基于三维高斯混合码本模型的运动目标检测算法

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基于自适应高斯模型的实效运动目标检测算法

基于自适应高斯模型的实效运动目标检测算法王红茹;童伟【摘要】针对复杂环境下经典混合高斯背景建模算法实时性差以及帧间差分法检测精度低的问题,提出一种基于七帧差分和改进的自适应混合高斯模型相结合的运动目标检测算法.通过七帧差分获取当前帧运动目标的粗略区域;利用HSV颜色空间色度的不变性进行阴影抑制,提取出背景区域和可疑运动区域;对可疑运动区域使用混合高斯法区分出背景显露区域以及运动区域,对每个区域的高斯建模参数采用不同的更新策略,不对背景区域进行高斯匹配;引入光照突变参数,若发生光照突变,对高斯模型中的建模参数重新初始化.对比实验结果表明,该算法能有效抑制阴影和光照突变对检测精度的影响,具有良好的实时性.【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2016(037)010【总页数】5页(P2700-2704)【关键词】运动目标检测;七帧差分;自适应更新;混合高斯模型;颜色空间【作者】王红茹;童伟【作者单位】江苏科技大学机械工程学院,江苏镇江212003;江苏科技大学机械工程学院,江苏镇江212003【正文语种】中文【中图分类】TP391.41常用的基于图像序列运动目标检测算法主要有光流法[1-3]、帧间差分法[4,5]、背景减除法[6-8]。

光流法需要专门的硬件支持，计算复杂且计算量大，一般较少使用。

帧间差分法原理简单，对噪声和光线变化不敏感，但是目标检测易出现空洞现象。

背景减除法是利用背景图像与当前帧图像进行差分获得运动目标区域，受光照影响容易将背景误判为目标。

基于混合高斯模型[9]的背景差分法因能够解决多模态情况(如摇曳的树叶和水面波动)而广泛地被应用，但是算法的收敛性较差。

文献[10]将帧间差分与混合高斯模型相结合，但是运动区域并不构建新的高斯分布，算法的准确度不高；文献[11]通过混合高斯模型与改进的差分法区分出背景显露区与运动目标，为背景显露区赋予较大更新率，尽管算法的实时性较好，由于采用固定的学习率，在光照突变的场景下，背景的误检率较高；文献[12]对边缘图像建立混合高斯模型，尽管能够有效克服光照突变的影响，但算法的实时性较差。

基于空间信息高斯混合模型的运动车辆检测

义了一个具有抑制噪声能力的空间信息函数；然后设计了具有空间约束的当前像素由某个类生成的加权概率，并验证了该加权概率满足归一性和空间连续性２个准则；最后，出了同时考虑像素给
点空间和时间信息的模型参数更新公式和运动目标检测方法．过不同气候条件下的城市交通视通
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１７７７．０１０．０ｏ：０３６／．ｓ．６１— ７５２１．４０３ｓ
基于空间信息高斯混合模型的运动车辆检测
张晓娜，何仁，刘志强，陈士安，倪捷
（江苏大学汽车与交通工程学院，江苏镇江２２１）１０３
ｍｅｅｏｍｕａａｈｖｎｅｅｔｎａｇｒｔｔｒｆｒｌｎｄｔｅｍｏｉｇｄｔｃｉｌｏｉｏｈｍｒｒｐｓｄ．ｅｅｐｒｍｅｔｆｍｏｉｇｖｈｉｌｅｗｅｅｐｏｏｅＴｈｘｅｉｎｓｏｖｎｅｃｅｄ－
ＺｈｎａｎａｇＸｉｏａ，ＨｅＲｎ，ＬｕＺｈｑａｇ，ＣｅｈａｅｉｉｉｎｈｎＳｉｎ，ＮｉＪｅｉ
（ｃｏｌｆｕｏｂｌａｄＴａｃＥｇｅｒｇＪａｇｕＵｉｅｓｙｈｎｉｇＪｎｓ１０３ｈｎ）ＳｈｏｏｔＡｍｏｉｎｒｆｎｉｅｉ，ｉｓｎｖｒｉ，Ｚｅｊｎ，ｉｇｕ２２１，Ｃｉａｅｉｆｎｎｎｔａａ
ＡｓａｔＢｓｇｃｎｅｔｎｌａｓａｉｕｅｍｏｅ，ｍｖｎｂｅｔａｌａｓｅｅｔｃｒｃｙｂｔｃ：ｙｕｉｏｖｎｉａＧｕｓｎｍｘｒｄｌｏｉｇｏｊｃｗｓａｙｔｅｉｏｒｔｒｎｏｉｔｗｄｃｄｎｅｌ

