基于视频流的运动人体检测方法研究

提出一种基于对称帧间差分与背景减除相结合的运动目标检测和自适应背景更新方法.该方法首先建立背景模型,采用帧间差分法将当前帧图像分别与其相邻两帧图像相比较得到运动目标前景部分,并将三帧中变化率小于某一阈值的像素点以一定的更新率实时更新到背景模型中.同时,采用背景减除法对所建立的背景模型进行前景提取,将两种方法所获得的前景图像进行融合,再通过数学形态学运算去除噪声及小面积非人体运动部分,最终得到完整可靠的运动人体二值图像.实验结果表明该方法准确高效,能很好地克服光线的影响,提高监控系统的稳定性.     

一种有效的动态背景更新方法

该文提出了一种将帧间差分与二次背景减除相结合的动态背景更新方法。通过结合帧间差分法和初始背景减除法得到有效的运动区域,随后将当前图像和当前背景减除得到运动目标,接着将两者结果相对比,分离出当前图像中的背景区域和前景区域,背景区域用来构造和更新背景模型。该方法主要解决了运动过程中背景更新一般很难快速完成对原来运动的物体突然静止的背景更新问题,同时简化了背景模型,增加了运动检测的敏感性和实时性。     

基于二次帧差背景提取的车辆追踪方法

针对智能交通系统对交通参数获取的实时性需求,利用背景的短时不变性,并结合帧差分法与背景差分法,提出一种运动车辆的追踪方法.该方法采用二次帧差法对背景快速提取,再对采用背景差分法获得的差分图像进行二值化,同时,为提高识别率对二值化图像进行了形态学操作,得到了较为完整的连通域.最后以帧间连通域的距离为依据,进行车辆追踪.实验结果表明,该方法具有良好的实时性和精确度以及鲁棒性,能够满足智能交通系统的实时需求.     

一种视频序列中运动目标检测算法

在现有方法的基础上,提出了一种基于Otsu动态阈值背景差法和三帧差法相结合的运动日标检测方法.首先通过改进的Surendra算法建立背景模型,并由Otsu动态阈值背景差分法得到二值图像,然后与三帧差分法结合,得到可靠的运动目标区域并进行背景实时更新.实验结果表明该方法满足视频序列运动目标检测的实时性和准确性要求.     

基于帧间差分和背景差分的运动目标检测算法

针对运动目标检测领域中帧间差分法和背景差分法的缺陷,提出一种将两种方法融合在一起的新算法。首先,该算法在采用混合高斯建立背景模型时对方差更新作了修改,使得模型与真实背景更接近。其次,用连续三帧差分代替两帧差分,采取自适应差分阈值的方法。最后,将两种差分的结果融合并作形态学处理提取目标。实验结果表明,本文算法能有效抑制噪声和空洞,适应性强、检测效果良好。     

基于均值背景与三帧差分的运动目标检测

为了实现对室外监控视频中人体运动目标的准确提取,针对传统的三帧差分法在运动目标检测过程中容易出现"空洞"现象,提出了一种基于均值背景与三帧差分的运动目标检测算法.该算法通过将经均值背景建模得到的视频当前帧的背景加入到三帧差分中与视频当前帧和视频当前帧的下一帧分别进行邻间差分,避免了背景像素点对前景检测带来的影响,解决了三帧差分法在运动目标检测过程中存在的"空洞"问题.仿真结果表明,该算法在完整性和准确性方面要优于传统的运动目标检测算法,可以在复杂背景环境中实现快速的运动目标提取.     

基于序列图像中运动小目标检测

根据序列胶片图像中运动目标帧间相关特性,提出一种弱小目标检测的方法。采用图像积累的方法,提高信噪比,去除图像背景;采用自适应门限进行阈值分割,得到二值化的图像;利用帧间目标相关的特性去掉噪声点,检测出目标点。实验结果表明,该方法能够有效地提取出低信噪比下序列图像中的微小运动目标。     

基于五帧差分法的动态目标检测新算法

针对传统帧差分法检测准确率低且对光照变化敏感的问题,提出了改进的五帧差分的目标检测方法。首先将连续的五帧彩色图像转为灰度图,并进行高斯滤波和中值滤波除噪;然后将当前帧分别与前2帧、后2帧进行差分二值化运算;再将4个帧差分结果进行先"或"再"与"运算;通过形态学后处理检测出目标;最后引进一个新的综合指标H评估检测算法的优劣。实验结果表明,该算法能快速地检测出目标,能适应光照变化等复杂场景下的目标检测,具有较强的鲁棒性和较高的准确率。     

全局运动序列中运动目标的检测算法

针对全局运动视频序列采用灰度投影法检测序列帧间运动矢量,具有图像信息利用充分、计算精度高等优点,文中采用了改进的三步搜索算法有效地提高了运动矢量搜索速度,降低了运算复杂度,同时保持了运动矢量的搜索精度。通过帧间运动矢量补偿将相邻三帧图像的相同背景稳定在同一幅图像的相同位上,利用改进的三帧差分法检测运动目标区域。结合数学形态学的闭运算和填充运算等提取出运动目标。实验结果表明,该方法能够快速高效地从背景变化的视频序列中提取运动目标,具有较强的鲁棒性和准确性。     

基于双目视觉的机器人运动目标检测与定位

针对移动机器人自定位精度低的问题,提出了先由静止的工作机器人进行自定位,再对运动目标进行检测和定位的方法.基于HSV模型颜色特征,工作机器人分割出人工路标并进行自定位,利用帧间差分法将采集到的视频图像序列中相邻两帧作差分运算,提取出运动目标,并通过双目立体视觉视差原理计算出运动目标的绝对坐标,帮助运动目标完成定位.结果表明,该方法定位精度高于传统的移动机器人自定位的定位精度,且算法的实时性好,具有现实的研究意义.