复杂场景中的运动目标检测研究.pdf

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1、中国科技论文在线http://www.paper.edu.cn#复杂场景中的运动目标检测研究**郑毅，陈林，徐栋，徐先瑞，李响（华东师范大学地理科学学院，上海200241）5摘要：目前，虽然已有许多关于运动目标检测技术被提出并应用，但受现实场景及技术本身复杂性的限制，在技术和实践方面仍然存在一些弱点和问题需要被改进和解决，如检测算法的鲁棒性和实时性。本文基于前人的研究提出了一种新的自适应背景差分法。该方法根据样本一致性和样本差异性统计模版先对图像进行初始分割，再结合错误检测抑制模型消除一些10误检区域，最后利用基

2、于区域边界评价的确定性前景更新和概率性更新策略实现背景模型的更新。实验表明本文的检测方法能够实现复杂场景的检测，相比于大部分检测算法，本文算法具有较好的鲁棒性，同时满足实时检测的要求。关键词：图像处理；背景差分法；目标检测中图分类号：TP391.415ResearchonMovingTargetDetectioninComplcatedEnvironmentZHENGYi,CHENLin,XUDong,XUXianrui,LIXiang(GeographicSciencesSchool,EastChinaNorm

3、alUniversity,Shanghai200241)20Abstract:Althoughalargequantityoftechnologiesinmovingtargetsdetectiondomainareproposed,therearesomedifficultiesandchallengeswithoutgoodsolutions,especiallyincomplexenvironment.Ingeneral,howtoimprovesimultaneouslytherobustandeffic

4、iencyofdetectionismostseverechallenge.Therefore,weproposesanewlyadaptivebackgroundsubtractionformovingobjectsdetection.Theproposedbackgroundsubtractionisconsistedofthreeparts:first,webuildasample25disparityandasampleconsensusstatisticalmaskintheinitialsegment

5、ationphase.Second,addingafalsepositivessuppressionmodelintothedetectionmethod.Inaddition,itexploitsanewupdateschemebyintegratingprobabilisticandcertainmanner.Weusethe2012ChangeDetectiondatasettoevaluatetheperformanceoftheproposedbackgroundsubtractionintheexpe

6、riment.Resultsdemonstratethattheproposedmethodcansuitableforthemostcomplexenvironmentandoutperforms30themostexistingdetectionmethods.Keywords:imageprocessing;backgroundsubtraction;targetdetection0引言35运动目标检测是根据目标运动变化不同于背景的运动变化这一重要特点将其从背景中分割或提取出来。按照场景是否变化的特点可划分

7、为两大类检测研究领域：运动区域和静态区域的检测。运动区域即整个检测区域为运动的场景，如移动的相机拍摄的场景，在这种场景中的检测通常比静态区域下的检测难。在动态区域下可以用光流法来区分背景和运动目[1]标；也可以利用相邻多帧重构一定时间段内的静态场景，然后再进行目标检测。在最近几40年，基于机器学习的目标检测方法也可以较好实现动态背景下运动目标检测，这类算法有人工神经网络、支持向量机、自举算法等。在相对静态（并非完全静止）背景中，常用的检测方法主要包括：背景差分法、帧差法及光流法等。其中背景差分法由于其兼顾鲁棒性和

8、实时基金项目：教育部博士点基金项目（20130076110014）作者简介：郑毅（1990-），男，硕士研究生，主要研究方向：交通信息系统及图像处理通信联系人：李响（1975-），男，教授，主要研究方向：交通地理信息系统.E-mail:xli@geo.ecnu.edu.cn-1-中国科技论文在线http://www.paper.edu.cn性而得到广泛发展和运用。由于场景