运动目标检测

I (x,y) 2
d 3
c c B ( x , y ) 3
I (x,y) 3
基于视频分析的运动目标检测技术
v 阴影去除（SR）
基于视频分析的运动目标检测技术
v 边缘检测
基于视频分析的运动目标检测技术
v 运动目标提取
演示：室内人流量统计原型系统
第四次上机安排：
时间：12月1日（周一）8:00-11:50（1-4节）地点：计算中心T07 内容：任选一种方法检测视频中的运动目标，并分析实验结果。方式：自行完成要求：上机时带上选好的有运动目标（建议单个目标，如车，行人）的视频，可带自己的电脑。
v运动目标检测——相邻三帧差分
相邻三帧算法流程图
运动目标检测——差分相乘法
差分相乘算法流程图
运动目标检测——背景差分法
背景差分算法流程图
运动目标检测——背景差分与边缘检测结合算法（BSED）
BSED算法流程图
运动目标检测——三帧差分和边缘检测结合算法（TFED）
TFED算法流程图
v 运动目标检测—— W4算法
|f(x,y,t1)f(x,y,t2)|T else
图像Ik-1
图像Ik
图像Ik+1
帧差
帧差
差分图像 IZ（k-1,k)
差分图像 IZ（k,k+1)
与运算
三帧时间差分图像 IZk
三帧时间差分法
2、背景差分法(P.172)
Ø 是目前运动分割中最常用的一种方法，利用当前图像与背景图像进行差分，从而检测出运动区域。
带阴影的运动目标
基于c1c2c3颜色空间的阴影检测
基于GMSM 的阴影验证并去除
边缘二值化

3d iou计算规则

3d iou计算规则摘要：1.3D IOU 计算的背景和意义2.3D IOU 的计算方法3.3D IOU 在三维目标检测中的应用4.3D IOU 的局限性和发展前景正文：【1.3D IOU 计算的背景和意义】3D IOU（Intersection over Union）计算是三维目标检测中常用的一种评价指标，主要用于衡量预测框与真实框之间的匹配度。

与二维IOU 类似，3D IOU 也是通过计算预测框与真实框的交集与并集之比来得到。

相较于二维IOU，3D IOU 能够更好地反映三维空间中的目标位置信息，因此在三维目标检测任务中具有重要的应用价值。

【2.3D IOU 的计算方法】3D IOU 的计算方法分为以下几个步骤：（1）对于每个预测框，将其与真实框进行比较，计算预测框与真实框的交集。

（2）计算预测框与真实框的并集。

（3）将交集与并集相除，得到3D IOU 值。

需要注意的是，在计算3D IOU 时，预测框与真实框的尺寸要一致，否则需要进行相应的缩放处理。

【3.3D IOU 在三维目标检测中的应用】3D IOU 在三维目标检测中的应用主要体现在以下几个方面：（1）评估检测算法的性能。

通过计算3D IOU 值，可以直观地评估检测算法的性能，为算法的优化提供参考。

（2）筛选优秀的预测框。

在实际应用中，通常需要对预测框进行非极大值抑制（NMS）处理，以筛选出最优秀的预测框。

3D IOU 可以作为筛选标准之一，辅助NMS 处理。

（3）衡量模型的泛化能力。

在训练过程中，可以通过计算3D IOU 值来衡量模型在不同数据集上的泛化能力，为模型的选择提供依据。

【4.3D IOU 的局限性和发展前景】尽管3D IOU 在三维目标检测中具有广泛的应用，但仍存在一定的局限性：（1）3D IOU 对预测框与真实框的尺寸敏感，当预测框与真实框尺寸差异较大时，3D IOU 值可能会失真。

