基于SIFT特征匹配与K-均值聚类的运动目标检测

运动摄像机情况下的运动目标检测是视频监控中的难点和热点问题。为了能够有效地检测出运动目标,根据视频中背景与运动目标的速度不同这一特点,提出了一个基于尺寸不变特征变换(SIFT)和K-均值聚类的运动目标检测方法。首先提取视频中相邻两帧图像的SIFT特征点并进行匹配,并计算匹配特征点的运动速度,最后将运动目标和背景上的SIFT特征点K-均值聚类分析,在单运动目标、多运动目标和带有摄像头旋转情况下做了实验。实验结果表明,提出的目标检测算法能够在运动背景下较好地检测到目标并保留稳定的目标局部特征,对于摄像机运动、摄像机旋转、亮度变化等影响因素具有较强的适应能力。     

基于人体主颜色特征的多摄像机目标连续跟踪

多摄像机视野之间的运动目标交接一直是广域视频监控系统中的难点.根据人体模型的基本理论,提出了一种基于人体模型分割和主颜色识别的目标连续跟踪算法.该方法无需进行复杂的特征(如SIFT特征)提取,而以目标质心距离结合目标主颜色距离作为判断特征,实现多摄像机目标交接.实验结果表明,该方法能有效准确识别公共区域内的运动目标,并...     

高速球形摄像机PTZ跟踪策略设计及实现

针对智能监控中基于高速球形摄像机的PTZ跟踪功能模块,设计了一种PTZ跟踪控制策略。该策略在球机机械参数未知的情况下,一方面能控制球机实时地跟踪目标使目标始终处于视野中央,另一方面可自动进行变倍动作来放大拍摄目标的局部细节。针对球机Zoom控制中跟踪窗口大小自适应调整的问题,利用SIFT算法设计了一种计算球机变倍率的方法。利用VS2005和OpenCV软件平台实现了PTZ跟踪的整体流程。实验表明,该策略能有效、稳定地进行PTZ跟踪。     

Intelligent video surveillance system: 3-tier context-aware surveillance system with metadata

This paper presents an intelligent video surveillance system with the metadata rule for the exchange of analyzed information. We define the metadata rule for the exchange of analyzed information between intelligent video surveillance systems that automatically analyzes video data acquired from cameras. The metadata rule is to effectively index very large video surveillance databases and to unify searches and management between distributed or heterogeneous surveillance systems more efficiently. The system consists of low-level context-aware, high-level context-aware and intelligent services to generate metadata for the surveillance systems. Various contexts are acquired from physical sensors in monitoring areas for the low-level context-aware system. The situation is recognized in the high-level context-aware system by analyzing the context data collected in the low-level system. The system provides intelligent services to track moving objects in Fields Of View (FOVs) and to recognize human activities. Furthermore, the system supports real-time moving objects tracking with Panning, Tilting and Zooming (PTZ) cameras in overlapping and non-overlapping FOVs.     

基于视差和SIFT的双目视觉移动目标识别和追踪的研究

开展基于视差和尺度不变特征变换(SIFT)的双目视觉移动目标识别和追踪的研究。首先采用基于梯度的立体匹配算法得到较准确的左右视图视差映射,其次通过视差映射提高基于SIFT特征的左右视图运动目标的匹配精度,最后利用视差映射和区域增长的方法相结合分别在左右视图完成运动目标的追踪。实验结果表明,基于视差信息和SIFT的双目视觉移动目标识别与追踪算法具有很好的准确性,能够在连续视频中完成左右视场中对同一物体的追踪。     

基于SIFT特征跟踪匹配的视频拼接方法

针对不同摄像头的监控视频序列,提出了一种基于视频帧SIFT（Scale Invariant Feature Transform,即尺度不变特征变换）特征跟踪的拼接方法。通过SIFT算法提取帧图像的特征,并在跟踪的估计区域搜索匹配特征,从而确定待整合帧之间的变换参数。实验结果表明,该方法较好实现视频快速拼接,且对重叠区域小、形变大、有运动物体遮挡的视频具有较强的鲁棒性。     

