一种基于图像的运动物体检测及高度分析算法

现代监控系统要求做到无人值守, 而智能视觉监控能很好满足这个要求.文中为实现这种智能视觉监控系统做了一些算法上的研究工作:实现了对运动物体进行实时检测和追踪,并利用透视几何中的消影点、消影线以及交比的约束方法对运动物体高度进行了分析.试验结果表明,此方法将自适应阈值应用到物体检测中使检测结果更加精确,并且自动估算出的物体的高度误差也很小,具有一定的实用性.     

基于智能视觉的车辆事故预警监控系统设计

针对车辆行驶中驾驶员视觉盲区或注意力不集中而造成的交通事故问题,提出采用智能视觉技术对车辆行驶过程中四周的异常物体进行视频监控,对动态视频场景中的运动目标进行检测、识别与实时测距,通过车辆智能视频监控系统最大程度的为驾驶员提供更多预警信息,预防交通事故的发生;文中介绍了车辆智能视觉监控系统的硬件设计方法与软件工作流程,并研究了运动目标检测算法与单目视觉测距算法,通过仿真实验,验证了该智能视觉车辆监控系统对于运动目标进行检测、识别与智能测距判断的实验结果.     

利用OpenCV的运动物体智能视频图象处理监控系统设计

目前,无论是家庭还是社会安全性一直都备受关注。随着计算机视觉、视频智能识别等技术的高速发展,实现监控系统的实时分析报警已成为了可能,本文从运动物体的检测、运动跟踪及行为判断三大技术出发,利用OpenCV设计了一个运动物体智能视屏图象处理监控系统,该系统不但有效的实现对所监控区域的实时监控与报警,而且也对传统视频监控系统进行了革新,重要场所的安全运行提供了强有力的保障。     

一种综合运动检测和视觉跟踪的智能监控系统

智能监控是当前计算机视觉领域中的热点问题之一。本文提出了一种运动检测与视觉跟踪相结合的智能监控系统,能自动完成轨迹的初始化和终止,能够对数目可变的目标进行自动跟踪。该系统首先利用基于颜色空间模型的阈值化背景减法提取出运动目标,然后结合基于MCMC的颜色粒子滤波器和全局最近邻法对多个目标进行跟踪。并基于OpenCV机器视觉库搭建了智能视频监控平台。实验表明,该系统可以实时有效地检测、跟踪数目变化不定的运动物体。     

采用UKF建模的实时背景提取和运动阴影检测

实时运动物体分割是实现智能视频监控和视频交通流量检测等视觉系统的基础。目前,影响运动检测的因素主要有两个方面,一是背景建模的准确性;二是运动阴影的干扰。提出了基于无偏卡尔曼滤波器(UKF)的背景提取和阴影检测方法,构建整体的运动物体检测框架。该方法通过对背景和阴影建模,分别从帧间差分和背景差分两个层次综合分析像素值的动态变化特性,并利用色彩和亮度变化特性检测出运动阴影,最后借助UKF对两个模型参数进行在线更新,实现实时的运动物体分割。与现有算法相比,该方法背景跟踪速度快、运动检测效果好、计算量较小。实验结果证明了该方法的有效性和实用性。     

基于双目视觉的车辆检测和车速测定

实时运动检测是智能视频监控和视频交通流检测中的一项关键技术。目前广泛使用的单目视觉运动检测方法对光线敏感,存在黑洞、阴影等问题。为解决此问题,提出一种基于双目视觉的运动检测方法,通过双摄像头的视差获取物体的深度信息,根据深度差检测运动物体。在得到运动区域后,利用运动物体在连续帧的深度信息,提出一种适应各种空间角度拍摄情形下的速度测定方法。实验表明,所提的方法能检测运动目标的准确轮廓,解决了单目视觉情形下始终存在的对光线敏感、阴影及黑洞的问题,实现了运动目标的实时检测和速度测定。     

基于三维模型的交通场景视觉监控

视觉监控是计算机视觉研究的前沿方向.动态场景视觉监控就是利用计算机视觉和人工智能的理论和方法.通过对摄像机拍录的图像序列进行自动分析来对场景中的运动物体进行定位、跟踪和识别,并对物体的运动行为作出判断或者解释,达到监控的目的.本文结合交通场景监控这一特定任务,实现一个包括摄像机标定、模型可视化、运动车辆的姿态优化与定位、跟踪预测、基于轨迹分析的行为理解等功能算法的交通场景视觉监控系统.从算法和实现的角度出发，文章对系统中各个功能模块进行了较为详细的描述与讨论.     

