【摘 要】
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为了减少光线突变对光流提取的干扰,实时、可靠地提取运动目标前景,采用双背景模型方法,即自适应的滑动平均背景更新算法融合HSV颜色空间背景模型提取前景。在运动目标前景的
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60873147,41001302)
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为了减少光线突变对光流提取的干扰,实时、可靠地提取运动目标前景,采用双背景模型方法,即自适应的滑动平均背景更新算法融合HSV颜色空间背景模型提取前景。在运动目标前景的最小邻接矩形区域内,采用Lucas-Kanade方法计算光流信息,通过光流信息计算出运动目标的单位加权光流能量来判断是否发生异常行为。在室内外环境的实验结果表明:该方法能够稳定地检测人的异常行为,鲁棒性较高,计算复杂度较低,能够满足实时性要求。
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