视频运动目标检测：基于证据推理的多方法融合算法优化

本文主要探讨了一种创新的视频运动目标检测算法，该算法以解决复杂场景下的目标检测挑战为目标。作者提出了一种基于证据推理的融合检测方法，具体采用了谨慎有序加权平均（COWA-ER）策略，这是一种综合运用混合高斯滤波、均值滤波和码本技术的多方法融合策略。这种融合方法旨在通过构建一个多准则决策框架，有效地处理检测过程中的不确定性。 混合高斯滤波用于平滑视频信号并提取潜在的运动特征，而均值滤波则有助于减少噪声干扰。码本技术则提供了一种高效的方式来识别和跟踪目标。在检测过程中，双阈值检测法被用来刻画不确定性，即在不同阈值条件下判断目标的可信度，确保了在各种条件下的鲁棒性。 COWA-ER方法在此融合框架中起到了关键作用，它结合了各个检测方法的优点，通过加权和决策级融合，实现了优势互补。这种方法能够有效地应对诸如阴影和光照突变等复杂环境因素对目标检测性能的影响，提高了整体的检测精度和稳定性。 实验结果表明，相比于传统的方法，所提出的融合检测算法在复杂场景下展现出更优的性能，其准确性、鲁棒性和抗干扰能力都得到了显著提升。因此，这项工作对于提高视频目标检测系统的实用性，特别是在动态环境中，具有重要的理论价值和实际应用前景。 本文的核心贡献在于提出了一种创新的视频运动目标检测算法，通过结合证据推理和多准则融合技术，解决了传统检测方法在复杂场景下的局限，为视频监控和自动化系统提供了有效的解决方案。