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公开(公告)号：CN108711164A
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201810589563.7
申请日：2018-06-08
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明提供了一种基于LBP和Color特征的运动检测方法，包括：获取视频文件的前N帧视频帧图片，并对视频帧图片的每个像素建立基于LBP和Color的背景模型，每个背景模型中包括N个背景样本；对N个背景样本按照权重降序排列，建立运动检测模型；将视频文件的像素与运动检测模型的背景样本进行LBP比较和Color比较，根据比较结果获得前景像素和背景像素；对背景像素的运动检测模型进行更新；对前景像素的背景模型中的背景样本进行更新；对所述前景像素和背景像素进行滤波；该方法能够有效提高运动检测的准确性。
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公开(公告)号：CN108711164B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201810589563.7
申请日：2018-06-08
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明提供了一种基于LBP和Color特征的运动检测方法，包括：获取视频文件的前N帧视频帧图片，并对视频帧图片的每个像素建立基于LBP和Color的背景模型，每个背景模型中包括N个背景样本；对N个背景样本按照权重降序排列，建立运动检测模型；将视频文件的像素与运动检测模型的背景样本进行LBP比较和Color比较，根据比较结果获得前景像素和背景像素；对背景像素的运动检测模型进行更新；对前景像素的背景模型中的背景样本进行更新；对所述前景像素和背景像素进行滤波；该方法能够有效提高运动检测的准确性。
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公开(公告)号：CN109859236A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910001356.X
申请日：2019-01-02
Applicant: 广州大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明公开了一种运动物体检测方法、系统、计算设备及存储介质，所述方法包括：获取运动物体的视频帧；遍历所有的视频帧，利用帧差法，生成一张不含前景的彩色背景图；利用前N帧视频帧，为所有视频帧的每个像素初始化背景模型；根据所有视频帧的邻域像素和彩色背景图，判断所有视频帧的每个像素是背景像素还是前景像素；对背景像素的背景模型进行更新；减小前景像素的背景模型更新因子的数值大小。本发明实现了在实际应用场景的鲁棒性，能够让运动物体检测更加精确，减少将背景像素误识别为前景的情况的产生，并有效解决长时间停留的前景物体被错误归类为背景的问题。
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公开(公告)号：CN109859236B
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN201910001356.X
申请日：2019-01-02
Applicant: 广州大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明公开了一种运动物体检测方法、系统、计算设备及存储介质，所述方法包括：获取运动物体的视频帧；遍历所有的视频帧，利用帧差法，生成一张不含前景的彩色背景图；利用前N帧视频帧，为所有视频帧的每个像素初始化背景模型；根据所有视频帧的邻域像素和彩色背景图，判断所有视频帧的每个像素是背景像素还是前景像素；对背景像素的背景模型进行更新；减小前景像素的背景模型更新因子的数值大小。本发明实现了在实际应用场景的鲁棒性，能够让运动物体检测更加精确，减少将背景像素误识别为前景的情况的产生，并有效解决长时间停留的前景物体被错误归类为背景的问题。
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