基于自适应背景模型运动目标检测

随着城市化速度的加快，机动车日益普及，人们在享受机动车所带来的巨大便利的同时，也面临着交通拥挤的困扰。随着计算机硬件技术和计算机视觉技术的发展，基于计算机视觉的交通监控系统成为可能。从一个交通视频序列中识别出运动物体是许多交通监控系统应用系统的重要任务，针对该问题，提出了一种建立在对视频序列中的整个背景情景的统计描述基础上的运动目标的检测的有效方法，该方法能够适应变化的背景，具有较强的鲁棒性和较好的实时性。     

基于自适应背景模型运动目标检测

随着城市化速度的加快,机动车日益普及,人们在享受机动车所带来的巨大便利的同时,也面临着交通拥挤的困扰。随着计算机硬件技术和计算机视觉技术的发展,基于计算机视觉的交通监控系统成为可能。从一个交通视频序列中识别出运动物体是许多交通监控系统应用系统的重要任务,针对该问题,提出了一种建立在对视频序列中的整个背景情景的统计描述基础上的运动目标的检测的有效方法,该方法能够适应变化的背景,具有较强的鲁棒性和较好的实时性。     

人体运动目标的检测与跟踪

提出了一种静止背景的情况下人体运动目标的检测与跟踪的新方法.该方法利用背景差分法与粒子滤波器算法相结合.首先,利用背景差分法可检测运算出人体运动区域的大小和形心,在一定的时间间隔t(t＜＜1s)后,再次利用背景差分法经运算可得到人体运动的速度,然后运用粒子滤波器算法利用背景差分所获得的人体运动区域的大小、形心、速度三个参数建立跟踪模型.实验结果证明,该方法对人体目标跟踪是快速且有效的,并且有很好的鲁棒性.     

基于自适应分类样本更新的运动目标检测

背景差分法是一种被广泛应用的前景检测方法,其关键部分在于背景图像的获取。算法提出一种通过分类样本模拟运动背景动态特征的背景模型,综合考虑多维度的背景像素点的变化信息,使算法保持样本更新的随机性,增加样本更新的目的性,同时使用自适应的更新策略来适应背景更新的快慢,快速获取真实的背景,达到最真实的目标检测效果。实验结果表明,提出的策略能够更好地处理动态背景更新时的目标检测,能快速准确地检测出运动目标,对噪声干扰具有很强的鲁棒性。     

基于自适应背景的实时运动物体检测

为了能够在监控系统中实时的检测出运动物体,提出了一种能够自适应获取并更新背景的运动检测方法。它是利用连续帧差分,当前帧与背景图像差分来获取运动信息,同时选择性的更新背景。实验证明该算法运算量小,鲁棒性好,算法中通过直方图分析来获取合适的阈值,提高了系统的自动化程度。     

自适应混合高斯建模的高效运动目标检测

目的 如何使快速性与完整性达到平衡是运动目标检测的关键问题。现有的满足快速性的算法容易受到光照的影响，对动态环境的适应能力较弱，获取的目标信息不完整，导致空洞问题的产生。而具有较高完整性的算法复杂度高，运算速度慢，实时性差。为此，本文提出基于自适应混合高斯建模的3帧差分算法。方法 利用3帧差分运算简单、可扩展性强、抗干扰能力好的特性，对视频图像进行目标轮廓的提取。针对3帧差分运算导致目标内部信息提取不完整的问题，采用学习率自适应调整的混合高斯背景差分，在模型创建之初，通过较快的模型更新速率，增加背景模型的迭代次数，消除物体运动造成的"鬼影"。在背景模型中的干扰信息消除之后，以目标像素及相邻8像素在当前帧与背景模型中的差异度为依据调整学习率，实现背景模型的自适应修正，增加目标图像的完整性；同时，通过删除冗余的高斯分布，降低算法复杂度。为进一步确保目标边缘的完整及连续，采用边缘对比差分算法，使参与运算的帧数依据目标的运动速度自适应选取，以降低背景点的误判率，使边缘信息尽可能地连续、完整。结果 本文算法获取的目标信息完整，且边缘平滑。在提升检测率的同时保证较高的准确率，达到了95.23%，所获目标的完整度提高了28.95%；与传统混合高斯算法相比，时间消耗降低了29.18%，基本达到实时性要求。与基于混合高斯建模的背景差分法（BD-GMM）和基于边缘对比的3帧差分法（TFD-EC）相比，本文算法明显占优。结论 实验结果表明，本文算法可以有效抑制动态环境的干扰，降低算法复杂度，既保证实时性，又具有较好的完整性，可广泛应用于智能视频监控、军事应用、工业检测、航空航天等领域。     

基于改进ViBe算法的运动目标检测

针对ViBe算法中鬼影消除速度慢和固定阈值反映每个像素情况不详细的问题,分别提出了改进帧间差分与ViBe结合算法和自适应阈值的ViBe算法.改进帧间差分法,首先将连续六帧图像进行差分,并通过动态阈值进行校正,进而消除空洞现象,再与ViBe结合来判断鬼影像素.自适应阈值的ViBe算法,将像素值的变化作为像素值的设定依据,...     

