基于背景重构的运动目标检测算法研究与应用

对视频序列中的运动目标检测方法进行了研究,提出了一种基于背景重构的运动目标检测算法。通过自学习方法建立视频图像的高斯模型,构造初始背景图像;运用差分算法,得到运动目标,并对背景图像进行了重构、更新,得到实时背景图像。该方法在有运动目标存在的情况下进行实时建模,实用价值高。     

基于FPGA的多运动目标检测及硬件实现

针对视频流图像的目标检测,基于帧间差分理论提出了一种实时多运动目标检测算法。根据视频图像在实时处理中的应用,基于FPGA硬件平台并行处理快与可编程的特性,在FPGA上实现算法,经过MATLAB环境算法验证,并在设计的FPGA视频图像处理系统进行实现。该系统主要由图像采集模块、图像缓存模块、图像处理模块及图像显示模块4部分组成,通过OV5640采集图像数据,再对数据进行差分、滤波、形态学等一系列算法处理,存入DDR3中,最后通过VGA进行显示。实验结果表明,该系统在一定测距范围内可稳定跟踪运动目标,可实时显示,多目标检测识别率较高,能实时检测视频流图像中的多运动目标。     

视频监控中多运动目标的检测与跟踪

在基于递归方法的二值图像连通区域像素标记算法基础上,融合图像预处理技术,并对预处理后的图像进行改进,同时根据运动目标的几何特征,在实时监控视频图像中更好地定位运动目标,从而实现多运动目标的检测与跟踪。实验结果表明该方法可靠高效,也可以满足实时视频监控系统的需要。     

视频监控中人的运动检测方法研究与实现

为了提高视频监控的实时性、准确性和可靠性,引入运动目标检测非常必要,而在此基础上的人运动检测更是后续各种高级处理的基础。根据视频监控的特点,采用一种基于自适应背景图像估计与当前多帧图像的混合差的算法来实现快速精确地检测和提取运动目标区域,并充分利用视频图像的时域连续特性和人脸肤色信息,实现快速可靠的人脸定位,从而准确定位人运动区域。实验表明,该算法对人的运动检测在光线、姿势变化等情况下具有良好的鲁棒性,适于实时监控系统的应用。     

基于FPGA的运动目标检测系统设计

针对运动目标检测技术在国防军工领域的广泛应用,设计了一种基于FPGA的运动目标检测系统。利用CCD摄像头采集带有运动目标的视频图像,并将采集后视频图像传输给SAA7113H进行解码,再将解码后的数字信号供给FPGA实现帧间差分算法以达到运动目标检测的目的,之后将数据传输给SAA7121H芯片进行编码,并将编码后的视频数据在显示单元中显示。实验测试结果表明,该运动目标检测系统能够实时地检测出运动目标,稳定性高,实时性好。     

基于Matlab实时运动目标跟踪检测系统

运动目标的检测跟踪是视频理解技术和计算机视觉的研究热点,其在解决智能视频监控,人机交互,智能交通系统等领域有着广泛而重要的应用,基于此利用matlab平台构建出USB摄像头实时图像采集处理系,从视频流采集到处理综合利用了背景估测,图像分割,目标检测与跟踪算法准确高效地检测出环境场景中的动态目标,并成功地对其进行实时追踪。利用matlab的simulink模块编程实现提取视频流YcbCr输入系统进行运算处理,并改进了背景估测和目标检测算法,提高系统的实时性。最终利用多次试验,对室内和室外运动目标实现检测跟踪,验证了系统处理实际问题的可靠性能。     

码本检测智能视频监控系统的设计与开发

针对视频检测算法在复杂场景下的检测识别率不高的缺陷,在基于码本的监控视频运动目标检测算法的基础上,利用检测算法对运动目标进行提取以分析出视频图像中的变化,以此判定监控目标的变化,从而构建一种实际的智能视频监控系统。     

基于Visual C++6.0的运动目标形心捕获

本文详细介绍了在视频图像的基础上用Visual C++6.0实现运动目标形心捕获的具体程序,从而可以实现运动目标的位置检测.程序运用改进的形心算法计算目标图形的中心坐标,并使用了计时器函数实时显示坐标变化值.     

