基于SOPC的实时运动目标检测与跟踪系统

设计了一种以FPGA为核心处理器件的实时运动目标检测与跟踪系统,采用基于累积差分更新的背景减除法检测运动目标,卡尔曼滤波和直方图匹配算法对目标进行跟踪。实验结果表明,该系统能对静态背景视频序列中的运动目标实时有效地进行检测和跟踪。     

基于中值背景模型的运动目标自适应检测方法

目的 在保证准确性的前提下,降低运动车辆检测算法的计算量,加快处理速度,满足实时性要求,提出一种基于中值背景模型和自适应阈值的运动检测方法 .方法 基于当前帧与背景图像的差分图像,利用自适应阈值分别对差分图像的三个颜色通道进行二值化,从而实现运动目标的精确检测.同时,根据检测结果 ,采用中值更新策略实现背景图像的实时更新.结果 实验结果 表明,笔者算法可以从复杂交通场景图像序列中有效地检测出运动目标,并且算法计算量小,具有良好的鲁棒性与实时性.算法每帧处理时间比混合高斯降低43%,背景更新时间比一阶Kalman算法降低了45%.结论 算法能够很好地满足智能交通监控系统中运动车辆实时检测的要求.     

基于EmguCV的改进背景减除法运动目标检测方法研究

针对复杂场景中运动目标检测时出现的问题,设计了一种基于EmguCV的改进背景减除法运动目标检测方法。首先对每一帧图像进行混合高斯模型处理,再通过帧间差分算法进行背景更新,继而分析了传统混合高斯模型和传统的帧差分目标检测方法,并对算法进行了改进。利用Kmeans聚类算法采用不同的背景区域对复杂场景实现不同更新速率,在EmguCV框架的基础上利用C#语言实现对运动目标的检测。实验结果表明,该方法易于使用,且性能比较好。     

基于改进的混合高斯背景模型的运动目标检测研究

针对传统混合高斯背景建模（GMM）在一些复杂场景下未能有效地描述背景,目标容易出现错误的检测,本文提出一种改进算法。该算法先对视频帧进行分块处理,然后对单模区域和多模区域采用不同的更新速率进行更新,最后在空域上对检测结果进行数学形态学的处理,从而提取运动目标。实验结果表明,该算法能够提高背景建立和运动目标检测的速率,在多种场景下运动目标的检测都具有良好的鲁棒性。     

基于统计模型和活动轮廓的运动目标检测与跟踪

提出了一种静止背景视频序列中运动目标的检测与跟踪方法.对连续两帧图像序列作差分计算,对差分图像的灰度分布建立混和高斯模型(GMM),采用期望最大化(EM)算法估计模型参数,并引入基于GMM模型的边界检测算子,进而构造运动边界图像.改进静态图像轮廓提取算法GVF-Snake,利用运动边界图像修改GVF-Snake的能量项,使其能够提取视频序列中运动目标的轮廓.采用一种根据目标区域自动初始化轮廓的方法解决Snake初始轮廓需要手工设定的问题,采用一阶差分预测算法加快轮廓收敛速度.利用改进的GVF-Snake算法对运动目标进行检测与跟踪,结果表明,该算法对刚性和非刚性两类目标都具有较好的检测与跟踪效果.     

基于多摄像机的矿井危险区域目标匹配算法

为了解决多摄像机下矿井危险区域目标行为检测失效的问题,提出基于目标区域的配准算法.采用Lucas-Kanade光流法和基于块的背景运动补偿分别实现静态和复杂背景下的目标区域分割;用DOG对目标区域做尺度空间极值检测获得特征点对,并用主成分分析和尺度不变特征变换(PCA-SIFT)描述子作特征区域描述,在定义的目标区域匹配准则下,通过目标区域匹配度量比较实现匹配并通过基本矩阵约束消除误配区域.结果表明:该算法能够快速有效的实现矿井危险区域(低照度、目标类型复杂)下多摄像机运动目标匹配;与全图做PCA-SIFT匹配算法比较,计算复杂度降低71%～72%.     

基于中值背景模型的运动目标自适应检测方法

针对复杂交通场景中运动车辆检测方法存在的局限性,本文提出了一种基于中值模型和自适应阈值的运动检测算法。利用自适应阈值对差分图像的三个颜色通道进行二值化处理,实现了运动目标的精确检测,采用中值更新策略实现背景图像的实时更新。实验结果表明,算法可以从复杂交通场景图像序列中有效地检测出运动目标,且算法计算量小,具有良好的鲁棒性与实时性。     

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.     

