【摘 要】
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针对目前在车辆检测中广泛应用的混合高斯模型（GMM）存在的缺陷，提出了一种改进的GMM运动车辆检测方法。对于GMM运行过程中“鬼影”长期存在的缺陷，通过采用新的权值和方差更新方
【机 构】
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佛山科学技术学院机械与电气工程学院,华南理工大学机械与汽车学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51105077);广东省自然科学基金(S2011010001218);广东省教育厅科技创新(2012KJCX0103);广东省精密装备与制造技术重点实验室开放基金资助项目
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针对目前在车辆检测中广泛应用的混合高斯模型（GMM）存在的缺陷，提出了一种改进的GMM运动车辆检测方法。对于GMM运行过程中“鬼影”长期存在的缺陷，通过采用新的权值和方差更新方法，加速“鬼影”的消除，改善其车辆检测性能；对于传统的GMM对所有像素点均采用固定分布数建模造成的内存空间浪费，通过设定一个分布数上限值，对未达到上限值的像素点采用分布数自适应变化的方法，有效地减少模型总分布数，节约内存空间。实验结果表明，改进后的GMM在“鬼影”的消除和计算速度上具有较大的优势。
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