基于达芬奇平台DM6467运动目标检测的研究与实现

在智能视频监控领域,TI的Davinci(达芬奇技术)系列双核(ARM+DSP)处理器发挥了重要的作用。提出基于达芬奇平台DM6467的运动目标检测系统的研究与实现。其中ARM核负责应用程序接口,多线程调度;DSP核则负责运动目标检测算法的处理。运动目标检测算法采用帧间差分法,首先对图像进行预处理、二值化,然后通过配置TI的Codec Engine(算法引擎),实现算法的移植。实验结果表明,在基于Davinci技术的DM6467平台下,ARM核和DSP核协调运行效果良好,能够实时采集视频图像并实现运动目标的检测。     

基于背景差分的人体运动检测

本文对视频序列中的运动目标检测方法进行了研究,提出了一种基于背景差分的运动目标检测算法.首先通过建立混合高斯模型,获取背景图像,并对背景进行实时更新.然后通过背景差分法确定运动目标区域,再进行图像处理,得到较为精确的运动目标.最后利用八连通域算法,对多个目标进行分割.实验证明,该方法能够快速、准确的检测出多个运动目标.     

融合时域和分水岭信息的车辆检测算法

在实时视频图像车辆目标检测时,为了克服行进中车辆背景噪声和阴影带来的准确率低、漏检率高等问题,提出一种时空融合和内外标记的分水岭车辆检测算法。通过相邻视频三帧差法得到的时域运动变化信息结合Canny算子得到的边缘图像相结合,得到时域掩模图像。利用文中提出的基于二次重构、内外区域标记、梯度修正的分水岭空域算法对运动区域及其周围区域进行分割,解决了一般分水岭算法的过分割现象。将得到的结果进行投影,以提高运动状态下车辆的检测精度。实验结果表明,在车辆背景噪声和阴影的影响下,该算法的检测效果仍然较好,车辆漏检率降低到4.90%,算法的准确性、鲁棒性和适应性较好。     

一种改进的复杂背景下视频车辆检测技术

视频运动目标检测是数字视频处理、分析应用的一个重要领域,其目的是把作为一个整体的视频图像序列,通过一定的方法挖掘出具有意义的运动实体数据。该文对传统阈值法的缺陷进行分析,采用改进的二维阈值结合遗传的方法提高求解寻优的速度和效率,并通过帧差结合背景补偿的方式,提出一种适合于在复杂背景环境下实时检测运动车辆的新方法。实验结果表明,该方法有较强的环境适应能力,能够很好地检测出运动车辆。     

六足机器人动态目标检测与跟踪系统研究

动态目标检测与目标跟踪是图像领域的热点研究问题,为研究其在移动机器人领域的应用价值,设计了六足机器人动态目标检测与跟踪系统。针对非刚体运动目标容易被检测为多个分散区域的问题提出区域合并算法,并通过对称匹配、自适应外点滤除对运动背景进行精确补偿,最终基于背景补偿法实现对运动目标的精确检测。研究了基于KCF（Kernel Correlation Filter）的目标跟踪算法在六足机器人平台上的应用,设计了自适应跟踪算法实现六足机器人对运动目标的角度跟踪。将运动目标检测及跟踪算法应用于六足机器人系统。实验表明,在六足机器人移动过程中,系统可对运动目标进行精确检测与跟踪。     

