【摘 要】
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传统视觉背景提取（ViBe:Visual Background Extractor）算法检测结果存在Ghost区域，且受环境变化影响在提取前景时容易产生误检或漏检。针对这些问题，提出了一种基于运动目标自适
【出 处】
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Journal of Measurement Science and Instrumentation
【基金项目】
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National Natural Science Foundation of China (No.61761027);Postgraduate Education Reform Project of Lanzhou Jiaotong University (No.1600120101)
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传统视觉背景提取（ViBe:Visual Background Extractor）算法检测结果存在Ghost区域，且受环境变化影响在提取前景时容易产生误检或漏检。针对这些问题，提出了一种基于运动目标自适应检测的改进ViBe算法，首先在背景模型初始化过程中，通过对均值背景建模设置调节参数方式获取真实背景，利用该背景初始化ViBe背景模型；其次在前景检测过程中，根据场景变化引入自适应半径阈值对前景进行自适应检测；最后对检测结果中存在的空洞进行数学形态学闭运算填充。实验结果表明，改进算法能够有效抑制Ghost区域，并在环境变化的情况下较完整地检测前景目标，与传统ViBe算法相比，检测的精确率提高了10%以上、误检率和漏检率分别降低了20%和7%，且改进算法满足实时性要求。
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