【摘 要】
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运动目标检测是物联网智能视频监控中的一个重要环节。通过对各种阴影检测方法的研究,我们发现仅仅通过一种特征进行处理并不能准确的检测出阴影。因此,本文提出了一种基于机
【机 构】
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天津理工大学计算机科学与工程学院计算机视觉与系统教育部重点实验室; 天津理工大学计算机科学与工程学院智能计算及软件新技术天津市重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61571328);天津市重大科技专项(15ZXDSGX00050,16ZXFWGX00010);天津市科技支撑重点项目(17YFZCGX00360);天津市自然科学基金项目(15JCYBJC46500);天津市科技创新团队项目(12-5016,13-5025,2015-23)资助项目
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运动目标检测是物联网智能视频监控中的一个重要环节。通过对各种阴影检测方法的研究,我们发现仅仅通过一种特征进行处理并不能准确的检测出阴影。因此,本文提出了一种基于机器学习的运动目标阴影检测新方法。该方法深度融合颜色信息、光学不变性以及纹理特征等因素,通过机器学习,自适应地进行目标阴影检测,在综合分析三种信息检测结果的基础上,实现对阴影的有效确定。该算法能够有效地结合各种方法的优势,在物联网应用中取得了较好的效果和运行效率。
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