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摘 要:本发明公开了基于高斯极值滤波和群稀疏RPCA的运动目标检测方法。针对动态背景下的运动目标检测问题,提出了一种基于高斯极值滤波(Gaussian max‑pooling)和群稀疏RPCA(Robust Principal Component Analysis)的运动目标检测方法,此方法包含两个主要模块:1)提出一种称为高斯极值滤波的新方法,为每一个像素点重新估计重一个最合适的灰度值,从而减小动态背景对目标检测的影响;2)提出一个称为群稀疏RPCA的新模型,对运动目标帧内和帧间的连续性进行建模,以实现更精确的运动目标检测。本发明在动态背景下比其它同类方法有更高的检测精度,能为视频监控系统提供一种更有效的运动目标检测算法。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201710606938.1 | 专利名称: | 基于高斯极值滤波和群稀疏RPCA的运动目标检测方法 |
申请日: | 2017-07-24 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T7/207搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
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日期 | 法律信息 | 备注 |