一種改進核密度估計前景檢測算法
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標簽：檢測算法(25177)
為解決煤層氣開采（CBM）現場中抽水機往復運動和風吹草動等動態環境對前景檢測的干擾及核密度估計（KDE）目標檢測法實時性差的問題，提出了一種改進核密度估計前景檢測算法。該方法先用背景差分法（BS）融合三幀差算法將圖像分割成動態背景區與非動態背景區，對于動態背景區再用核密度算法分割前景。分割前景時提出了一種新的動態閾值求取方法，綜合了相鄰樣本絕對差均值和樣本方差來確定窗寬，并用定時更新與實時更新相結合的策略更新第二背景模型，在替換樣本時用隨機抽取策略代替先進先出（ FIFO）方式。仿真結果表明，改進核密度估計算法與核密度估計法和背景差分核密度估計（ BS-KDE）法相比，平均每幀圖像算法耗時分別降低了94. 18%和15. 38%，識別的運動目標也更為完整。實驗結果表明所提算法在煤層氣開采場景中能準確檢測到前景，并基本滿足標清視頻監控實時性要求。
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