Resumen

Para mejorar el efecto de la deteccin de movimiento, se propone un algoritmo de modelado gaussiano que corrige los agujeros y rupturas causados por el mtodo convencional de diferencia de fotogramas. El algoritmo propuesto utiliza un mtodo mejorado de diferencia de tres fotogramas. Se selecciona una secuencia de imgenes de tres fotogramas con un intervalo de un fotograma para el clculo de la diferencia entre pares. Se utiliza la operacin lgica OR para lograr una deteccin rpida del movimiento y reducir los huecos y las fracturas. El algoritmo gaussiano establece un modelo de aprendizaje adaptativo para que el tamao y el contorno de la deteccin de movimiento sean ms precisos. El movimiento extrado mediante el mtodo mejorado de diferencia de tres fotogramas y el modelo gaussiano se suma lgicamente para obtener la imagen final de movimiento en primer plano. Adems, se propone un mtodo de deteccin de objetivos en movimiento, basado en la red de aprendizaje profundo U-Net, para reducir la dependencia del aprendizaje profundo del nmero de conjuntos de datos de entrenamiento. Esto ayuda al algoritmo a entrenar modelos en conjuntos de datos pequeos. A continuacin, calcula la relacin entre el nmero de muestras positivas y negativas en el conjunto de datos y utiliza el recproco de la relacin como peso de la muestra para tratar el desequilibrio de muestras positivas y negativas. Por ltimo, se establece un umbral para predecir los resultados y obtener la precisin de deteccin de objetos en movimiento. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo puede suprimir la generacin y ruptura de agujeros y reducir el ruido. Adems, puede detectar el movimiento con rapidez y precisin para cumplir los requisitos del diseo.

• Materias:Inteligencia artificial Aplicación móvil Asistencia tecnológica a personas con discapacidad Tecnología en educación
• Subjects:Artificial intelligence Mobile application Technological assistance to people with disabilities Technology in education
• Palabras claves:Algoritmo propuesto; Modelado gaussiano; Detección de movimiento; Método de diferencia de tres fotogramas; Red de aprendizaje profundo; Detección de objetos en movimiento.
• Keywords:Proposed algorithm; Gaussian modeling; Motion detection; Three-frame difference method; Deep learning network; Moving object detection