（2）3D IOU 只能衡量预测框与真实框的匹配度，不能反映目标检测任务中的其他评价指标，如定位精度、检测速度等。

高斯混合模型 c语言算法

高斯混合模型 c语言算法高斯混合模型 C 语言算法一、引言高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，简称 GMM）是一种用于概率建模和数据聚类的统计模型。

它是由多个高斯分布组成的混合模型，每个高斯分布对应一个聚类簇。

C 语言是一种广泛应用于嵌入式系统和底层开发的编程语言。

本文将介绍如何使用 C 语言实现高斯混合模型算法。

二、高斯混合模型算法原理1. 高斯分布高斯分布是一种连续概率分布，也称为正态分布。

它的概率密度函数可以通过以下公式计算：```f(x) = (1 / (σ * √(2π))) * e^(-((x - μ)^2) / (2 * σ^2)) ```其中，μ 是分布的均值，σ 是分布的标准差。

2. 高斯混合模型高斯混合模型是由多个高斯分布组成的混合模型。

每个高斯分布都对应一个聚类簇，用来表示数据的不同类别或聚集程度。

高斯混合模型的概率密度函数可以表示为：```f(x) = Σ(w_i * f_i(x))```其中，w_i 是第 i 个高斯分布的权重，f_i(x) 是第 i 个高斯分布的概率密度函数。

3. 高斯混合模型的参数估计高斯混合模型的参数估计是通过最大似然估计方法来实现的。

具体步骤如下：- 初始化每个高斯分布的均值、标准差和权重；- 重复以下步骤直到收敛：- E 步：根据当前参数估计每个样本属于每个聚类的概率；- M 步：根据当前样本的权重更新每个聚类的参数估计；- 根据最终的参数估计得到高斯混合模型。

三、C 语言实现高斯混合模型算法1. 数据结构定义我们需要定义一些数据结构来表示高斯混合模型的参数和样本数据。

例如，可以定义一个结构体来表示每个高斯分布的参数：```ctypedef struct {double mean; // 均值double variance; // 方差double weight; // 权重} Gaussian;```2. 初始化参数在开始参数估计之前，我们需要初始化每个高斯分布的参数。

