【摘 要】
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针对现有背景建模算法难以处理复杂前景及间歇性运动前景的问题,提出了一种基于非监督学习的背景建模算法(改进的BM-Unet算法)。该算法结合光流法和Pearson相关系数在视频帧
【机 构】
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华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(222201917006)
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针对现有背景建模算法难以处理复杂前景及间歇性运动前景的问题,提出了一种基于非监督学习的背景建模算法(改进的BM-Unet算法)。该算法结合光流法和Pearson相关系数在视频帧上提取背景关注区域,以此优化网络训练集和损失函数,从而有效提高了该算法在复杂前景情况和前景停留情况下的适应性;在此基础上,为进一步提高背景生成的精确度,又提出了一种堆叠Unet网络架构BM-SUnet(background modelling stacked Unet)。在SBMnet数据集上与现有算法在可视化效果和评估参数两方面的
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