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背景减除法的原理是将当前帧与背景图像差分比较来判别目标与背景。其关键在于建立一个可靠的背景模型,本文选取均值模型基础模型。这个模型首先对视频序列连续 N 帧同一位置处像素点求均值 ,建立背景模型;将当前帧 与背景模型 进行差分,然后通过阈值比较判断,进一步处理更新,从而将目标于背景区分开来。 ...learn more

Project status: Concept

Artificial Intelligence

Intel Technologies
oneAPI

Overview / Usage

背景减除法的原理是将当前帧与背景图像差分比较来判别目标与背景。其关键在于建立一个可靠的背景模型,本文选取均值模型基础模型。这个模型首先对视频序列连续 N 帧同一位置处像素点求均值 ,建立背景模型;将当前帧 与背景模型 进行差分,然后通过阈值比较判断,进一步处理更新,从而将目标于背景区分开来。

Methodology / Approach

背景减除法的原理是将当前帧与背景图像差分比较来判别目标与背景。其关键在于建立一个可靠的背景模型,本文选取均值模型基础模型。这个模型首先对视频序列连续 N 帧同一位置处像素点求均值 ,建立背景模型;将当前帧 与背景模型 进行差分,然后通过阈值比较判断,进一步处理更新,从而将目标于背景区分开来。

Technologies Used

背景减除法的原理是将当前帧与背景图像差分比较来判别目标与背景。其关键在于建立一个可靠的背景模型,本文选取均值模型基础模型。这个模型首先对视频序列连续 N 帧同一位置处像素点求均值 ,建立背景模型;将当前帧 与背景模型 进行差分,然后通过阈值比较判断,进一步处理更新,从而将目标于背景区分开来。

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