改进的基于高斯混合模型的运动目标检测算法

ｒｌａｄｅｕｅｎｎｗＧａｓｉｎｉｔｉｕｉｎｅｅａｉｎｕｅｕｉｇｈｍｏｅｕｄｔ．ｈｅｐｒｅｔｌｅｕｔｄｍｏｓａｅｈｉｕｓａｄｓｒｔｇｎｒｔｒｌｄｒｎｔｅｂｏｏｄｌｐａｅＴｅｘｅｉｎａｒｓｌｍｓｅｎｔｔｔｅｍ－ｒ
Ｌｎ，ＨＡＯＸｕｊｅｍｐｏｅｖｎｂｅｔｄｔｃｉｎａｇｒｈｂｓｄｏｕｓｎｍｉｔｒｄ１ｍｐｔｒＥｇ－ＩＭｉｇＺｎｉＩｒｖｄｍｏｉｇｏｊｃｓｅｅｔｌｏｉｍａｅｎＧａｓｉｘｕｅｍｏｅＣｏｕｅｎｉ．ｏｔａ．
ｎｅｉｇａｄＡｐｌａｉｎ，０１４（）２４２６ｅｒｎｎｐｉｔｓ２１，７８：０ —０．ｃｏ
Ａｂｔａｔｎａｖｄｏｓｒｅｌｎｅｓｓｍｔｔｔａｒｓｔｅｍｏｉｂｅｔ’ｒｓｎｅｄｒｇｔｅｉｉａｉｔｎｔｈｒ－ｓｃ：Ｉｉｅｕｖｉａｃｙｔｗｉｓｉｃｍｅａ，ｖｎｏｊｃｓｐｅｅｃｕｉｈｎｔｌａｉｏｔｅｔｒｌｅｈａｃｈｇｎｉｚｏａｄｔｎｌｍｏｉｇｏｊｃｅｅｔｎａｏｔｍａｅｎＧａｓｉｘｕｅｍｏｅｏｅｅｕｓｉｔｅｌｗｃｎｅｇｎｅｓｅｄＴｉｏａｉｖｎｂｅｔｄｔｃｏｌｒｈｂｓｄｏｕｓｎｍｉｔｒｄｌｆｎｒｓｌｎｈｏｏｖｒｅｃｐｅ．ｏｓｉｇｉａｔｔ
ｉｃｅｓｔｅｎｒａｅｈｍｏｅｃｎｅｇｎｅｓｅｄ，ｎｍｐｏｅｄｔｃｉｎｌｏｉｍｉｐｅｅｔｄＴｈｉｒｖｄｄｌｏｖｒｅｃｐｅａｉｒｖｄｅｅｔａｇｒｈｏｔｓｒｓｎｅ．ｅｍｐｏｅｍｅｏＵｅｏ —ｉｅｈｔｄＳＳｎｌｎＫ－ａｓｃｕｔｒｎａｇｒｔｍｏｉｉａｉｅｈｍｅｎｌｓｅｉｇｌｏｉｈｔｎｔｌｔｅｍｏｅ．ｌｏａｅｅｍｅｏｙｐｃｗｉｈｍｐｏｅｎｏｈｔｈｎｉｚｄ１ｔａｓｓｖｓｔｍｒｓａｅＩｈｔｔｅｉｒｖｍｅｔｔｔｅｍａｃｉｇｈ

基于颜色和梯度特征的混合高斯模型的运动目标检测算法

Ｗｅｉｎｅｒ滤波来估计背景模型，对于运动目标在光照变化不大的环境中具有较好的检测效果；原春
收稿日期：２０１２－１０－１６
背景模型，从而实现视频图像的运动目标检测。算法的主要过程有：１）混合高斯背景模型的建立；２）基于像素颜色的运动目标检测；３）基于像素梯度
度的统计特征，分步进行视频图像前景与背景的
判定，并由判定结果和帧间图像的变化程度更新
素、局部区域和整张图像分阶段处理的方法进行运动目标检测，该方法利用颜色特征并结合
出了一种新的背景图像差分运动目标检测算法。
该算法首先基于像素的颜色特征，建立像素颜色的混合高斯模型，对运动目标进行初步检测；再基于像素的梯度特征，建立像素梯度的混合高斯模型，完成运动目标检测。该算法降低了对光照的敏感度和运动目标阴影干扰，提高了运动目标检测的精确性。
鲁棒性。
关键词：运动目标检测；混合高斯模型；颜色；梯度
中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ａ文章编号：１００９－０１３４（２０１３）０３（下）－００４６－０４
Ｄｏｉ：１０．３９６９／Ｊ．Ｉｓｓｎ．１００９－０１３４．２０１３．０３（下）．１４

