基于混合高斯建模的运动目标检测

资 源 简 介

基于混合高斯建模的运动目标检测

详 情 说 明

混合高斯建模（Gaussian Mixture Model, GMM）是运动目标检测中广泛使用的背景建模方法，适用于动态场景下的前景目标提取。其核心思想是通过多个高斯分布模拟每个像素点的颜色变化规律，从而区分稳定的背景和运动的前景。

### 实现思路 背景建模：对视频序列的每一帧，每个像素点用3-5个高斯分布描述其颜色（如RGB或灰度值）的概率分布。高斯分布的权重、均值、方差会随新帧迭代更新。 动态更新：新帧到来时，将像素值与现有高斯分布匹配。若匹配成功（如差值在2.5倍标准差内），则更新对应分布的权重、均值和方差；否则新建一个分布或替换权重最小的分布。 前景判定：按权重与方差比排序，前几个分布（如总权重占比>70%）视为背景模型。当前像素与所有背景分布均不匹配时，判定为前景（运动目标）。

### 优势与挑战 优势：适应光照变化、树枝摇晃等轻微背景运动，计算效率较高。 挑战：需调整学习率、分布数量等参数；对突然的大范围光照变化或长时间静止的前景目标可能失效。

### 扩展思考 可结合形态学后处理（如开运算消除噪声）或光流法提升检测精度，适用于智能监控、交通流量统计等场景。