一种图像序列的运动目标检测方法

提出了一种在图像序列中的运动目标定位方法,运用了多种图像数据处理的技术,有效地去除复杂背景下的噪声,并对运动目标进行精确的定位.方法主要由两个部分组成:一是对运动目标的背景进行提取,并采用预先设定的经过边缘检测的像素点变化明显的特征区域匹配技术,二是对下一幅图像的运动目标进行定位,求出目标中心.实验结果表明,该方法有效.     

视频监控系统中动目标检测算法研究

描述运动目标检测的基本概念,讨论了运动目标检测的广泛应用、目前所面临的主要问题和困难、实现运动目标检测的几种流行算法,对当前主流运动目标检测实现方法的基本思想和最新发展分别进行了叙述,着重讨论了各类方法的主要优缺点,并展望了该领域的发展趋势.     

基于CNNs电路模型的运动目标检测方法

针对帧差法和光流法两种运动目标检测方法,给出了相应的细胞神经网实现方式。采用不同视频图像序列进行了仿真,结果证明了所提出方法的有效性。     

监控系统中运动目标检测算法分析

广泛了解当前智能监控技术已有的运动目标检测算法的基础上,对常用的运动目标几种检测算法进行了深入的分析和对比。针对相邻帧的帧间差分、背景减除法和光流场三种检测方法的不同算法的优缺点,介绍了一种基于背景差分和帧间差分相融合的多帧差分运动目标检测算法。通过对运动目标静态场景监控视频图像的准确获取,运用分析改进算法得到更为接近运动目标实际状况的影像轮廓。     

运动目标检测中的光流扰动效应

在一些运动目标检测过程中,需要自动判断是否检测到运动目标,虽然在场景中没有出现运动目标,检测结果却错误的判断为检测到了运动目标.为了找到这个错误的根源,通过实验,发现了光流扰动效应,并且设计了光流扰动效应检测算法,清晰地检测出了光流扰动效果.接下来,通过图像二值化方式,消除了光流扰动效应,避免了运动目标误判现象,得到了理想的运动目标检测结果.研究证明在空间中存在光流扰动效应,该效应会对运动目标检测造成干扰,消除光流扰动效应,可提高了运动目标检测与判断的准确度和可靠度.     

视频序列中的运动目标检测

针对室内安全监控的场景特点,提出一种稳健的运动目标检测方法,对每个背景像素使用多个矢量表示,利用当前帧和背景帧像素的色度分量差分进行运动检测,并选择性地更新背景模型.实验表明,该方法能有效消除背景中振动对象的干扰,提高运动目标检测的准确性,有利于消除由于虚假目标而导致的误报警.     

运动目标检测算法的探讨

运动目标检测是实现目标跟踪、交通监控、行为分析等任务的基础。但由于运动目标的提取易受到背景、光线变化、阴影、运动速度等因素的影响而造成失败,所以如何更好的实现运动目标检测具有相当重要的意义。该文从运动目标检测的基本概念出发,探讨了运动目标检测的广泛用途、目前所面临的主要问题与困难、实现运动目标检测算法的基本分类,并结合近几年公开发表的一些算法与实现对当前主流运动目标检测实现方法的基本思想和最新进展进行了分类综述,讨论了各类方法的主要优缺点,并展望了该领域未来的发展趋势。     

基于视频的入侵检测研究

视频监控系统是安全防范系统的一个重要部分。该文探讨了视频运动目标检测技术中的预处理,以及包括了减背景、背景差以及光流法的运动目标分割的检测方法,着重讨论了针对该三种方法的改进算法的优缺点,并展望了该领域的发展趋势。     

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.     

基于运动目标检测的视频水印算法研究

摘要：为了提高视频水印的鲁棒性,提出一种基于运动目标检测技术的算法。通过相邻帧差法提取并标记视频图像序列中的运动目标,并采用图像局部奇异值分解(SVD)算法,实现水印的嵌入和盲提取过程。在仿真实验中,通过计算水印嵌入后图像的峰值信噪比,证明该水印算法具有很好的不可见性和隐蔽性;并使用strimark软件对嵌入水印后图像进行几何攻击,分析水印图像的相关系数,验证本算法具有很好的鲁棒性。     

