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【2h】

Moving Object Detection under a Moving Camera via Background Orientation Reconstruction

机译：通过背景定向重建在运动相机下的运动物体检测

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摘要

Moving object detection under a moving camera is a challenging question, especially in a complex background. This paper proposes a background orientation field reconstruction method based on Poisson fusion for detecting moving objects under a moving camera. As enlightening by the optical flow orientation of a background is not dependent on the scene depth, this paper reconstructs the background orientation through Poisson fusion based on the modified gradient. Then, the motion saliency map is calculated by the difference between the original and the reconstructed orientation field. Based on the similarity in appearance and motion, the paper also proposes a weighted accumulation enhancement method. It can highlight the motion saliency of the moving objects and improve the consistency within the object and background region simultaneously. Furthermore, the proposed method incorporates the motion continuity to reject the false positives. The experimental results obtained by employing publicly available datasets indicate that the proposed method can achieve excellent performance compared with current state-of-the-art methods.
机译：在运动相机下检测运动物体是一个具有挑战性的问题，尤其是在复杂的背景下。提出了一种基于泊松融合的背景定向场重构方法，用于在运动摄像机下检测运动物体。由于背景光流方向的启发与场景深度无关，因此本文基于修正的梯度通过泊松融合重建背景方向。然后，通过原始方向场和重构方向场之间的差异来计算运动显着性图。基于外观和运动的相似性，本文还提出了一种加权累积增强方法。它可以突出显示运动对象的运动显着性，并同时提高对象和背景区域内的一致性。此外，所提出的方法结合了运动连续性以拒绝误报。通过使用公开可用的数据集获得的实验结果表明，与当前的最新方法相比，该方法可以实现出色的性能。

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