【摘 要】
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在摄像机固定的视频监控中，动态背景下的运动目标检测是一个非常有挑战的基础问题。本文提出一种鲁棒的运动目标检测方法。首先，为有效利用场景区域的先验信息，把事先定义的语义
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在摄像机固定的视频监控中，动态背景下的运动目标检测是一个非常有挑战的基础问题。本文提出一种鲁棒的运动目标检测方法。首先，为有效利用场景区域的先验信息，把事先定义的语义区域信息融合到ViBe算法中，消除一些特定语义区域中的动态背景干扰。其次，根据改进的ViBe算法的结果估计背景和前景的全局外观GMM模型，利用该模型对每个像素进行进一步的分类，从而通过全局外观模型去除一些错误的检测结果。最后，使用超像素对结果进行后期处理，得到更加精确的检测结果。实验结果表明，本文方法在检测有强烈动态背景干扰的监控视频时，远远
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