粒子滤波的视频目标跟踪算法研究

目标跟踪是计算机视觉和图像处理的一个重点课题,在视频监控、机器人视觉导航以及智能交通控制中具有广泛的应用前景.通过粒子滤波技术,研究了如何整合颜色特征、前景信息和积分图运算等技术实现视频目标跟踪的粒子滤波算法.在对目标进行分割中采用了混合高斯背景建模方法;同时结合积分直方图的计算方法对颜色特征进行分段统计及相互遮挡的判断,实现基于粒子滤波的目标跟踪算法的优化,解决跟踪中诸如遮挡、光照变化、背景干扰、尺寸变化等难以解决的问题.实验结果表明提出的方法达到了预期目标.     

基于SIFT特征匹配和动态更新背景模型的运动目标检测算法

运动摄像机情况下的运动目标检测是视频监控中的难点和热点问题。为了能够有效地检测出运动目标,提出了一个基于SIFT（Scale Invariant Feature Transform）特征匹配和动态背景建模的背景差算法。首先利用SIFT算法提取特征点,采用RANSAC（Random Sample Consensus）方法求得仿射变换模型参数并实现图像的全局运动补偿,然后用背景差方法实现运动目标的检测,同时进行阴影和鬼影的去除。SIFT特征点匹配的准确性和RANSAC方法去除异常点的有效性使得仿射变换模型参数计算准确,动态更新背景模型的背景差则完整地检测出了前景目标。与Ninad Thakoor实验结果对比说明：该算法能够准确地检测出运动目标,并且保持了前景目标的完整性。     

视频监控下的人脸跟踪与识别系统

针对智能视频监控系统的要求,设计了一个基于视频监控的自动多人脸跟踪识别系统,该系统的功能是实时跟踪视频监控范围内的人脸并鉴别人脸的身份。针对复杂背景及类似人脸区域的影响,提出了一种Adaboost人脸检测算法和主动形状模型相结合的人脸检测算法,实现人脸的准确检测;针对视频监控范围内人脸偏转、交错以及由于人员不断出入而导致人脸数目发生变化的问题,提出了CamShift和Kalman滤波器相结合的多人脸跟踪算法,同时对跟踪到的人脸进行实时身份识别。实验证明,该系统在视频监控范围内对人脸检测和身份识别准确,跟踪实时性好,是一种建立实时视频监控系统的实用方法。     

Modified intelligent scissors and adaptive frame skipping for video object segmentation

MPEG-4 introduces the concept of video object to support content-based functionalities. Video object segmentation is a crucial step for object-based coding and manipulation. In this paper, a robust semi- automatic video object segmentation scheme is proposed. To efficiently and accurately define the initial object contour, modified intelligent scissors is proposed on the basis of original intelligent scissors. It can improve about 6–8 times the processing speed with only slight sacrifice of accuracy, which just meets the requirements of initial object extraction for semi-automatic approach. To avoid errors accumulating and propagating during object tracking, an adaptive frame skipping scheme is proposed to decompose video sequence into video clips. For rigid and non-rigid video objects, two different image segmentation algorithms are utilized, and then region-based backward projection technique is adopted to interpolate the video object plane (VOPs) of other frames within every video clip. The proposed approach can cope with occlusion/disocclusion problem to most extent. Experimental results demonstrate the effectiveness and robustness of the method.     

