
基于帧间差分和模板匹配的动态背景中运动目标检测方法
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简介:
本研究提出一种结合帧间差分与模板匹配技术的方法,用于在复杂、变化的背景下准确识别移动物体。该方法有效提高了动态场景下目标检测的精确度及鲁棒性。
本段落提出了一种结合帧间差分与模板匹配的运动目标检测算法,并基于图形处理器单元(GPU)进行了优化。在CUDA-SIFT算法提取图像特征点的基础上,改进了随机采样一致性算法(RANSAC),以剔除由于目标移动而产生的误配对点。通过背景补偿方法将静态背景下的帧间差分技术应用于动态场景中,实现了动态背景下运动目标的检测。最后,利用提取的目标特征与后续多帧图像进行匹配,从而实现自动化的目标跟踪和识别功能。实验结果显示该算法在处理小尺寸、有噪声或部分被遮挡的运动目标时具有较高的准确性和鲁棒性。
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