基于概率统计局部聚类的复杂场景弱小运动目标检测Detection of Weak and Small Moving Targets in Complex Scenes Based on Probabilistic Local Clustering
何洋
摘要(Abstract):
在复杂场景下进行弱小运动目标的检测过程中,受到视频中有序相邻对象相似性的影响,难以高精度地识别低质量特征的运动目标.设计一种基于概率统计局部聚类的复杂场景弱小运动目标检测方法.建立空域模型、时域模型,分析小目标特征、背景特征以及噪声特征,从中提取弱小运动目标特征,使用概率统计局部聚类理论,拟定划分标准使用条件,实现目标轮廓曲线分段,将弱小运动目标检测流程进行整体优化,完成基于概率统计局部聚类的复杂场景弱小运动目标检测方法的设计.检测方法性能测试结果表明:在不同的实验图像下,设计的弱小运动目标检测方法的检测率平均值为69.8%,具有一定的实用性和可靠性.
关键词(KeyWords): 概率统计;局部聚类;复杂场景;弱小目标检测;曲线分段
基金项目(Foundation): 安徽省职业与成人教育学会2020年度教育教学研究规划一般课题(azcg162)
作者(Author): 何洋
DOI: 10.16393/j.cnki.37-1436/z.2023.02.008
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