基于卡尔曼滤波的交通参数采集系统

基于计算机视觉的交通监控系统，已成为交通管理的主要手段，车辆的实时检测和追踪是智能交通监控系统的核心。文中介绍了公安部智能交通项目的交通信号采集模块中使用的关于多物体追踪的一些方法，主要采用了子特征提取方法和kalman滤波统计模型，建立起物体的追踪模型。在其基础上实现目标的检测和追踪，及最终的交通参数的测量。     

智能视频监控系统中引入红外热成像技术的探究

红外热成像技术是通过检测物体表面的热辐射红外波段信号,运用光电技术转换为可供人类视觉分辨的图形、图像信号,并可以进一步计算出温度值的高新技术,在智能视频监控领域有着广泛的应用。红外热成像技术的出现使人类超越了视觉障碍,弥补了传统监控技术的不足,推动监控智能化技术的发展迈向新的高度。本文对红外热成像技术的工作原理以及先进技术进行深刻分析,构建以红外热成像为前端监控核心的智能视频监控系统,探究红外热成像技术在智能视频监控系统中的各种应用。     

视频中运动目标的实时检测和跟踪

基于视频的自动目标检测和跟踪是计算机视觉中一个重要的研究领域，特别是基于视频的智能车辆监控系统中的运动车辆的检测和跟踪。提出了一种自适应的背景相减法来分割运动物体，为了准确地定位运动车辆的区域，采用差分图像投影和边缘投影相结合的方法来定位车体，同时利用双向加权联合图匹配方法对运动车辆区域进行跟踪，即将对运动车辆区域跟踪问题转化为搜索具有最大权的联合图的问题。该算法不仅能实时地定位和跟踪直道上运动的车辆，同时也能实时地定位和跟踪弯道上运动的车辆，从实验结果看，提出的背景更新算法简单，并且运动车辆区域的定位具有很好的鲁棒性，从统计的检测率和运行时间来看，该算法具有很好的检测效果，同时也能满足基于视频的智能交通监控系统的需要。     

未标定视频下的动态人体身高测量

针对视频下的动态人体身高测量过程中,依赖三维场景的结构化信息,或者需要事先对相机进行标定的情况,提出了一种视觉测量算法对未标定视频中的行人身高进行测量。该方法首先利用帧差法提取每帧图像中的人体区域信息,然后由该区域的主轴方向确定人体的头顶点和垂足点,再由头顶点和垂足点形成的两个平行虚拟平面确定水平消失线、由主轴方向确定竖直消失点,最后根据射影变换的交比不变量来确定人体的身高。该方法以人在正常行走过程中身高基本保持不变为合理假设,并且充分利用了视频中的人体运动信息。实验结果表明,测量结果的平均相对误差低于2.2%,能够满足人体身高测量的精度需要。     

A study on the dual vanishing point property

Vanishing points and vanishing lines are useful information in computer vision. In this study, an interesting dual property of vanishing point is first introduced. Next, we point out that there also exists a dual property of vanishing line. With the dual vanishing point and vanishing line properties, some 3D intersection inference can be made based on their image lines. Two applications are given to illustrate the usage of the new results. The first one is to derive the 3D pose determination of a circle using two parallel image lines. The second one uses six specially designed 3D lines to adjust the cameras with respect to a fixture in a binocular vision system such that the resultant camera coordinate axes become parallel.     

一种快速的人工场景图像消失点检测方法

人工场景中包含了大量的空间平行线以及垂直边,这些空间平行线映射到图像中相交产生的交点即消失点。消失点检测对摄像机标定、三维场景重建等都有着重要的意义。传统的消失点检测算法往往基于二维霍夫参数空间,复杂度高、效率低。因此,提出一种新的方法,先检测图像中较长的边界线,并将检测到的线段进行筛选、分组;然后利用消失点与焦距之间的制约关系,确定三向消失点的位置以及焦距的大小。该方法将传统的二维霍夫参数空间转换为二级一维霍夫参数空间。实验表明,这种方法运算复杂度低、运行时间短。在室外场景图像中,鲁棒性好,且保持较高的准确率。     

