杨会锋
- 作品数：3 被引量：17H指数：2
- 供职机构：兰州理工大学计算机与通信学院更多>>
- 发文基金：甘肃省教育厅研究生导师科研项目甘肃省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于改进K-均值聚类算法的背景建模方法被引量：14
- 2010年
- 针对背景差法易受外界环境因素影响的缺点,提出了一种基于改进K-均值聚类的背景建模方法。通过比较任意样本与该像素位置处的子类中心之间的距离,对各个像素的观察值进行聚类,并在聚类过程中逐步确定其类别数。一段时间的学习之后,样本数最多的子类就构成了背景模型。仿真结果表明,该算法即使在运动目标存在的情况下也能准确的提取出实际的背景,而且显著地降低了系统的存储量。
- 杨会锋曹洁帅立国
- 关键词：背景差K-均值聚类
- 基于视频的运动汽车检测技术研究
- 视频运动汽车检测作为智能交通系统中最基础的部分,其结果直接关系着下一步车辆跟踪、识别及行为分析等语义信息理解的优劣。运动汽车的检测可以实现交通参数的提取并能进一步自动检测交通事件。但在一个室外的车辆检测系统中,经常会有一...
- 杨会锋
- 关键词：智能交通汽车监控图像识别图像处理
- 一种改进的运动目标检测方法被引量：3
- 2012年
- 为了克服传统背景差分法所存在的不足,提出了一种基于边缘特征和改进K-均值聚类相结合运动目标检测方法。运用改进的K-均值聚类方法建立背景模型,将其与前景图像相差后得到的二值化图像,通过前景边缘信息的鲁棒性来判别及去除存在的虚假目标。实验结果表明,该方法可以有效去除背景中突然有物体移入或移出引起的虚假运动目标,提高了运动目标检测的准确性。
- 杨会锋曹洁帅立国
- 关键词：K-均值聚类背景差边缘信息
