【摘 要】
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针对传统单高斯背景模型（SGM）检测中背景模型不能很好地自适应背景变化等问题,提出了一种改进的单高斯背景模型检测的方法。该方法取前N帧做均值建立初始背景模型,然后利用三帧
【基金项目】
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江苏省自然科学基金（BK20130769）
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针对传统单高斯背景模型（SGM）检测中背景模型不能很好地自适应背景变化等问题,提出了一种改进的单高斯背景模型检测的方法。该方法取前N帧做均值建立初始背景模型,然后利用三帧差法计算得出背景作为本文需要处理的背景区域。同时,对帧差法获得的背景区域分区,划分出大面积静止区域、历史变化区域及该变化区域的历史轨迹区域。赋予大面积静止区和历史变化区固定更新率,同时历史变化区域的历史轨迹区域按照时间分布,给予线性衰减的更新率,在此基础上进行背景模型参数的更新,最终通过背景差分法得出运动的目标。实验表明,改进的算法背景模
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