一种基于高斯背景模型的静态目标分割的方法

发明专利无效专利

申请号：
CN201110314576.1
IPC分类号：G06K9/00;G06T7/00
申请日期：
2011-10-17
申请人：
上海交通大学

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著录项信息

专利名称	一种基于高斯背景模型的静态目标分割的方法
申请号	CN201110314576.1	申请日期	2011-10-17
法律状态	驳回	申报国家	中国
公开/公告日	2012-06-20	公开/公告号	CN102509073A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;T;7;/;0;0查看分类表>
申请人	上海交通大学	申请人地址	上海市闵行区东川路800号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	上海交通大学	当前权利人	上海交通大学
发明人	厉鹏;王宸昊;王冲鶄;刘允才
代理机构	上海汉声知识产权代理有限公司	代理人	郭国中

摘要

一种基于高斯背景模型的静态目标分割的方法，首先根据第一帧或预载入背景建立高斯混合模型，并载入所需各部分参数阈值；当新的一帧进入时，逐像素扫描和背景模型进行匹配；若匹配和上一帧相同的分布，则加一，反之则归零；然后根据匹配结果进行参数更新，并对更新后的各分布进行排序，根据阈值选择出对应的生成的背景模型；通过查找连通域滤除较小的前景部分以排除噪声和复杂背景的干扰，并在前景部分根据计数器累积值逐像素进行参数还原。本发明方法可以有效使高斯背景模型可以识别长时间进入背景静止的物体，并可以保持高斯背景模型本身对光度敏感辨识和学习能力。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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