ABSTRACT Bakgrundsmodellering och subtraktion baserad på förändringsdetektering är det första steget i många datorseende applikationer på hög nivå. Många bakgrundsmetoder för subtraktion har föreslagits på senare tid och deras insatser är främst inriktade på två aspekter: mer avancerade bakgrundsmodeller och mer komplexa funktionsrepresentationer. Nyligen har hierarkiska egenskaper som lärts från djupa konvolutionella neurala nätverk visat sig vara effektiva för många datorseende uppgifter, såsom klassificering och igenkänning. Det är dock få forskare som försöker lära sig de djupa dragen för att ta itu med problemet med subtraktion i bakgrunden. Därför föreslår vi i detta dokument en ny flerskalig helt konvolutionell nätverk (MFCN) arkitektur som drar nytta av olika lager funktioner för bakgrund subtraktion. Vi visar att förgrundsdetektionens noggrannhet kan förbättras avsevärt genom att använda de djupa egenskaperna från MFCN och istället för att bygga mycket komplexa bakgrundsmodeller, och komplexiteten i bakgrunden subtraktionsprocessen kan enkelt lösas under själva subtraktionsprocessen. Experimentella resultat på CDnet 2014 dataset och SBM-RGBD dataset visar att den föreslagna MFCN-baserade metoden uppnår toppmodern prestanda samtidigt som den fungerar i realtid. INDEX TERMS Bakgrund subtraktion, konvolutionella neurala nätverk, flerskaliga fullt konvolutionella nätverk, videoövervakning.
Zeng m.fl. I REF föreslogs ett fullständigt konvolutionsnätverk med flera skalor för bakgrundssubtraktion.
Background Subtraction Using Multiscale Fully Convolutional Network
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}