发明名称 基于脉冲耦合神经网络的动目标检测方法
摘要 本发明公开了基于脉冲耦合神经网络的动目标检测方法,包括以下步骤:a.利用脉冲耦合神经网络感知视频图像序列,提取视频图像的全局特征;b.建立每个像素的全局特征直方图;c.针对每个像素,利用前K帧对应的全局特征直方图作为该像素的初始背景模型;d.针对每个像素,计算当前帧图像的全局特征直方图与背景模型中相应的全局特征直方图的相似性,检测该像素是否为动目标;e.针对每个像素,利用当前帧图像的全局特征直方图对其背景模型进行更新。本发明借鉴人类视觉感知的整体特性,利用脉冲耦合神经网络提取图像的全局特征,有利于抑制动态背景扰动对动目标检测的不利影响,从而提高动目标检测的准确性。
申请公布号 CN103700118A 申请公布日期 2014.04.02
申请号 CN201310731768.1 申请日期 2013.12.27
申请人 东北大学 发明人 汪晋宽;才溪;韩光
分类号 G06T7/20(2006.01)I;G06T5/50(2006.01)I;G06N3/02(2006.01)I 主分类号 G06T7/20(2006.01)I
代理机构 北京联创佳为专利事务所(普通合伙) 11362 代理人 郭防
主权项 基于脉冲耦合神经网络的动目标检测方法,其特征在于,包括以下步骤:a.利用脉冲耦合神经网络感知视频图像序列,提取视频图像的全局特征;b.建立每个像素的全局特征直方图;c.针对每个像素,利用前K帧对应的全局特征直方图作为该像素的初始背景模型;d.针对每个像素,计算当前帧图像的全局特征直方图与背景模型中相应的全局特征直方图的相似性,检测该像素是否为动目标;e.针对每个像素,利用当前帧图像的全局特征直方图对其背景模型进行更新。
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