一种新型的实效运动目标检测方法

提出一种新型的帧间差分光流的运动目标检测方法.该方法通过改进七帧差分和改进背景减除消除运动目标检测时出现的"空洞"和虚假目标;通过在光流计算方程加入权函数和引入通用动态图像模型建立新的光流约束条件,以解决常用光流场计算耗时长和亮度变化引起的约束方程不成立的问题,同时获取运动准确信息;最后通过阈值分割和形态学处理完成对目标的分割.实验对比分析表明,该方法能实现运动目标的准确快速检测与分割.     

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。      

基于改进光流法的旋转运动背景下对地运动目标实时检测

针对战机对地侦查视频图像中地面旋转运动背景下运动目标检测高虚警、低实时性的问题,提出了一种基于改进光流法的旋转运动背景下对地运动目标实时检测算法。首先提取图像的特征点,在特征点处计算光流运动矢量,并通过光流矢量场估算背景运动矢量。根据战机飞行高度自适应计算目标像素尺寸,网格化分块待检测图像;然后将各个特征点光流矢量与背景运动矢量相比较,获得备选目标特征点。最后统计分块备选目标特征点密度,判断目标位置区域。对2组实验视频中央360像素×432像素区域进行目标检测实验,结果表明该算法能够准确地检测出地面运动目标,虚警率低。平均每帧检测耗时分别为29.460 ms和31.505 ms,满足战机对地运动目标检测的实时性。     

一种结合光流法与三帧差分法的运动目标检测算法

运动目标的检测是计算机视觉研究的重要内容之一,光流法是其中的一种重要方法.由于计算光流的算法复杂,限制了它的使用.本文提出一种结合光流法与三帧差分法的运动目标检测算法,该算法简化了光流的计算,选择图像中具有代表性的Harris角点,只对这些像素点计算光流信息,有效地减少了复杂度,由于检测得到的运动目标区域不够完整,引入了三帧差分法作为简化光流法的补充.经过实验,该方法使光流法达到了实时性要求,取得了好的效果,优于单独运用两种方法中的任何一种取得的效果.     

基于维纳线性预测的Horn-Schunck光流运动矢量优化算法

针对Horn-Schunck光流运动估计的矢量中可能出现局部错误估计点的问题,提出一种基于维纳线性预测的光流运动矢量优化算法。首先,将光流运动矢量从笛卡尔坐标转换到极坐标下;其次,根据制定的判决规则,对于判决中的可疑点做进一步判定,而对于判决中的错估点采用维纳线性预测的方法进行重新估值;最后,将极坐标下的光流矢量转换到笛卡尔坐标下,到此就完成了光流运动矢量的优化。与直接求出的Horn-Schunck光流矢量相比,优化后的Horn-Schunck光流矢量中幅度和角度错估点的误差明显减小,光流矢量的准确性获得了一定程度的提高。将直接求出的Horn-Schunck光流矢量和优化后光流矢量分别应用到图像和视频序列的运动补偿中。结果表明:基于维纳线性预测的Horn-Schunck光流运动矢量优化算法取得了比较好的效果。     

基于宏块的Hs光流算法运动估计优化研究

光流场属于一种运动参数,它不仅能够为人们提供目标物体的运动信息,还能使人们对运动物体进行有效的识别与定位,从而使人们更加有效的对目标物体进行运动估计,这也使光流场在计算机视觉领域中有着非常重要的应用.Hs光流算法对于提高光流场质量有着决定性的影响,但其在对目标物体运动信息进行识别、跟踪与估计时,常常存在计算量过大、易受噪声影响等问题,这也使Hs光流算法难以满足人们的数据处理需求.为此,有必要对Hs光流算法进行相应的改进,以此提高光流场质量.本文通过对Hs光流算法在运动估计优化中存在的问题及其相关影响因素进行分析,提出了Hs光流算法的改进思路,在此基础上结合宏块运动估计算法对改进后的Hs光流算法运动估计优化进行深入的研究.     

