【摘 要】
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传统的视觉背景提取算法中存在阴影敏感、前景点误判、前景空洞等问题。为了更好地提取园林游客的前景,在研究分析多种背景建模方法的基础上,提出一种Lab颜色空间下改进的ViB
【机 构】
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江苏省智能化农业装备重点实验室(南京农业大学工学院),南京农业大学园艺学院
【基金项目】
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2013年国家自然科学基金项目:基于“驻点”分布规律的江南私家园林空间路径量化研究(0601602)资助
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传统的视觉背景提取算法中存在阴影敏感、前景点误判、前景空洞等问题。为了更好地提取园林游客的前景,在研究分析多种背景建模方法的基础上,提出一种Lab颜色空间下改进的ViBe游客检测算法,对算法的准确性和鲁棒性进行了测试。实验结果表明,该算法通过建立实时更新的背景模型,提高了游客检测的准确率,能够有效地适应光照变化并且能够去除阴影。针对园林内不同地点的复杂场景,改进的ViBe算法具有更好的检测效果。
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