基于混合高斯模型的运动车辆检测方法
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卢清华(1978-),男,江西修水人,博士,副教 授。主要研究方向为精密装备及机器视觉检测技术.

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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)和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 (1.佛山科学技术学院 机械与电气工程学院,广东 佛山 528000; 2.华南理工大学 机械 与汽车学院,广东 广州 510640)


An improved mobile vehicle detection method based on Gaussian mixture model
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    摘要:

    针对目前在车辆检测中广泛应用的混合高斯模型(G MM)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GM M在“鬼影”的消除和计算速度上具有较大的优势。

    Abstract:

    To overcome the defects of the Gaussian mixture model (GMM) in widely used vehic le detection method,an improved algorithm for moving vehicle detection base d on Gaussian mixture model (GMM) is proposed.For the defect of long-term “ghosts” in Gaussian mixture model,a new update method of weights and varianc es is employed to accelerate the elimination of “ghosts”,and the performance of vehicle detection can be impro ved.Additionally,in the existing GMM,all of the pixels are modeled by fixed numb er of distributions,so main memories are wasted.To save memories,a self-adapting method is adopted.For the pixels wh ose distribution numbers are not up to maximum,the approach of adaptive change for distribution numbers is used to effectively decrease the total number of distributions and save memory space.Experimental results show that th e improved GMM method provides superior performance in the elimination of “ghos t s” and computing speed for vehicle detection.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

卢清华,吴志伟,范彦斌,张宪民.基于混合高斯模型的运动车辆检测方法[J].光电子激光,2013,(4):751~757

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  • 收稿日期:2012-10-14
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