基于混合高斯模型与三帧差分的目标检测算法

基于混合高斯模型与三帧差分的目标检测算法张文;李榕;朱建武【摘要】针对传统目标检测方法中光照变化、复杂背景、阴影等难点,提出了一种结合三帧差分法和混合高斯背景建模的算法,既能很好地适应场景中的光照渐变和背景扰动,又能克服普通帧差法中检测目标不准确,容易产生孔洞及双影现象的问题.同时,采用了一种简易的阴影抑制算法和形态学滤波处理,有效地去除了阴影以及噪声.实验结果表明,该算法易于实现,具有较好地实时性和鲁棒性,能精确地检测出运动目标.%Aiming at the difficulties of the illumination change, complex background and shadow in the traditional target detecting methods, a novel algorithm which combines three-frame difference with mixture Gaussian background models is presented. It not only can satisfy the illumination changes and background scene disturbance, but also can overcome the problems of object detection inaccuracy which is prone to produce the voids and double-shadow phenomenon existing in common frame differencing method. Furthermore, this paper uses a simple shadow restaint algorithm and morphological filtering processing, which effectively reduces the shadows and noise. The experimental results show that the algorithm is easy to implement, has good real-time performance and robustness, and can detect the moving targets accurately.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2012(035)008【总页数】4页(P57-60)【关键词】三帧差分;混合高斯背景建模;阴影抑制;形态学滤波【作者】张文;李榕;朱建武【作者单位】华南师范大学物理与电信工程学院,广东广州 510006;华南师范大学物理与电信工程学院,广东广州 510006;华南师范大学物理与电信工程学院,广东广州 510006【正文语种】中文【中图分类】TN919-340 引言运动目标检测是机器视觉研究的一个重要领域，它是目标跟踪和视频图像分析的基础，在智能安防、交通监控、医学图像处理等方面有着广泛的应用，具有重要的应用价值和广阔的发展前景。