基于位图差影自适应的移动目标检测

针对移动目标检测过程中,背景信息复杂并且信息处理量大的问题,提出了一种对检测区的位图进行差影计算,从而快速检测出移动目标的方法。该方法用到的阈值,采用背景动态更新的自适应阈值计算方法得到;同时,还给出了该方法的算法描述和实验结果。实验表明,该方法能有效的提高移动目标的检测效率和准确率。     

基于背景重建的运动目标检测算法

针对复杂背景下参考帧的提取问题,提出了一种改进的基于帧间差分的背景提取算法。该算法利用帧间差分将图像序列中的背景像素点提出来,从而确定背景帧;并利用序列图像背景点在时间上呈高斯分布,用“3σ原则”判断背景点是否发生变化来更新背景。实验结果表明,该方法可以有效的提取和更新背景,从而完整准确地检测出运动目标。     

基于背景差与帧间方块编码差值法的运动目标检测

运动目标检测是视觉领域的重要研究内容,本文提出一种将背景差分与帧间方块编码差值法相结合的运动目标检测方法.通过帧间方块编码差值法区分出运动区域与静止区域;静止区域用来更新背景,运动区域与背景模型进行拟合,区分出运动目标和显露区.介绍了一种基于HSV颜色空间的阴影剪除算法.实验证明,该方法能够快速、准确的检测出运动目标并剪除阴影.     

基于单片机硬件监视系统的研究与实现

针对单片机内存空间小和处理速度低的特点,提出了基于Sobel算子边缘处理的运动物体监测和基于帧差法的强度变化监测算法.经由8051单片机系统实测,本算法的时间、空间复杂度低,能有效地识别运动物体和火灾发生.     

Automatic Video Segmentation Algorithm by Background Model and Color Clustering

In order to detect the object in video efficiently, an automatic and real time video segmentation algorithmbased on background model and color clustering is proposed. This algorithm consists of four phases:backgroundrestoration, moving objects extract,moving objects region clustering and post processing. The threshold of thebackground restoration is not given in advanced. It can be gotten automatically.And a new object region cluster     

一种复杂背景下的运动目标检测方法

提出一种复杂背景下的运动目标检测方法．它根据背景运动情况下,像素与它领域之间的相关性对实行运动目标的检测,消除由于背景运动所造成的错误检测,并采用自适应背景更新方法,提高算法的稳定性和可靠性．通过实验验证,本算法对光照变化、背景运动、前景和背景互化有很强的适应能力．     

视频图像中的运动检测

视频图像中运动物体分析关键的一步就是从连续的视频图像中提取出运动目标，即运动目标检测。传统的运动目标检测方法有3种：背景图像差分法、时态差分法和光流法，分析比较了它们的优缺点；在此基础上笔者采用了一种结合Sobel算子和自适应背景差分算法的运动目标检测方法；利用Intel公司开发的计算机视觉库OpenCV开发了一个软件，并进行了一系列实验。通过观察、比较实验结果可以看出，这种运动目标检测算法能够正确地检测出视频图像中的运动目标，而且在检测性能上优于普通的自适应背景差分法。     

基于雷达图像的运动目标形态检测及跟踪技术

运动目标的检测与跟踪在实际中应用广泛。对于低空高速运动目标的检测与跟踪常常面临目标信号微弱和地物干扰严重等问题。基于某型飞机着陆雷达回波图像,提出并采用滑动窗口形态匹配算法对帧差的灰度图像进行目标检测,同时采用二次匹配算法分离出微弱信号目标,去除假目标干扰。之后再结合多帧图像进行航迹关联,去除静止地物等目标干扰,实现运动目标的跟踪。实际测试表明:该处理流程算法简单,处理一帧的时间短,可以检测到极其微弱的目标信号,有效抑制各种干扰,捕捉目标的反应时间短,实现了运动目标的实时检测、准确定位和无丢失跟踪。     

基于场景知识的移动目标检测

依据背景差法中背景建模的思想,从提取场景知识的角度出发,建立待检测场景的场景知识库,从而提出一种基于场景知识的移动目标检测算法。使用改进的均值漂移算法对待检测场景进行分割,并提取分割后各个区域的底层视觉特征建立场景知识库;从新的场景帧图像中获取各区域的知识特征向量,然后根据和原场景知识库中各特征向量的匹配结果检测出移动目标信息。仿真结果表明,该方法能有效地检测出场景中原有目标和新进入场景目标的移动信息,并在一定程度上改善了目标阴影、形变等噪声对检测结果的干扰。     

集成多特征信息的运动阴影检测

为实现监控场景中运动目标和阴影的准确分割,提出了一种基于GMM和MRF的运动阴影检测与消除算法.首先,利用GMM的学习能力建立背景统计模型并得到前景区域像素集合.其次,将前景区域与对应背景区域间的颜色、边界、纹理和时空一致性等特征信息集成到马尔可夫随机场能量函数中,并利用图割算法实现马尔科夫随机场能量函数的最小化,得到...