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通过摄像机拍摄到的一段视频,对其中运动的人进行检测与跟踪。在目标检测方面,获取运动行人图像序列,利用自适应背景提取方法得到背景,根据将目标与背景进行分离的分割阈值,对差分图像进行分割,提取运动区域,检测出人体运动目标;在目标跟踪方面,选用基于Kalman滤波的运动跟踪系统,通过估计出运动目标的下一位置,对运动目标进行实时跟踪。这里的实验是在Linux平台上利用Intel的开源OpenCV函数库建立起模型并实现算法。经过多次仿真测试表明,使用Kalman滤波可以很好地解决实验中两个人握手时运动目标间遮挡的问题,并跟踪运动目标,而且处理速度比较快,能够满足一般情况下的实时性要求。 相似文献
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针对红外视频图像中运动目标的检测问题,提出了一种以OpenCV为平台,以背景差分法为基础的运动目标检测算法,在传统检测方法基础上进行了改进,使用该算法不需要进行背景初始化,能直接检测运动目标,并有效抑制了虚警。利用OpenCV提供的函数库在Visual Studio 2008平台上编程实现。实验结果表明,该方法具有目标跟踪快、检测概率高、实时性好等特点。 相似文献
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在校园中,采用智能视频监控系统能够有效的减少人为干预,提高监控效率,并可对固定场景视频中的动态目标进行检测、分离、跟踪与有效识别。使用OpenCV和VC++2010构建了智能视频监控系统,采用了背景差分法对监控区域内的动态目标进行快速实时检测。在目标跟踪方面,提出了CamShift算法,实现动态目标的精确跟踪。 相似文献
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基于OpenCV的运动目标检测方法研究与应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对视频监控系统的运动目标检测部分,介绍了以OpenCV为平台,以背景减法与帧差法为基础的检测方法。它以背景减法建立和更新背景模型,利用感兴趣区域的设置提高实时性,引入修正的大津法自适应阈值改善二值化效果,并以帧差法为补充降低虚报率及光照变化的影响。实验表明,该方法可以快速有效地对运动目标实施报警。 相似文献
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检测运动物体需要无运动物体的背景图像,所以,首先应用多帧像素平均值法提取了运动视频序列的背景图,从背景图像中分离目标像素,获取目标的质心坐标,并应用质心跟踪法以灰色图像序列为基础,对运动的目标进行实时检测和跟踪。质心跟踪法的目标位置通过质点的中心来确定,该算法计算简单,计算量小,其稳定性与精度主要取决于序列图像的分割及其阀值的确定情况。文中给出了用Opencv实现算法的具体过程和关键代码,并且设计了跟踪运动车辆的控制界面,方便了实时监控。实验结果表明,该方法可以实现视频序列中运动目标的识别,具有实时性、并能给出较好的识别效果。 相似文献
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在视频监控方面,存在着运动目标的各种行为,针对这种情况,提出一种基于GMM与KLT算法的运动目标检测与跟踪方法.首先用基于GMM的背景减除法对运动目标进行检测,再通过形态学处理得到目标区域,然后对运动目标进行KLT特征点跟踪,最后根据特征点画出运动目标的运动轨迹.实验证明该算法有良好的检测结果与跟踪效果. 相似文献
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Segmentation of foreground objects is an important and essential task for many systems that aim to carry out motion tracking, object classification, event detection and is used in applications such as traffic monitoring and analysis, access control to special areas, human and vehicle identification and the detection of anomalous behaviour. The most common approach for detecting moving objects is background subtraction, in which each frame of a video sequence is compared against a background model. A large number of background subtraction algorithms have been proposed [1], but problems remain for moving object identification under certain conditions. One of the toughest problems in background subtraction is caused by the detection of false objects when an object that belongs to the background (e.g. after staying stationary for some time) starts to move away. This generates what are called `ghosts?. It is important to address the problem because ghost objects will adversely affect many tasks such as object classification, tracking and event analysis (e.g. abandoned item detection). This Letter focuses on the problem of ghost identification and elimination. We used a state-of-the-art industrial tracker which includes basic background subtraction and object tracking. Then we included our ghost detection algorithm into the basic tracker to identify and eliminate ghosts. Finally, we systematically evaluated and compared performance on urban traffic video sequences. 相似文献
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运动目标检测,是指从视频图像中将运动变化区域提取出来的检测技术,是图像处理技术的基础。在军事公安、交通管理、视频监控、医学检查等领域应用广泛。为了改进单独采用帧差法或背景减法进行运动目标检测时存在的不足,本文提出一种利用边缘信息的三帧差法与基于混合高斯模型的背景减法相结合的运动目标检测算法。该方法对视频图像中连续的三帧图像两两差分,对3个差分图像取均值,二值化,再经过形态学处理,并对中间帧进行Canny边缘提取,将二者进行"与"运算,即得到运动目标的边缘,用背景减法提取中间帧的前景,二值化,将其和目标的边缘进行"或"运算,经过形态学处理便可得到运动目标。实验结果表明,使用该方法目标检出率提高了9.7%~72.1%,误检率降低了0.090%~2.900%。这种二者相结合的方法相对于单一的检测算法能够有效、可靠地提取出运动目标。 相似文献
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摘要:Intel OpenCV VS是OpenCV内嵌的一个高效、通用的视频目标检测、跟踪扣轨迹分析的开源平台,但由于没有相关资料而缺少研究和应用。在深入挖掘OpenCVVS源码的基础上,剖析了该平台的整体架构和算法体系,给出了算法描述和相应接口。在此基础上,开发了一个基于OpenCVVS架构的稳定、高效的行人统计系统。 相似文献
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基于视频图像的车速检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
基于视频图像对车辆速度进行检测,调用OpenCV自带的运动目标检测框架,来实现对行驶车辆的检测与跟踪,接着根据摄像机标定结果获取图像坐标与世界坐标的转换关系,求得检测车辆在实际空间中的行驶距离,最后依据速度公式便能得到所检测车辆车速。经测试,该方法具有较高的检测精度,满足实际应用的需求。 相似文献
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在智能交通系统中,基于视频技术的车辆跟踪是交通参数和交通事件检测的关键技术之一。本文首先研究了现有的基于视频技术的车辆跟踪技术,然后提出了一种使用Kalman滤波器预测车辆位置,并用距离和颜色信息辅助识别车辆的跟踪方法。实验结果表明,该方法能够有效地实现车辆的跟踪。 相似文献
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基于人工电视监视的交通检测方法存在检测效率低、实时性差的缺点,提出了基于视频序列的交通参数和交通事件检测系统。将采集和预处理后的视频信号通过DSP处理,检测视频交通参数和交通事件,提取的交通参数和交通事件等分析结果通过TCP/IP网络传输协议传给视频分析识别终端,在视频分析识别终端上存储、显示交通参数与交通事件和视频信息,设置系统参数,同时可以进行查询、检索以及管理交通参数与交通事件。该系统实现了对车流量、车速、抛落物、行人和停车等交通参数与事件的实时性检测。 相似文献