基于改进混合高斯模型的铁轨异物入侵检测方法

摘要

针对混合高斯背景模型存在的背景信息易被污染和前景异物目标检测不全的问题,提出了一种基于改进混合高斯模型(GMM)的异物入侵检测算法.该方法结合混合高斯背景模型和小波变换原理对运动目标进行检测.利用小波变换消除设备和噪声导致的背景建模过程产生的干扰点;提出基于邻域平均算法的像素修正算法,进行混合高斯建模,得到最终的背景模型,并通过差分法检测出异物目标.通过现场实验验证,平均前景误检率室外轨道正常环境下降低了57.85％,雪天环境下降低了55.02％,室内环境下降低了59.73％.实验数据表明:所提方法相比传统混合高斯模型方法目标检测完整度较高,检测效果较好.