数字视频区域篡改的检测与定位

目的 数字视频区域篡改是指视频帧图像的某个关键区域被覆盖或被替换,经过图像编辑和修补之后,该关键区域的修改痕迹很难通过肉眼来分辨。视频图像的关键区域承载了视频序列的关键语义信息。如果该篡改操作属于恶意的伪造行为,将产生非常严重的影响和后果。因此,视频区域篡改的检测与定位研究具有重要的研究价值和应用前景。方法 数字图像的复制粘贴篡改检测已经取得较大的研究进展,相关研究成果也很多。但是,数字视频区域篡改的检测与定位不能直接采用数字图像的复制—粘贴篡改取证算法。数字视频区域篡改检测与定位是数字视频被动取证研究领域中的一个新兴的研究方向,近年来越来越多的学者在该领域开展研究工作。目前,数字视频的区域篡改检测与定位研究还缺少完善的理论支撑和通用的检测与定位算法。在广泛调研最近几年的最新研究成果的基础上,对数字视频区域篡改的被动取证概念及重要性进行了介绍,将现有的数字视频区域篡改被动取证算法分为4类：基于噪声模式的算法、基于像素相关性的算法、基于视频内容特征的算法和基于抽象统计特征的算法。然后,对这些区域篡改检测与定位的算法进行对比分析,并介绍现有的视频区域篡改软件和算法,以及篡改检测算法的测试数据库。最后,对本研究领域存在的问题和挑战进行总结,并对未来的研究趋势进行展望。结果 选取了20篇文献中的18种算法,分别介绍每种算法的算法原理,并对这些算法进行对比分析。大部分的算法都宣称可以检测并定位出篡改可疑区域,但是检测和定位的精度、计算复杂度都各有差异。其中,基于时空域的像素相关性分析的算法具有较好的检测和定位效果,并且支持运动背景视频中的运动目标删除篡改检测和定位。基于光流平滑性异常的算法和基于运动目标检测的算法都是基于公开的视频篡改测试库进行比较测试的,两种算法都具有较好的检测和定位效果。基于隐写分析特征提取的集成分类算法虽然只能实现时域上的篡改定位,不能实现更精细的空域篡改定位,但是该算法为基于机器学习的大规模视频篡改取证研究提供了新思路和可能的发展方向,具有较大的指导意义。结论 由于视频编码压缩引入噪声,以及视频区域篡改软件工具和技术的改进,视频区域篡改检测和定位仍是一个极具挑战的课题。未来几年,基于视频内容特征和抽象统计特征的视频区域篡改检测和定位算法,有可能结合深度学习算法,得到进一步的研究和发展;相关的理论算法、系统模型和评价标准等研究成果将逐步完善。     

基于背景建模的VideoSAR动目标阴影检测方法

针对视频合成孔径雷达(video synthetic aperture radar,VideoSAR)数据进行地面运动目标检测的问题,本文提出了一种基于单高斯背景模型的VideoSAR动目标阴影检测方法.该方法使用一个时间维度的滑窗对视频序列进行处理:首先使用RED20深度神经网络模型抑制VideoSAR图像的斑点噪声...     

嵌入式系统中视频运动对象分割

提出了一种基于嵌入式系统的视频运动对象分割算法。首先利用差图像法抽取出运动的像素点，然后通过统计像素点的状态变化频率来区分运动物体和动态背景，并配合一权值状态矩阵将全局光照突变和动态背景像素自适应融合到背景中，从而分割出运动对象并进行跟踪。实验结果表明，该算法在嵌入式系统中实时跟踪运动目标取得了很好的效果。     

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.     

基于运动信息与马尔可夫彩色聚类的运动目标分割

针对视频序列图像中的运动目标分割,论文提出了将运动检测和马尔可夫彩色聚类相结合的运动目标分割算法。该算法首先利用基于统计模型的运动检测算法,通过后处理,得到运动目标的初始模板。然后,利用区域生长算法进行彩色图像的初始分割,在初始分割的基础上应用马尔可夫随机场模型进行彩色聚类,得到具有精确边缘的分割区域。最后,将运动目标的初始模板和彩色精确分割结合起来提取出具有精确边缘的运动目标。实验结果表明该算法能有效地分割和提取出视频序列中的运动目标。     

基于TMS320DM643的运动目标检测算法

基于数字视频应用开发平台SEED-DEC643和摄像机FCB-CX1010P,提出一种改进的运动目标检测算法。设计静态背景下单运动目标物体的检测,包括图像预处理、背景差分、阈值求取、图像二值化、图像形态学处理、运动目标物体坐标计算,利用灰度投影算法计算背景运动向量,以实现动态背景下单运动目标物体的检测。实验结果表明,该算法能较好地进行背景运动补偿,并凸显运动物体。     

基于运动区域检测的运动目标跟踪算法*

针对传统基于模板匹配的运动目标跟踪算法存在着计算量大、模板漂移导致跟踪失败的问题,提出了一种基于运动区域检测的运动目标跟踪算法。该算法通过采用光流法对目标运动区域进行估计,计算出光流场区域的形心,确定待匹配图相匹配范围,再用模板框在已确定区域进行模板匹配跟踪。根据某开放实验室行人录像跟踪实验表明,本算法能够有效解决模板漂移问题,提高了跟踪实时性, 实现了视频对象目标的跟踪。