【摘 要】
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为有效解决复杂监视场景中快速、准确检测运动目标,提出一种多帧背景差与柯西（Cauchy）模型融合的目标检测方法。该方法首先借鉴Surendra背景模型的思路进行改进,采用多帧背景差
【机 构】
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中国民用航空总局第二研究所科研开发中心,电子科技大学电子工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61139003,61179060,U1433112）, 国家科研院所技术开发研究专项资金资助（2013EG125056）
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为有效解决复杂监视场景中快速、准确检测运动目标,提出一种多帧背景差与柯西（Cauchy）模型融合的目标检测方法。该方法首先借鉴Surendra背景模型的思路进行改进,采用多帧背景差法获取干净的背景图像,然后利用实时的视频图像和当前的背景图像进行绝对差分处理,最后通过Cauchy模型对整幅绝对差分图像上的点进行背景点和前景点判别,实现对复杂监视场景中目标的准确检测。针对车辆、行人等不同对象的监控场景下进行实验,验证了本文方法不仅能够有效地抑制噪声及伪目标的干扰,而且能够快速、准确地分割出前景目标。
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