多媒体技术研究:2013——面向智能视频监控的视觉感知与处理

目的 随着视频监控技术的日益成熟和监控设备的普及,视频监控应用日益广泛,监控视频数据量呈现出爆炸性的增长,已经成为大数据时代的重要数据对象。然而由于视频数据本身的非结构化特性,使得监控视频数据的处理和分析相对困难。面对大量摄像头采集的监控视频大数据,如何有效地按照视频的内容和特性去传输、存储、分析和识别这些数据,已经成为一种迫切的需求。方法 本文面向智能视频监控中大规模视觉感知与智能处理问题,围绕监控视频编码、目标检测与跟踪、监控视频增强、视频运动与异常行为识别等4个主要研究方向,系统阐述2013年度的技术发展状况,并对未来的发展趋势进行展望。结果 中国最新制定的国家标准AVS2在对监控视频的编码效率上比最新国际标准H.265/HEVC高出一倍,标志着我国的视频编码技术和标准在视频监控领域已经实现跨越;视频运动目标检测跟踪的研究主要集中在有效特征提取和分类器训练等方面,机器学习等方法的引入,使得基于多实例学习、稀疏表示的运动目标检测跟踪成为研究的热点;监控视频质量增强主要包括去雾、去夜色、去雨雪、去模糊和超分辨率增强等多方面的内容,现有的算法均是对某类图像清晰化效果较好,而对其他类则相对较差,普适性不高;现有的智能动作分析与异常行为识别技术虽然得到了不断发展,算法的性能也在不断提高,但是从实用角度,除了简单的特定或可控场景外,还没有太多成熟的应用系统。结论 随着大数据时代的到来,智能视频监控的需求将日益迫切,面对众多挑战的同时,该研究领域将迎来前所未有的重大机遇,必将产生越来越多可以实用的研究成果。     

面向视频监控的TLD改进目标跟踪算法研究

目前智能视频监控对视频目标跟踪算法的实时性、准确性和鲁棒性都提出了很高的要求,而已有算法无法完全满足应用需求。在TLD（Tracking Learning Detector）框架下,提出一种基于视觉背景提取（Visual Background extractor,ViBe）的前景分类算法,提高了TLD算法检测目标的速度;用核相关滤波器（Kernelized Correlation Filters,KCF）实现了TLD框架中的跟踪器,提高了算法的精度及鲁棒性。采用OTB-2013评估基准中针对视频监控的视频序列进行测试,并与其他4种具有代表性跟踪算法进行了对比。测试结果表明：该算法的鲁棒性和准确性均优于对比算法,处理速度可达到40帧/s;相比于标准TLD算法,跟踪距离精度提高了1.52倍,成功率提高了1.2倍;相比于KCF算法,虽然跟踪速度有所下降,但跟踪距离精度提高了2.7倍,成功率提高了2.04倍。     

公共区域监控视频数据目标特征跟踪定位方法

为了提高公共区域监控视频的目标定位检测能力,需要进行目标特征跟踪定位算法设计,提出一种基于图像超分辨率重建的公共区域监控视频数据目标特征跟踪定位方法。构建公共区域监控视频的三维图像重建模型,采用边缘层的高分辨融合方法进行公共区域监控视频图像数据的三维结构重组,提取公共区域监控视频的关键特征点,用图像退化模型进行公共区域监控视频数据目标特征检测,结合线性滤波模型使得监测输出图像满足最优匹配特征解,提高对公共区域监控视频数据目标特征跟踪能力。引入引导滤波方法进行公共区域监控视频数据的图像超分辨重建,实现对目标特征准确跟踪定位。仿真结果表明,采用该方法进行公共区域监控视频数据目标特征跟踪定位的准确性较高,图像重建能力较强,归一化均方根误差较小。     

基于三维视觉系统的多运动目标跟踪方法综述

多运动目标跟踪是智能视觉监控系统中的关键性的亟待解决的问题,采用二维视觉特征跟踪会在目标相互遮挡时丢失目标特征造成跟踪困难,近年来三维视觉跟踪系统越来越成为热点,利用三维特征能在多目标相互遮挡时更好地识别、跟踪目标,实现多目标遮挡时的精确跟踪,从而全面提高智能视觉监控系统的精确性。总结了近年来基于三维视觉系统的多运动目标跟踪方法,根据采用的不同三维视觉系统分为三类,将每类中具有代表性的方法进行了论述,分析了各典型方法的优缺点,最后提出了进一步研究的主要发展内容和趋势。     