分块帧差和背景差相融合的运动目标检测

提出了一种分块帧差和背景差相融合的运动目标检测方法。该方法利用图像分块建立初始背景模型,将视频图像划分为多个子块,对帧间差分图像的各子块进行自适应阈值检测,完成运动目标的粗分割,采用双阈值背景差分和邻域背景差分法对粗分割出来的运动区域进行细分割。背景采用自适应更新方法,能够克服光照变化和背景干扰。实验结果表明,该方法运算速度快、鲁棒性好,能够准确检测出运动目标。     

视频图像中的运动目标检测

视频图像中的运动目标检测是计算机视觉领域的重要研究内容。文章提出了一种基于背景差分的运动目标检测算法，采用高斯模型描述每一被观察的像素，建立自适应背景模型，运动检测后对图像进行阴影检测和噪声去除，消除背景扰动、阴影等带来的影响。实验结果表明该方法是有效的。     

基于改进背景差法的运动目标检测

为了更快速准确的实现视频监控中运动目标的检测,提出了基于背景差法的改进算法.该算法对背景差法中的背景建模与阚值选取进行了优化,解决了场景中存在运动物体时背景的初始化问题,能够快速有效地进行背景自动更新.同时根据场景信息自适应地在图像的不同区域采用不同阈值,将检出图像中的噪声点作为反馈来调整闽值,即减小了背景物体产生的噪声,又不影响检测灵敏度,从而大大提高了检测的质量.实验结果表明,该算法比原有算法准确度更高,速度更快,有效地提高了设备的检测效果.     

基于五帧差分和背景差分的运动目标检测算法

静态背景下运动目标检测的抗噪性能较差。为此,提出一种改进的运动目标检测算法。对原始图像进行预处理,将五帧差分和背景差分相结合,利用基于自适应背景模型的动态阈值,提取图像中的运动区域,并进行形态学滤波和连通性检测,最终获取运动前景目标。实验结果表明,该算法能完整提取运动目标,背景适应性强,实时性好。     

一种基于相关特征匹配的移动目标检测方法

提出了一种在变化背景中利用相关特征匹配来检测移动目标的方法,该方法利用图像的灰度均值及灰度均方差作为自适应阈值过滤原图像,将图像中的目标物分离;提取特征并将特征参数化,利用特征参数欧式距离检测目标;通过检测连续多帧图像,对图像中非移动目标进行过滤,最终得到移动目标。该方法与相关系数法检测移动目标的方法相比减少了计算量,并且相邻图像中存在部分相同背景的情况不影响检测结果。实验结果证明,该方法能在变化背景图像中有效地检测到运动目标。     

一种改进的基于背景差分的运动目标检测方法

文中在介绍运动检测方法的基础上,阐述了背景差分运动检测算法的优缺点。文章为实现高效的运动检测目的,提出了改进的基于背景差分的检测方法,体现在改进的基于帧间差分实现的背景建模算法以及改进的自适应背景更新算法,综合实现了基于背景差分的运动目标检测。针对背景差分受环境约束较大的缺点,改进措施能够很好地完成效果较理想的运动检测。实验结果表明,使用文中改进的背景差分进行运动目标检测,能够趋近于得到真实的没有运动目标的背景,其次实现了背景能够很好地自适应更新以适应环境的变化,使得最终的运动目标检测取得了良好的实验效果。     

结合分块的改进三帧差和背景差的运动目标检测

针对运动目标检测易受背景影响及帧间差分易产生空洞的问题, 提出了一种基于分块的改进三帧差分和背景差分相结合的运动目标检测算法. 该算法利用边缘检测法和均值法建立初始背景模型, 将视频图像划分成多个子块, 对利用改进的三帧差分和背景差分获取的图像的各个子块进行自适应阈值检测, 获取图像中的运动前景目标, 背景图像采取自适应更新方法. 实验结果表明, 该算法能完整的提取运动目标, 背景适应性强, 具有较高的准确性和效率.     

基于背景差分和三帧差分的运动目标检测

为了提高运动目标检测算法的准确性和对背景变化的适应性,本文采用了三帧差分与基于单高斯模型背景差分法相结合的算法,并通过最大类间方差法提取自适应阈值。引入一个新的背景更新机制,当运动物体融入背景或者背景中物体移除时,将背景更新为当前视频帧。实验结果表明,本文算法在对运动目标进行检测时,不易受背景光线变化及运动物体融入背景等因素的影响,适用于无人监控环境。     

基于自适应阈值设置的运动目标检测算法

提出一种基于自适应阈值设置的运动目标检测算法,该算法不同干传统的全局阈值设置方法,而是利用核密度对背景像素点进行密度估计,给出一种新的全局和局部阈值相结合的自适应阈值设置方法。该方法考虑不同位置的像素颜色分布复杂度不同,针对每个像素点自适应设置局部阈值,能克服全局阈值的不足,提高检测的精度。对多个标准视频进行实验,实验结果证明了该算法的有效性。     

一种有效的运动物体检测方法

为了从监控视频中检测出较高质量的运动物体,文章提出了一种基于帧间差分和背景差分相结合的运动目标的检测方法,并且采用像素级和帧级背景更新相配合的一种背景更新策略。算法求取各像素点处的最大概率灰度,从而提取出连续视频的背景图像;相邻帧则利用帧间差分法以及背景差分法得到两幅运动区域图像;将两幅运动区域图像相与,提取出较为准确的运动目标。实验证明,该算法对光线的变化鲁棒性较高,运算速度较快,且能够及时的响应监控视频的实时变化,提高运动目标的检测质量。