一种基于灭影线的无人直升机位姿估计方法

该文将基于灭影线的摄像机标定原理用于无人直升机的位姿估计,设计了一个包含四组平行线的平面着陆图标,通过机载摄像机摄取的图标图像,估计出直升机相对于该图标的位置和姿态。文章首先简述了灭影线的有关知识,推导了相应的关系方程,接着介绍了使用的图像处理方法和提高计算精度的措施,最后,给出了实验结果并对实验误差做了简要分析。该方法的技术关键是如何精确测定灭影点和灭影线的像平面参数,算法最大的特点为计算结果与焦距变化的无关性。实验结果表明,该方法算法复杂性低,实时性好,精度较高,可以用于无人直升机的位姿估计。     

热燃烧式瓦斯传感器催化剂失活机理研究

热燃烧式催化瓦斯传感器是煤矿矿井瓦斯监控系统的核心部件,用于检测瓦斯体积分数,实现风电闭锁功能。由于矿井环境条件恶劣,常常使瓦斯传感器表现出稳定性能差,校准期短等缺点,一直是困扰热燃烧式催化瓦斯传感器应用的难题。通过研究热燃烧式催化瓦斯传感器的失活模式及响应分析,重点探讨了铂催化剂失活的3种机理:烧结、结焦、中毒,建立了催化剂失活速率方程,提出了添加Pt-Pd复合催化剂的方法来改善催化剂失活,改进后,传感器的稳定性得到了明显提高。     

高速公路云台相机的自动标定

目的 云台相机因监控视野广、灵活度高,在高速公路监控系统中发挥出重要的作用,但因云台相机焦距与角度不定时地随监控需求变化,对利用云台相机的图像信息获取真实世界准确的物理信息造成一定困难,因此进行云台相机非现场自动标定方法的研究对高速公路监控系统的应用具有重要价值。方法 本文提出了一种基于消失点约束与车道线模型约束的云台相机自动标定方法,以建立高速公路监控系统的图像信息与真实世界物理信息之间准确描述关系。首先,利用车辆目标运动轨迹的级联霍夫变换投票实现纵向消失点的准确估计,其次以车道线模型物理度量为约束,并采用枚举策略获取横向消失点的准确估计,最终在已知相机高度的条件下实现高速公路云台相机标定参数的准确计算。结果 将本文方法在不同的场景下进行实验,得到在不同的距离下的平均误差分别为4.63%、4.74%、4.81%、4.65%,均小于5%。结论 对多组高速公路监控场景的测试实验结果表明,本文提出的云台相机自动标定方法对高速公路监控场景的物理测量误差能够满足应用需求,与参考方法相比较而言具有较大的优势和一定的应用价值,得到的相机内外参数可用于计算车辆速度与空间位置等。     

基于消失点的坐标校准算法

提出一种新的基于消失点的坐标校准算法,并将此算法应用于运动车辆的跟踪检测。该算法只需要知道消失点和已知尺寸物体在图像中的位置就可以实现坐标校准。与其他算法相比,该算法不需要预先知道摄像机的配置和参数,具有更广泛的适应性和更高的灵活性。在算法实现的过程中,使用了一维数组来表示前景分布矩阵,而非二维数组,从而有效地降低了算法空间复杂度。     

图像漫游：双灭点的松弛蜘蛛网格算法

为了解决蜘蛛网格算法在图像漫游中局限性，提出了双灭点的松弛蜘蛛网格算法。该算法在用于图像实时漫游时，用双灭点进行计算，其与前人提出的方法相比，更具通用性，不仅可以解决单灭点、双灭点、多灭点和灭线等不同类型的照片漫游问题，而且减轻了用户交互的工作量。此外，为了进一步提高图像的绘制质量，以获得高质量的漫游效果，还采用了一种分片绘制的策略。多种类型的图片实验证明了该算法的有效性。     

混合漫游系统

提出一种新颖的场景绘制方法,首先对图像进行处理,用交互的方法区分场景的背景和前景;然后分别建立背景和前景的3D几何模型,采用一种分片绘制的策略,进一步提高了绘制质量．通过将动态网格叠加到几何模型中,在静态图像中产生动态纹理,丰富场景内容,从而建立了一种混合场景表示,实现逼真的场景实时漫游．实验证明,该算法具有较好的普适性,可以处理包含灭点或灭线的不同类型照片、绘画和全景图．     

基于平面镜的摄像机内参数线性标定方法

提出了一种全新的基于平面镜的摄像机标定方法。该方法无需任何标定物,利用平面镜的反射性质和灭点、灭线等理论,通过移动摄像机或平面镜作至少2次平移运动(各次平移间应存在旋转运动)即可线性地标定摄像机的内参数。模拟图像实验和真实图像实验表明所提出的方法能快速、方便地对摄像机进行标定,具有较好的稳定性和精度。