智能视频监控系统中物体遗留检测方法的研究

本文针对智能视频监控中的物体遗留事件检测进行了研究,给出了一套完整的检测方案。多高斯模型用于运动目标检测,其自适应性很好地解决了背景帧不断变化所带来的影响;MeanShift算法用于运动目标的跟踪,使得监控对象不再限于固定区域;目标的七阶不变矩可以很好地描述目标特征,利用这一特征通过支持向量机对目标进行识别。实验结果证明了本文方法的有效性。     

基于改进光流特征的运动目标跟踪

在城市智能视频监控中需要对运动目标进行实时跟踪,针对传统的运动目标检测中出现的跟踪目标易丢失、跟踪率低、实时性差等问题,提出一种基于改进光流特征的运动目标跟踪检测方法,对运动行人目标进行跟踪。该方法首先采用改进的Vibe运动背景建模法对视频中存在的运动行人进行检测,再将Shi-Tomasi角点检测与LK光流法进行结合,将角点检测结果融入到LK光流法中,并对检测到的角点进行运动光流特征提取,最后通过卡尔曼滤波对出现的行人进行预测跟踪,采用匈牙利最优匹配算法实现对运动目标的持续匹配以及对运动目标的跟踪。仿真结果表明,本文提出的方法能够对视频中出现的运动目标进行检测跟踪,具有较好的识别效果,且检测效率得到提高。      

智能视觉监控技术研究进展

新一代智能视觉监控技术的研究是一个极具挑战性的前沿课题,它旨在赋予监控系统观察分析场景内容的能力,实现监控的自动化和智能化,因而具有巨大的应用潜力。视觉监控系统的智能化分析过程由运动目标检测、分类、跟踪和视频内容分析等几个基本环节组成,其中视频内容分析又包括异常检测、人的身份识别以及视频内容理解描述等。本文在总结以上有关关键技术研究进展的基础上,进一步提出将超分辨率复原技术引入视觉监控领域,介绍了超分辨率复原的主要算法及其在智能视觉监控中的应用。     

Robust and efficient foreground analysis in complex surveillance videos

Mixture of Gaussians-based background subtraction (BGS) has been widely used for detecting moving objects in surveillance videos. It is very efficient and can update the background model with slow lighting changes, however, it suffers from a number of limitations in complex surveillance conditions such as quick lighting variations, heavy occlusion, foreground fragments, slow moving or stopped object etc. To address these issues, this paper first focuses on foreground analysis within the mixture of Gaussians BGS framework in long-term scene monitoring to handle (1) quick lighting changes, (2) static objects, (3) foreground fragments, (4) abandoned and removed objects, and (5) camera view changes. Then, we propose a framework with interactive mechanisms between BGS and processing from different high levels (i.e. region, frame, and tracking) to improve the accuracy of moving object detection and tracking to handle (1) objects that stop for a significant period of time and (2) slow-moving objects. The robustness and efficiency of the proposed mechanism are tested in IBM Smart Surveillance Solution on a variety of sequences, including standard datasets. The proposed method is very efficient and handles ten video streams in real-time on a 2GB Pentium IV machine with MMX optimization.     

一种结合了纹理和颜色的运动目标跟踪算法

运动目标跟踪是智能视频监控中的关键技术之一,怎样描述运动目标是该技术的一个关键问题。提出一种新的运动目标跟踪算法,结合改进的LBP纹理和色度来描述运动目标,并采用Camshift算法的思想进行目标跟踪。为了降低算法的复杂性,在保证跟踪精确度的前提下,LBP纹理和色度的种类被极大地精简。实验证明提出的方法能有效地跟踪运动目标,在常规的视频分辨率下能达到实时性,比同类的其它算法性能更好。