基于光流的运动分析理论及应用

运动目标的检测是计算机视觉领域中最活跃的研究主题之一,运动目标的正确检测与分割影响着运动目标能否正确跟踪和分类;光流法是运动图像分析的重要方法,它能够检测出独立运动的对象,不需要预先知道场景的任何信息,并且可用于摄像机运动的情况;文中首先引入光流的基本概念,然后介绍基于光流方程的两种常用的图像分析方法--梯度法、块匹配法;接着结合光流法在红外图像序列的运动目标检测、活动轮廓模型以及医学图像处理方面的应用,对这两种光流法的优缺点进行分析;最后对光流法在未来其他领域如电子制造业和芯片检测行业的应用提出展望.     

基于光流和Snake算法的运动目标检测

提出一种帧间双差分法、自适应光流、snake算法相结合的运动目标检测方法.通过帧间双差分法提取运动区域,针对运动区域进行光流计算,对光流计算结果进行C-均值聚类,最后用聚类结果作为snake算法的初始值,通过贪婪算法对活动轮廓进行收缩,把运动目标的轮廓精确的包围起来.由运动目标真实图像序列的实验结果充分证明了算法的优良性能,可以有效地从复杂自然场景的图像序列中检测出完整的运动目标.     

双光流网络指导的视频目标检测

目的 卷积神经网络广泛应用于目标检测中,视频目标检测的任务是在序列图像中对运动目标进行分类和定位。现有的大部分视频目标检测方法在静态图像目标检测器的基础上,利用视频特有的时间相关性来解决运动目标遮挡、模糊等现象导致的漏检和误检问题。方法 本文提出一种双光流网络指导的视频目标检测模型,在两阶段目标检测的框架下,对于不同间距的近邻帧,利用两种不同的光流网络估计光流场进行多帧图像特征融合,对于与当前帧间距较小的近邻帧,利用小位移运动估计的光流网络估计光流场,对于间距较大的近邻帧,利用大位移运动估计的光流网络估计光流场,并在光流的指导下融合多个近邻帧的特征来补偿当前帧的特征。结果 实验结果表明,本文模型的mAP（mean average precision）为76.4%,相比于TCN（temporal convolutional networks）模型、TPN+LSTM（tubelet proposal network and long short term memory network）模型、D（&T loss）模型和FGFA（flow-guided feature aggregation）模型分别提高了28.9%、8.0%、0.6%和0.2%。结论 本文模型利用视频特有的时间相关性,通过双光流网络能够准确地从近邻帧补偿当前帧的特征,提高了视频目标检测的准确率,较好地解决了视频目标检测中目标漏检和误检的问题。     

基于CLG光流算法的云的运动分析与研究

将光流算法应用到云的运动分析中,同时探讨光流变化与云的运动之间的关系.文中采用了局部与全局(CLG)相结合的光流算法分析云的运动.CLG算法同时其备局部光流算法和全局光流算法的优点,利用 CLG光流算法能得到鲁棒而且稠密的云的运动流场.文中首先详细分析了CLG 三种光流算法:空间CLG、时空CLG、非线性CLG光流算法.然后将这三种算法应用到云的运动视频中,并对三种CLG光流算法红云的运动上进行了分析和比较.实验证明,光流算法对于测量云的运动有良好的效果,云的运动与光流之间具有正比关系.     

基于拉班空间的跌倒方位检测方法

研究跌倒检测方法对于保障老年人健康生活具有重要意义.首先通过惯性传感器对老年人日常行为及跌倒动作进行捕捉,使用欧拉角法表示动作数据,引入滑动平均滤波算法对数据降噪融合;在此基础上,基于拉班舞谱空间表示方法,建立跌倒及方位检测模型,基于该模型进行异常姿态检测及八种精确方位判定,最终提出一种基于拉班空间的跌倒方位检测方法.实验结果表明,该方法的检测准确率可达100%,同时能够对老年人跌倒后受伤部位进行预诊断及报警.     

