1、“.....较为准确地识,在每种情况下,像素都会呈现出不同的亮度值,具有不同的分布。因此,只用单个的高斯分布来模拟像素亮度的概率密度函数是不充分的。使用混合高斯分布是建模时种比较好的方法。把每个像素在段时间内的值作为个像素过程,场象停在场景中和原来属于场景中的对象开始移动。帧级处理则对付光照的突变。视频监测技术在高压输电线路状态检测系统中的应用原稿。背景建模中的几个特征基于像素亮度的特征像素亮度特征是背景建模中常用的个特征。在个完缓慢改变高斯分布值来处理光照的渐变问题,同时还可以处理阴影摄像头抖动问题,可有效地实现图像系统活动对象识别功能。再加上利用像素亮度的亮度特征,通过非参数核密度估计对背景建模。像素级只用到孤立像素点的信息,将前视频监测技术在高压输电线路状态检测系统中的应用原稿提出种基于建模视频检测方法用于高压输电线路状态检测,通过实际测试和验证......”。

2、“.....提高视频精度,极大的减轻了系统运行过程中需要经常调整检测参数的行为。参考文献专著吕敬钦视频行人检测及跟踪的关键技适应这种变化。在模型需要更新时,可以使用各种滤波器来实现。在现实中,完全静止的场景是不存在的。严格地说,在每种情况下,像素都会呈现出不同的亮度值,具有不同的分布。因此,只用单个的高斯分布来模拟像素亮度的概率密度函达到消除干扰,较为准确地识别活动对象。建模视频检测技术应用根据上述算法,本文作者编制了测试应用程序,并在云南楚雄供电局安装了测试设备,进行了实际验证,通过两个安装测试点的运行结果,取得了预期的效果。结论本文通过景与前景同色的问题,同时减少由于摄像头的抖动而引起的误识。为了解决像素的亮度随着光照的变化而改变,又引入模型。基于块的特征背景建模的过程也用到基于块特征的方法......”。

3、“.....通过实际测试和验证,证明具备良好的环境适应性,提高视频精度,极大的减轻了系统运行过程中需要经常调整检测参数的行为。参考文献专著吕敬钦视频行人检测及跟踪的关键技术研究,博士论文专著万卫中的应用原稿。背景建模中的几个特征基于像素亮度的特征像素亮度特征是背景建模中常用的个特征。在个完全静止的场景中,个像素在段时间内的亮度变化服从高斯分布,。如果场景变化缓慢,那么只要用基本的高斯模型就可以投影运算就是对图像识别后的每个致性区域进行判断如果该区域大部分面积经背景建模法检测都属于运动区域,那么该区域属于运动目标,否则,该区域属于背景,不属于活动对象。将面积小于定阀值的区域去除达到消除干扰,较为准确地识运行情况的视频检测技术具有定的启示意义。建模视频技术图像建模首先对背景建立统计模型,然后将当前需识别的图像与背景图像模型做位处理......”。

4、“.....应用双背景和长期背景来解决背景静止到运动的转变建模与运动图像分割以识别运动目标装臵充分利用整幅图像的空间信息,对当前图像进行运动分割。本系统增加投影方法,将图像识别和运动检测结合起来。由于高压输电线路现场环境的复杂性,使得对视频检测和分析所使用的技术提出是不充分的。使用混合高斯分布是建模时种比较好的方法。把每个像素在段时间内的值作为个像素过程,场景中每个像素最近观察值的分布用个混合高斯分布来表示。每个新的像素值可以由混合模型的主要组成之来表示。这种方法通过中的应用原稿。背景建模中的几个特征基于像素亮度的特征像素亮度特征是背景建模中常用的个特征。在个完全静止的场景中,个像素在段时间内的亮度变化服从高斯分布,。如果场景变化缓慢,那么只要用基本的高斯模型就可以提出种基于建模视频检测方法用于高压输电线路状态检测,通过实际测试和验证......”。

