Med den breda utvecklingen av UAV-teknik (Unmanned Aerial Vehicle) har rörlig måldetektering för flygvideo blivit ett populärt forskningsämne inom dataområdet. De flesta av de befintliga metoderna omfattas av ramverket för registreringsdetektering och kan bara hantera enkla bakgrundsscener. De tenderar att gå fel i komplexa multi bakgrundsscenarier, såsom viadukter, byggnader och träd. I detta papper bryter vi igenom den enda bakgrundsrestriktionen och uppfattar den komplexa scenen exakt genom automatisk uppskattning av flera bakgrundsmodeller. Först segmenterar vi scenen i flera färgblock och uppskattar det täta optiska flödet. Sedan beräknar vi en affin transformationsmodell för varje block med stort område och slår samman de konsekventa modellerna. Slutligen beräknar vi underordnad grad till multi-bakgrund modeller pixel till pixel för alla små område block. Flytta objekt segmenteras med hjälp av energioptimering metod löst via Graph Cuts. De omfattande experimentella resultaten på offentliga flygvideor visar att, på grund av flera bakgrundsmodeller uppskattning, analysera varje pixels underordnade förhållande till flera modeller genom energiminimering, vår metod kan effektivt ta bort byggnader, träd och andra falska larm och upptäcka rörliga objekt korrekt.
I REF föreslogs en flermodellsuppskattning för flygvideo för att upptäcka rörliga föremål i komplex bakgrund som kan ta bort byggnader, träd och andra falsklarm i detektion.
Multi-Model Estimation Based Moving Object Detection for Aerial Video