【摘 要】
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在室外环境中,可见光相机可以获取场景中丰富的纹理细节和光谱信息,但受光照变化的影响很大;而热红外相机对光照变化不敏感,但热红外成像时比度低、颜色信息缺失.为了充分利
【机 构】
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淮阴工学院计算机工程学院,西南科技大学计算机科学与技术学院,淮安市物联网技术及应用研究重点实验室
【基金项目】
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教育部科学技术研究重大项目(311024);江苏省“六大人才高峰”项目(2013DZ XX023);江苏省“333工程”;淮安市“533工程”;淮安市科技计划项目(HAG2013057,HAG2013059);西南科技大学研究生创新基金资助项目(13ycjj40)资助
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在室外环境中,可见光相机可以获取场景中丰富的纹理细节和光谱信息,但受光照变化的影响很大;而热红外相机对光照变化不敏感,但热红外成像时比度低、颜色信息缺失.为了充分利用两者的互补信息,实现运动目标的精确检测,同时提高检测的鲁棒性,提出了一种应用RGBT混合高斯模型的目标检测方法.该方法将热红外图像作为第4个分量加入到传统的混合高斯模型中,提高了算法的正检率;还引入了阴影去除算法,增强了算法的鲁棒性.实验表明,该方法比传统的混合高斯模型检测精度更高,目标更完整,同时也能较好地满足实时性的要求.
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