一种快速的视频刚体运动目标检测算法

检测速度慢、准确度低是传统视频运动目标检测方法普遍存在的问题,为克服以上缺点,结合帧间差分和变分水平集方法提出一种新的运动目标检测算法。通过改进的帧差法快速初始化运动区域,并将其作为初始水平代入无需重新初始化的水平集演化方程进行演化,利用强度和光流信息控制水平集演化最终停止在目标边界处。实验结果表明,该算法具有检测速度快、准确性高的特点,是一种有效的视频刚体运动目标检测方法。     

Fast moving object detection with non-stationary background

The detection of moving objects under a free-moving camera is a difficult problem because the camera and object motions are mixed together and the objects are often detected into the separated components. To tackle this problem, we propose a fast moving object detection method using optical flow clustering and Delaunay triangulation as follows. First, we extract the corner feature points using Harris corner detector and compute optical flow vectors at the extracted corner feature points. Second, we cluster the optical flow vectors using K-means clustering method and reject the outlier feature points using Random Sample Consensus algorithm. Third, we classify each cluster into the camera and object motion using its scatteredness of optical flow vectors. Fourth, we compensate the camera motion using the multi-resolution block-based motion propagation method and detect the objects using the background subtraction between the previous frame and the motion compensated current frame. Finally, we merge the separately detected objects using Delaunay triangulation. The experimental results using Carnegie Mellon University database show that the proposed moving object detection method outperforms the existing other methods in terms of detection accuracy and processing time.     

低视角红外图像行人监控的光流分析

光流法是运动目标检测的重要方法,在对运动目标参数的估计和跟踪方面有着重要的应用。红外图像的噪声相对比较大,对比度较低,光流法很少用于红外图像的目标的运动检测,特别是行人的检测。本文将光流法用于红外图像的行人监控,检测行人运动速度的大小和方向,并针对低视角情况下存在的由远近效应造成的误差,提出了一种低视角理想情况下行人光流分析的补偿方法,并对实验数据进行了测试,实验结果证明经该方法改进后的光流更符合实际情况。     

基于运动显著性的移动镜头下的运动目标检测

针对移动镜头下的运动目标检测中的背景建模复杂、计算量大等问题,提出一种基于运动显著性的移动镜头下的运动目标检测方法,在避免复杂的背景建模的同时实现准确的运动目标检测。该方法通过模拟人类视觉系统的注意机制,分析相机平动时场景中背景和前景的运动特点,计算视频场景的显著性,实现动态场景中运动目标检测。首先,采用光流法提取目标的运动特征,用二维高斯卷积方法抑制背景的运动纹理;然后采用直方图统计衡量运动特征的全局显著性,根据得到的运动显著图提取前景与背景的颜色信息;最后,结合贝叶斯方法对运动显著图进行处理,得到显著运动目标。通用数据库视频上的实验结果表明,所提方法能够在抑制背景运动噪声的同时,突出并准确地检测出场景中的运动目标。     

混合视觉系统的运动物体检测和静态地图重建

复杂动态背景环境下的运动物体检测和静态地图重建中容易出现运动物体检测不完整的问题。针对上述问题,提出了一种混合视觉系统下点云分割辅助的运动物体检测方法。首先,提出了直通滤波+随机采样一致性（PassThrough+RANSAC）方法来克服大面积墙壁干扰以实现点云地面点的识别;其次,将非地面点数据作为特征点投射到图像上,并估计其光流运动向量和人工运动向量,从而对动态点进行检测;然后,采用动态阈值策略对点云进行欧氏聚类;最后,整合动态点检测结果与点云分割结果来完整地提取出运动物体。此外,通过八叉树地图（Octomap）工具将点云地图转换为三维栅格地图以完成地图的构建。通过实验结果和数据分析可知,所提方法可以有效提高运动物体检测的完整性,同时重建出低损耗、高实用性的静态栅格地图。