5、“.....提高视频精度,极大的减轻了系统运行过程中需要经常调整检测参数的行为。参考文献专著吕敬钦视频行人检测及跟踪的关键技检测系统中的应用原稿。投影运算就是对图像识别后的每个致性区域进行判断如果该区域大部分面积经背景建模法检测都属于运动区域,那么该区域属于运动目标,否则,该区域属于背景,不属于活动对象。将面积小于定阀值的区域去除视频监测技术在高压输电线路状态检测系统中的应用原稿以及光照变化的问题。短期背景考虑背景的快速变更以此来更新背景模型。联合背景建模与运动图像分割以识别运动目标装臵充分利用整幅图像的空间信息,对当前图像进行运动分割。本系统增加投影方法,将图像识别和运动检测结合起提出种基于建模视频检测方法用于高压输电线路状态检测,通过实际测试和验证,证明具备良好的环境适应性,提高视频精度,极大的减轻了系统运行过程中需要经常调整检测参数的行为......”。

6、“.....这种情况给系统使用和维护带来了极大的工作量。本文依据当前视频检测技术的发展,提出了采用建模的视频检测方式应对背景环境复杂变化的情况,可以改善视频检测的精度并减少系统使用和维护的工作量,对当前乃至以后高压输电线对象识别功能。再加上利用像素亮度的亮度特征,通过非参数核密度估计对背景建模。其模型保留图像中每个像素亮度值的样本,然后用这个样本来估计像素亮度分布的密度函数。这个模型可以估计任何新观察像素值的概率,达到处理背景比很高的要求。目前视频检测所使用的技术多采用样本对比等方式,对检测环境有比较苛刻的要求,不能很好的适应检测环境背景高度复杂且经常发生变化的情况,需要经常对视频检测的条件根据环境情况进行重新设臵或者调整以保证检测精度中的应用原稿。背景建模中的几个特征基于像素亮度的特征像素亮度特征是背景建模中常用的个特征......”。

7、“.....个像素在段时间内的亮度变化服从高斯分布,。如果场景变化缓慢,那么只要用基本的高斯模型就可以研究,博士论文专著万卫兵霍宏赵宇明智能视频中目标检测与识别出版者上海交通大学出版社年月。应用双背景和长期背景来解决背景静止到运动的转变以及光照变化的问题。短期背景考虑背景的快速变更以此来更新背景模型。联合背景达到消除干扰,较为准确地识别活动对象。建模视频检测技术应用根据上述算法,本文作者编制了测试应用程序,并在云南楚雄供电局安装了测试设备,进行了实际验证,通过两个安装测试点的运行结果,取得了预期的效果。结论本文通过识别活动对象。建模视频检测技术应用根据上述算法,本文作者编制了测试应用程序,并在云南楚雄供电局安装了测试设备,进行了实际验证,通过两个安装测试点的运行结果,取得了预期的效果。结论本文通过提出种基于建模视频检测较凌乱背景与前景同色的问题......”。

8、“.....为了解决像素的亮度随着光照的变化而改变,又引入模型。基于块的特征背景建模的过程也用到基于块特征的方法。视频监测技术在高压输电线路状视频监测技术在高压输电线路状态检测系统中的应用原稿提出种基于建模视频检测方法用于高压输电线路状态检测,通过实际测试和验证,证明具备良好的环境适应性,提高视频精度,极大的减轻了系统运行过程中需要经常调整检测参数的行为。参考文献专著吕敬钦视频行人检测及跟踪的关键技景中每个像素最近观察值的分布用个混合高斯分布来表示。每个新的像素值可以由混合模型的主要组成之来表示。这种方法通过缓慢改变高斯分布值来处理光照的渐变问题,同时还可以处理阴影摄像头抖动问题,可有效地实现图像系统活达到消除干扰,较为准确地识别活动对象。建模视频检测技术应用根据上述算法,本文作者编制了测试应用程序......”。

9、“.....进行了实际验证,通过两个安装测试点的运行结果,取得了预期的效果。结论本文通过全静止的场景中,个像素在段时间内的亮度变化服从高斯分布,。如果场景变化缓慢,那么只要用基本的高斯模型就可以适应这种变化。在模型需要更新时,可以使用各种滤波器来实现。在现实中,完全静止的场景是不存在的。严格地景和背景进行第次分离。像素级能处理些问题,例如可动背景光照的渐变和摆动树枝等。区域级是个整合过程。在区域级结合像素之间的关系,对像素级粗分的结果进行细分。在区域级还可以解决前景的空洞问题,同时还能处理进入场景中的是不充分的。使用混合高斯分布是建模时种比较好的方法。把每个像素在段时间内的值作为个像素过程,场景中每个像素最近观察值的分布用个混合高斯分布来表示。每个新的像素值可以由混合模型的主要组成之来表示。这种方法通过中的应用原稿......”。