复杂场景中运动目标的检测

由于检测场景的复杂性,传统的运动目标的提取常常采用自适应背景更新及自适应阈值分割方法,以去除噪声干扰,提高检测准确性。针对这种情况,提出在背景减除法的基础上通过改进的背景掩膜算法进行背景更新,利用场景的复杂性及系统中运动目标出现在障碍物边缘的特点,进行检测区域及非检测区域的划分,并采用阈值伪图的方法对整个视频序列图像进行自适应阈值分割。实验结果表明,该方法能够有效去除由于光线变化产生的噪声,以及由于相机抖动引起的背景与当前检测帧之间由位置偏差而产生的噪声,并避免了阈值分割时运动目标本身会出现空洞的问题,为后续运动目标的识别与跟踪奠定基础。     

动态场景下基于精确背景补偿的运动目标检测

针对动态场景下因背景补偿效果欠佳而不能准确检测运动目标的问题,提出一种基于精确背景补偿的运动目标检测算法。算法采用加入对称约束的SURF特征点匹配算法,以获得稳健的匹配点对。同时利用自适应外点滤除法去除目标点对全局运动估计的影响,显著地提高了背景补偿的精度。最后用帧差法准确地检测出运动目标。实验结果表明,该算法具有很好的鲁棒性,能够在背景复杂且摄像机运动的环境下准确地提取出运动目标。     

一种简单快速的多媒体视频序列中运动对象分割方法

为了提高视频分割的实时性和效果,针对低比特率多媒体应用的视频序列,提出了一种简单快速的运动对象分割方法。首先利用对称差分得到差分图像,然后再求出当前帧的梯度图像,二者相与得到连续的运动对象边界;再对其进行形态学处理及二次扫描,得到运动对象掩模;最后用原图像的灰度值填充该区域。实验证明,使用该方法得到了较好的分割效果并缩短了处理时间。     

一种检测序列图像中运动目标的新方法

运动目标的检测是应用视觉研究领域的一个重要课题。本文提出了一种新的用于检测序列图像中运动目标的方法,实验结果表明了该方法的有效性和实用性。     

视频流中运动对象的轨迹

本文通过分析视频流中运动对象及轨迹,提出了描述轨迹的数据结构和进行轨迹匹配的算法。     

智能交通检测系统中动态目标检测方法研究

视频交通检测技术已逐渐成为交通信息采集领域的主流技术。以交通信息采集系统中运动车辆的检测与识别为应用背景,在对运动目标检测中背景更新、噪声的消除等一些难点问题进行深入分析研究的基础上,给出了一个稳定的运动车辆检测算法。运动车辆检测方法作为视觉监控领域的一种普遍方法,具有一定的理论意义和实用价值。     

基于视频检测技术的智能隧道交通安全监控系统设计

隧道实时交通安全监控系统是确保隧道安全运营的重要手段.针对隧道环境的特殊性,提出基于差异深度积累的目标检测算法和基于卡尔曼滤波的目标跟踪算法,实现了多运动目标的检测与跟踪,并综合运用图像处理、计算机视觉、模式识别和软件工程等技术设计了基于视频检测技术的智能隧道交通安全监控系统.该系统能准确地检测出各种交通运行参数和交通事件,为隧道交通安全提供了有力保障.     

交通流视频检测系统的设计与实现

本文描述了交通流视频检测系统的结构、功能和工作原理。根据系统的功能要求,对软件功能模块进行了设计和说明,并着重对车流量统计、车速计算和车类识别的算法进行了描述和实现;文章最后给出了实现结果并讨论了提高检测系统实时性的具体措施。     

视频中基于肤色模型的人脸检测

采用图像差分法先检测出运动区域,消除了背景对人脸检测的影响,缩小了搜索的范围。利用肤色在YCrCb空间的聚类特性来检测人脸,同时为了去除亮度对肤色的影响,增强检测的可靠性,采用了亮度补偿。最后选取眼部特征作为条件确定人脸区域。实验表明,算法能准确地检测出人脸,并具有一定的实时性。     

视频监控系统中运动检测算法的研究

运动检测是现代视频监控系统的核心.在分析和探讨了几种运动检测算法后,提出了一种新的应用于视频监控系统的运动检测算法,该算法结合统计法和边缘检测筛选出运动边缘点,对运动边缘点逐个进行块匹配最优搜索,估算出运动矢量.该算法的应用有效地压缩了存储的视频数据,改善了系统性能,有很好的实用价值.