基于SVD的改进混合高斯模型弱小运动目标检测算法
2019-06-20分类号:TP391.41
【部门】中国矿业大学信息与控制工程学院
【摘要】为了在提高弱小运动目标的检测准确度的同时满足实时性要求,提出了一种基于SVD的改进混合高斯模型弱小运动目标检测算法。针对普通混合高斯模型阈值选取没有针对性的问题,运用基于奇异值分解(SVD)的动态阈值调整更新方法,提高混合高斯模型对弱小运动目标检测准确度。实验结果表明,该算法能够准确、高效地检测特定弱小运动目标。
【关键词】弱小运动目标 奇异值分解 混合高斯模型 动态阈值
【基金】江苏省教育科学“十二五”规划重点课题(B-b/2015/01/032);; 中国矿业大学“十三五”品牌专业建设项目(电子信息工程)(24180017);中国矿业大学教育教学改革与建设课题(2017YB12);中国矿业大学研究生教育教学改革研究与实践项目(YJSJG-2018-005)
【所属期刊栏目】实验技术与管理
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