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于三维高斯混合码本模型的运动目标检测算法．该算法基于ＲＢ空间建立码本模型，Ｇ然后基于码字中的Ｒ、ＢＧ、分量建立三维高斯模型，从而使整个码本具有三维高斯混合模型的特征．实验结果表明：该算法具有较高的实时性（该算法的平均帧率约２．／，ｉＭＭ（ｍｒｖｄＧｕｓｎｍｘｕｅｍｄ１算法约９０帧／，Ｍ（ａｅ３０Ｉｓ而Ｇ９贞ｉｐｏｅａｓｉｉｒｏｅ）ａｔ．ｓＢＢｙｓ
Ａｂｔａｔｎｏｄｒｔｓｌｅｔｅｄｆｕｔｏｄｕｔｇｐｒｔｒｆｈｏｅｏｋｍｄｌａｄｔｅｓｒｃ：Ｉｒｅｏｏｈｉｃｌｆａｊｓｎａａｅｓｏｔｅｃｄｂｏｏｅｎｈｖｆｉｙｉｍｅｒ
ｃｍｐｔｔｏａｏｌｘｔｆｐｏａｉｔｉｔｉｕｉｎｆｒｔｕｓａｘｕｅｍｏｅｎｉｔｌｉｅｔｖｓｌｏｕａｉｎｌｃｍｐｅｉｙｏｒｂｂｌｙｄｓｒｂｔｏｈｅＧａｓｉｎｍｉｔｒｄｌｉｎｅｌｇｎｉｕａｉｏ
ｓｒｉａｃ，ｖｎｂｃｅｅｔｎａｏｔｍｂｓｄｏｈｒｅｄｍｎｉａＧｕｓｎｍｉｕｅｕｖｌｎｅａｍｏｉｇｏｊｔｄｔｉｌｒｈａｅｎｔｔｅ—ｉｅｓｎｌａｓｉｘｒｅｌｅｓｃｏｇｉｅｈｏａｔ
第４７卷
第４期
西
南
交
通
大学Leabharlann 学报Ｖｏ．７Ｎｏ４１４．
Ａｕ．２１ｇ０２
２１年８月０２
ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＳＵＴＯＨＷＥＴＪＡＯＯＮＵＮＶＥＲＩＹＳＩＴＧＩＳＴＤ：０３６／．ｓ．２８２２．０２０．２ＯＩ１．９９ｊｉｎ０５－４２１．４００ｓ７
ｍｄ１算法约６２帧／，Ｂｃｄｂｏｏｅ）ｏｅ）．ｓＣＭ（ｏｅｏｋｍｄ１算法约ｌ．０７帧／）且具有良好的检测质量．Ｓ，
关键词：目标检测；码本；高斯混合
中图分类号：Ｐ９Ｔ３１文献标志码：Ａ
ＭｏｉｇＯｂｅｔｔｃｉｎＡｌｏｉｍａｅｎｖｎｊｃｓＤｅｅｔｇｒｔＢｓｄｏｏｈ
ｃｄｂｏｋｍｏｅｓｐｏｏｅｏｅｏｄｌｗａｒｐｓｄ．ＩｈｓａｇｒｔｍｏｅｏｋｍｏｅａｅｎＲＧＢｐｃｓｂｉ，ａｄｎｔｉｌｏｈａｃｄｂｏｄｌｂｓｄｏｉｓａｅｉｕｌｔｎ
ｔｅｔｒｅｄｍｅｓｏａＧａｓｉｎｈｎａｈｅ－ｉｎｉｎｌｕｓａｍｏｅｂｓｄｎｄｌａｅｏＲ，ＧｎＢｏｏｅｔｉｃｄｗｏｄｉａｄｃｍｐｎｎｓｎｏｅｒｓｓ
ｅｔｂｌｈｄ．Ｉｈｉｙ，ｔｅｃａａｔｒｓｉｆｔｈｅｄｍｅｓｏａｕｓａｘｕｒｄｌｆｒｔｅｓａｉｅｓｎｔｓｗａｈｈｒｃｅｔｏｈｅｔｒｅ— ｉｎｉｎＧａｓｉｎｍｉｔｅｍｏｅｈｉｃｌｏｃｄｂｏｄｌｃｎｂｅｏｔｉｅｏｅｏｋｍｏｅａｂａｎｄ．Ｔｈｅｐｅｍｅｔｌｒｓｌｓｓｏｔａｈａｅａｅｆａａｅｆｔｅｅｘｒｎａｅｕｔｈｗｈｔｔｅｖｒｇｍｅｒｔｏｈｉｌｐｏｏｅｌｏｔｒｐｓｄａｇｒｈｍｓａｏｔ２３．ｒｍｅｅｅｏｉｉｂｕ０ｆａｓｐｒｓｃｎｄ，ｗｈｌｔｉｂｕ０ｒｍｅｅｅｏｄｆｒｔｅｉｅｉｓａｏｔ９．ｆａｓｐｒｓｃｎｈｏ
ＴｈｒｅＤｉｅｉｎａａｓｉｎＭｉｔｅＣｏｅｏｏｌｅ．ｍｎｓｏｌＧｕｓａｘｕｒｄｂｏｋＭｄｅ
ＨＵＮＧＪｎＪＮＷｉｏｇ，ＱＮＮＡｉ，ｌｅｎｄｌａ
（ｃｏｌｆｌｃｃｌｎｉｅｒｇｏｔｗｓＪｏｎｎｖｒｉ，ｈｎｄ１０１ｈｎ）ＳｈｏｏｅｔａＥｇｎｅｎ，ＳｕｈｅｔｉｔｇＵｉｓｙＣｅｇｕ６０３，ＣｉａＥｒｉｉａｏｅｔ
ｉＭＭ（ｍｒｖｄＧｕｓｎｍｘｕｅｍｄ１ｌｏｔｍ，ｂｕ．ａｅｅｃｎｒｈＭ（ａｅＧｉｐｏｅａｓｉｉｒｏｅ）ａｒｈａｏｔ２ｆｍｓｒｅｏｄｆｅＢＢｙｓａｔｇｉ６ｒｐｓｏｔｍｏｅ）ａｇｒｈｄ１ｌｏｔｍ，ａｄａｏｔ１．ｒｍｓｐｒｓｃｎｒＣＭ（ｏｅｏｋｍｄ１ｌｒｈｈｉｎｂｕ０７ｆｅｅｅｏｄｆＢａｏｃｄｂｏｏｅ）ａｇｉｍｉｔｅｏｔｎ
文章编号：２８２２（０２０－６２００５－４２１）４０６－７７
基于三维高斯混合码本模型的运动目标检测算法
黄
摘
进，金炜东，秦
娜
（西南交通大学电气工程学院，四川成都６０３）１０１
要：为解决智能视觉监控中码本模型参数调节困难和高斯混合模型概率分布计算的复杂性，出了一种基提