文献类型：期刊文章

作　　者：汪舟[1] 何军[1] 胡昭华[1]

WANG Zhou;HE Jun;HU Zhao-hua(School of Electronic ＆ Information Engineering, Nanjing University of Information Science ＆ Technology, Nanjing 210044, China;Jiangsu Key Laboratory of Meteorological Detection and Information Processing, Nanjing 210044, China)

机构地区：[1]南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏省气象探测与信息处理重点实验室,南京210044

出　　处：《小型微型计算机系统》

基　　金：国家自然科学基金项目(NSFC 61601230)资助;江苏省自然科学基金项目(BK20141004)资助;上海市北斗导航与位置服务重点实验室开放基金项目资助;江苏省高校优势学科Ⅱ期建设工程项目资助

年　　份：2018

卷　　号：39

期　　号：6

起止页码：1190-1194

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2017_2018、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对智能监控领域精确运动检测的高实时性的需求,本文提出两种基于RPCA背景建模方法.方法 I提出平均网格化背景建模法,该方法通过对视频每帧图像进行网格化切分,对每一网格视频帧图像运用多线程并行进行背景建模;方法 II提出基于RPCA的多ROI背景建模法,由于视频监控中,往往只有几处感兴趣的目标区域,该方法通过设定多ROI区域级联后进行背景建模,则无须对整个视频帧图像进行背景建模.实验表明,两种方法检测时间上相较与Online RPCA背景建模方法时间大大减少,并且检测效果上保证目标检测的精确度,能够满足对于高清视频的实时监控.

关 键 词：视频监控 鲁棒性主成分分析  背景建模  运动目标检测

分 类 号：TP391]