【摘 要】
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本文针对固定场景和固定摄像头的实时监控中，模型初始化时，基于高斯混合模型的运动目标检测算法对已经存在的运动目标无法做到快速收敛而导致目标检测准确率低的问题，提出了
【机 构】
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浙江理工大学自动化研究所, 杭州 310018
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本文针对固定场景和固定摄像头的实时监控中，模型初始化时，基于高斯混合模型的运动目标检测算法对已经存在的运动目标无法做到快速收敛而导致目标检测准确率低的问题，提出了一种改进算法。该算法通过采用K-均值聚类方法对混合高斯模型进行参数初始化，同时对匹配准则和高斯分布生成准则进行了优化，减少了经典算法的计算量。实验结果表明，与经典算法相比，改进算法能够快速、准确地检测运动目标。
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