抗阴影和遮挡的动目标检测与跟踪

实际场景中往往存在运动阴影和障碍物遮挡等情况,严重影响了目标检测和跟踪的效果.为解决此问题,提出了一种抗阴影和遮挡的的运动目标检测与跟踪方法.该方法首先引入分类浮动更新策略,有效减轻了运算负担;其次,利用基于纹理梯度差和颜色特征不变量的阴影检测模块,为后续更加准确的分割前景创造了条件;然后采用基于MeanShift框架...     

基于HSV空间阴影去除方法研究与应用

在智能视频监控系统中,运动阴影如果被误判为运动目标,将会影响到场景中运动目标的准确提取、跟踪和预测。针对这一问题,设计了一种基于HSV颜色空间的阴影去除方法。方法首先将背景差法和三帧差分法相结合,用于提取运动目标,再将提取的含有阴影的运动目标区域映射到其HSV色彩空间,通过与背景和相邻帧的亮度、饱和度比较,实现对阴影区域的检测和去除,处理过程中无需提前确定特征判别参数。将所设计的方法在标准高速公路视频数据库中进行测试并应用于实时的视频监控系统,验证结果表明该方法能更加有效的消除阴影,从而准确的检测出运动目标,同时方法对光线变化具有一定的鲁棒性。     

基于摄像机运动控制的实时对象检测与跟踪算法

提出了一种基于摄像机运动控制的实时运动对象检测与跟踪算法.该算法首先采用非参数核密度估计方法在复杂的动态背景条件下检测运动对象区域;然后由CamShift算法计算跟踪目标的位置,并采用Kalman滤波预测对象的运动信息来控制摄像机的运动,能够准确地跟踪对象并有效解决了背景中的部分遮挡问题.在SonyRZ25网络摄像机上完成了对象的实时检测与跟踪,对多个室内和室外场景的实验验证了所提出方法的实用性和有效性.     

基于高斯金字塔与差分法的多目标检测和跟踪算法

针对复杂背景下的多目标检测和跟踪问题,提出了将背景差分目标检测算法与高斯金字塔图像重采样相结合的运动目标检测算法．该算法采用高斯金字塔法对图像进行重采样,建立背景模型,使用背景差分法获得前景区域,并对前景区域进行阴影检测、去除,从而检测出完整目标．融入了高斯模型关于背景更新的算法,克服了由于背景突然改变而造成的误检测．在目标阈值的确定过程中,采用动态阈值确定法,以提高目标检测的正确性．同时将目标的颜色特征和运动矢量引入到多目标跟踪算法中,提高目标跟踪的准确性．实验结果表明,该算法对于场景中存在目标频繁出现、消失、交叉运动和遮挡等情形均有较好的检测与跟踪效果．     

基于仿射不变量的运动目标遮挡检测和跟踪

图像序列中运动目标的遮挡检测和处理是目前在动态图像处理时经常碰到,且比较难于解决的问题。本文针对复杂背景下图像序列的特性,给出了一种基于仿射不变量的多运动目标的遮挡检测和跟踪方法。该法首先给出了仿射不变量向量的构造,以及基于它的遮挡判决准则;然后,结合被跟踪目标的先验知识,给出丁,轨迹线以及遮挡区域的预测方法;最后,给出了依赖于仿射不变量向量的运动目标遮挡和跟踪的详细算法。实验表明新算法较好的解决了复杂背景下序列图像中的运动目标遮挡检测和跟踪的问题,较大的提高了运动目标跟踪算法的鲁棒性;同时新算法具有较快的响应速度。     

基于视频的车辆检测中检测与去除阴影的一种有效方法

本文针对视频车辆检测系统中的关键步骤-视频检测中的阴影去除进行深入研究,在分析了阴影产生的原因和阴影的特点之后,综合利用灰度图像及其差分后的二值化图像,提出了一种基于背景差分的检测与去除阴影的新方法.实验证明,该方法能够较好地去除运动车辆的阴影,保留比较完整的车辆目标信息, 为准确提取车辆目标奠定了基础.     

融合颜色和梯度直方图反投影的运动阴影检测

针对智能视频监控中运动阴影影响目标跟踪和识别准确性的问题,提出了一种基于颜色和梯度直方图反投影的阴影检测算法。以视觉背景提取模型检测得到的运动目标区域为基础,首先在HSI颜色空间利用亮度和色度信息筛选出阴影像素,然后通过梯度直方图反投影的方法区分运动目标和阴影,最后将上述两种方法的检测结果进行合理融合得到最终的阴影检测区域。与典型算法的对比实验结果表明,所提算法有效提高了阴影检测的准确性和鲁棒性,适用于运动目标的实时检测和识别。     

复杂地面场景下运动小目标的识别与跟踪方法

针对下视情况下复杂地面场景对机载光电系统目标检测与识别的影响,提出了一种基于平台运动补偿的下视场景运动小目标检测与跟踪方法。首先提取地面场景中的角点和线等不变性特征,通过图像配准实现平台的运动补偿,然后经帧间处理检测出潜在运动目标,并利用Gabor滤波器对目标进行初步筛选,最后通过轨迹关联和目标航迹累计数以及目标先验运动速度信息识别和跟踪光电系统视场内的真实目标。      

智能视频监控下的多目标跟踪技术研究

本文主要论述了运动目标的阴影检测、多目标跟踪、克服遮挡目标的方法以及多视角下监控目标的相互传递。首先,对运动目标的阴影光照和颜色特征进行分析探讨,改进原有的检测办法;其次,探讨研究先利用目标的特点,辨别运动状态,再处理不同跟踪里的不同状态达到跟踪多目标;再次,构建符合目标颜色的模型,运用颜色的特点克服对目标的遮挡。最后,分析多视角的监控系统应用需求,设计智能监控框架,研究一种新型的多视角的监控跟踪办法,实现不同视角的信息传递。     

基于超像素分割和混合权值AdaBoost运动检测算法

针对长时间目标跟踪检测不准确问题,提出一种结合运动场景的超像素分割与混合权值的Ada Boost多目标检测(ABSP)算法。首先在动态模型中,计算Ada Boost算法的混合权值,检测运动目标,确定搜索区域,提高多目标跟踪检测能力;在训练阶段,采用SLIC分割与Mean-Shift聚类形成超像素图块,构建目标外观模型;在跟踪阶段,结合超像素特征池生成模板直方图与置信图,构建观测模型与运动模型,采用粒子滤波与贝叶斯模型,计算最大后验估计,实现遮挡运动目标检测。结果表明:能够有效处理数目变化多目标检测与遮挡问题,提高了检测的实时性。