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融合视觉背景提取与改进朗斯基函数的运动目标检测方法 

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申请/专利权人:湖北经济学院

摘要:本发明涉及融合视觉背景提取与改进朗斯基函数的运动目标检测方法,包括如下步骤:基于时空样本一致性原则构建像素空间背景模型;以短时间间隔的多帧初始化背景模型;构建改进朗斯基矩阵行列式;导入目标图像,基于改进朗斯基矩阵行列式判断目标图像像素构建的向量与背景模型中样本向量的线性相关性,统计线性相关性的次数,若线性相关性次数小于预先设定的线性相关性次数阈值,则目标图像中的像素点为运动目标,即前景,反之则为背景。本发明的有益效果为:能够有效地处理夜晚光照变化场景下的多种干扰因素,有效实现光照缓慢或突变场景下的运动目标提取。

主权项:1.融合视觉背景提取与改进朗斯基函数的运动目标检测方法,其特征在于,包括如下步骤:S100、基于时空样本一致性原则构建像素空间背景模型;像素空间背景模型公式为:Bx,y={V1x,y,V2x,y,...,VMx,y,VNx,y};VMx,y,M∈[1,N]为样本向量中第M个向量;S200、以短时间间隔的多帧初始化背景模型;S300、构建改进朗斯基矩阵行列式;改进朗斯基矩阵行列式为: 或, 式中:VIx,y为真实交通场景中目标图像向量,目标图像记为Ix,y;VMx,y为像素空间背景模型中样本向量;S400、导入目标图像,基于改进朗斯基矩阵行列式判断目标图像像素构建的向量与背景模型中样本向量的线性相关性,统计线性相关性的次数,若线性相关性次数小于预先设定的线性相关性次数阈值,则目标图像中的像素点为运动目标,即前景,反之则为背景。

全文数据:

权利要求:

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