针对视频帧的背景、噪声、前景目标进行双阈值分割,合理选取高斯模型个数。其次,利用HED网络对输入图片进行边缘检测。将HED网络检测的边缘结果和双阈值分割的GMM检测结果进行与运算,得到最终目标检测结果。(2)GMM算法在目标检测中采用固定的模型个数描述像素点的状态、固定的学习率更新背景。针对GMM算法的以上不足,提出一种自适应选取模型个数和学习率自适应环境变化的GMM算法。通过模糊理论将视频分为三个模糊子集,然后计算每一部分的模糊熵,最后根据视频模糊熵的最大值确定需要的模型个数。引入视频帧的相关性,度量参考帧与检测帧之间的相关性,比较背景变化因子与背景变化系数确定不同的学习率。(3)为了加强祁连山环境的保护力度与有效性,将改进的算法应用到祁连山环境保护中,主要检测祁连山火灾、有害动物、盗猎等。通过实验验证(1)中的算法性能发现,改进算法的检测率更高,目标较小时检测轮廓更加完整,检测效果更好。实验验证(2)中的算法能够消除噪声影响,有效的节约了高斯模型的个数,能够自适应环境变化。提高了检测准确率,降低了检测耗时。目标检测算法应用于祁连山环境保护,能够有效的保护祁连山生态环境与林区安全。
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