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一種改進核密度估計前景檢測算法

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  為解決煤層氣開采(CBM)現(xiàn)場中抽水機往復運動和風吹草動等動態(tài)環(huán)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(tài)背景區(qū)與非動態(tài)背景區(qū),對于動態(tài)背景區(qū)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(tài)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(jiān)控實時性要求。

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