Video Background Subtraction

Video Background Subtraction ist eine Technik im Bereich der Computer Vision, die darauf abzielt, bewegte Objekte (Vordergrund) von statischen Szenen (Hintergrund) in Videostreams zu trennen. Diese Technologie funktioniert, indem ein Hintergrundmodell erstellt wird, jedes Bild mit dem Modell verglichen wird und Schwellwertverfahren angewendet werden, um veränderte Bereiche als Vordergrundobjekte zu identifizieren. Video Background Subtraction hat einen großen Stellenwert für Anwendungen wie Überwachung, Bewegungserkennung und Objektverfolgung und bewältigt effektiv Herausforderungen wie Lichtveränderungen, Schatten, dynamische Hintergründe und Rauschen. Gängige Methoden umfassen Frame-Differenzierung, laufenden Durchschnitt, Gauss'sches Mischmodell (GMM) und Deep Learning. Nachbearbeitungstechniken werden oft eingesetzt, um die Ergebnisse zu optimieren und Fehlalarme zu reduzieren.