基于帧差法改进的无人机运动检测研究

在无人机群组飞行过程中,基于主动视觉的算法是目前用于编队与协同飞行测控的主要方法。研究了一种改进算法,先改进了帧间差分法使其能够更加准确地获得无人机的位置信息,然后在前者检测到的运动区域中使用水平集方法提取运动轮廓,从而提高对无人机运动检测的准确性,也为后续的目标识别做好了基础。仿真实验验证了该方法的可行性。     

基于背景差法和帧间差法的运动目标检测方法

影响夜间监视系统稳定性的主要因素之一是光线的变化，背景更新方法则是克服光线影响的有效方法。本文在介绍了各种现有方法的基础上，提出了一种基于背景差法和帧间差法相结合的运动目标检测和自适应背景更新方法。实验证明，这种方法能够很好地克服光线的影响，提高报警系统的稳定性。     

基于机器视觉的铲斗目标检测

为实现挖掘机器人在挖掘工作中能够对挖掘轨迹进行自我认知,结合了机器视觉中比较常见的运动目标检测算法-帧差法和背景差分法,对挖掘机铲斗目标检测展开了研究。对帧差法中的二帧差法和三帧差法以及背景差分法中的混合高斯建模法进行了研究,基于这些算法对铲斗目标进行检测。基于Open CV进行程序设计,对挖掘机模型的铲斗进行检测,验证算法的可行性。通过实验结果对比分析,结合三帧差法以及高斯混合建模法能够更好地实现铲斗目标检测。     

基于图像融合的运动目标检测与跟踪方法研究

从运动背景中检测与跟踪运动目标是计算机视觉研究领域的热点,根据帧差法的基本原理,提出了一种针对复杂背景的运动目标检测方法.首先通过设定阈值滤除序列图像中的噪声,然后对三帧算法进行改进,即利用序列中多帧图像融合运动信息,并确定参考区域,通过对原图像进行回扫描,最终提取出完整的运动目标轮廓.最后采用一种运动物体跟踪算法,实现了运动物体和静止物体的识别,克服了以往算法中的误检和空洞问题,实验结果表明,该方法能够满足实时性的要求.     

基于LPT和改进背景减算法的运动目标检测方法

生物视觉系统具有对运动目标敏感、分辨率调节迅速等特点,能准确无误地识别目标。对数极坐标变换(log polar transformation,LPT)是生物视觉的基础。对已有的传统运动目标检测算法进行了比较分析,并在仿生视觉认知模型基础上提出了一种基于对数极坐标变换和改进背景减算法的运动目标检测方法。该方法使用混合高斯背景建模,通过对对数极坐标变换后的图像进行柔和帧差法和背景建模的背景减算法,实现对运动目标的检测。通过实验分析,结果表明该方法可有效实现目标的准确快速检测定位和跟踪。     

基于元胞自动机的动态背景运动目标检测

针对传统运动目标检测算法在动态背景条件下难以准确检测出运动目标的问题,提出了一种基于元胞自动机的动态背景运动目标检测算法。首先,根据SLIC算法分割视频图像,并应用多模态混合动态纹理模型对视频图像进行背景建模。然后,融合空时显著性检测与基于元胞自动机的自动更新机制得到优化的显著性图。最后,通过对优化后的显著性图做适当的阈值分割处理得到视频图像中的运动目标。实验仿真结果表明,在动态背景条件下该算法可以有效的抑制视频图像中非运动目标的显著性物体对检测结果带来的影响,检测运动目标的精度较高,并且具有一定的鲁棒性。     

复杂场景中基于变块差分的运动目标检测

针对复杂场景中包含的摄像机扫描运动、随机抖动和目标运动,提出一种基于帧间可变块差分的运动目标检测算法.首先,利用全局特征点估计运动参数对帧间背景进行补偿,提取图像的全局特征点并匹配,以特征点集的最小位置误差和作为目标进行迭代,获取误差不大于0.5 pixel的全局运动参数,并精确补偿当前帧实现背景校正.然后,利用可变块...     

一种基于改进混合高斯背景模型的运动目标检测方法研究

提出了一种固定摄像头下自适应的运动目标检测方法。该方法基于改进的混合高斯背景模型,通过在线更新模型学习率,实现背景模型更新。最后用背景差分法检测出运动目标。实验结果表明,与传统混合高斯模型的运动目标检测方法相比,该方法有较好的自适应性,能快速适应场景的变化。     

基于Horn-Schunck光流法的运动目标检测的研究

运动目标检测具有广泛的理论及现实意义,光流法是运动目标检测的重要方法之一。对基于Horn-Schunck光流法的运动目标检测方法进行了分析和仿真,计算出了相邻帧图像的光流并进行了运动目标的检测。通过实验证明,基于Horn-Schunck光流法的运动检测方法能够有效地检测运动目标。     

基于相位相关和差分相乘的动态背景下运动目标检测

本文提出一种基于相位相关和差分相乘的动态背景下运动目标检测方法。首先用相位相关算法配准由于摄像机运动导致的图像背景旋转、缩放和平移量,然后用连续四帧图像差分相乘的方法分割出运动目标的轮廓,最后用形态学图像处理方法填补运动目标中的小空洞,并滤除残留的孤立噪声点。经过对多个视频序列的试验验证,结果表明该方法具有良好的性能,它对于各种因素的影响,如光照变化、背景中树叶晃动等局部微小变化、背景配准误差等,都有很强的适应能力。     

基于背景差和多层背景的目标持续检测研究

传统的目标检测方法只能检测出运动的前景目标,而进入监控场景后停止或移动缓慢的目标将被更新到背景里.文章提出了一种基于背景差和多层背景模型的前景目标持续检测方法,将背景分为动态背景和参考背景两层,采用改进的Surendra算法快速提取背景;曰标检测中,采用动态背景检测运动前景,通过动态背景与参考背景之差检测出静止前景.对...     

基于快速背景差分的高速铁路异物侵入检测算法

随着我国高速铁路通车里程不断增加,高速铁路的运营安全备受关注,异物侵入铁路限界对运营安全危害极大,有效检测侵入线路净空的异物对保障高速铁路安全运营具有重要意义。铁路场景环境光线多变和图像通道众多的特点对基于图像的异物检测方法的处理效果和实时性提出了较高的要求。针对铁路场景抖动发生在垂直方向的特点,提出了一维灰度投影结合高斯滤波的图像快速去抖方法,在大幅提高处理速度的同时获得了较好的去抖效果;针对复杂多变的背景,提出了一种基于前景目标统计分布的背景更新算法,定义了目标分散指数用于确定行列投影次序,通过统计前景目标分布实现背景更新,在提高速度的同时解决了传统背景更新算法难以解决的鬼影问题。最后通过背景差分获取前景目标,并通过目标标记、合并与特性分析提高目标检测的准确性。沪宁城际高速铁路典型场景的现场实验表明,该算法能有效检出铁路场景侵限目标,系统综合误检率约为0.54%,漏检率为0。     

基于状态分割的运动目标实时跟踪

针对基于云台的移动式摄像头视频监控系统,为准确、实时地对运动目标实施检测、跟踪,提出了一种基于状态分割思想的运动目标实时跟踪方法。该方法将运动目标检测跟踪过程按摄像头的运动状态分为静止、运动2个阶段。在摄像头静止阶段,采用基于混合高斯模型的背景差法检测运动目标,提取目标的颜色特征信息;在摄像头运动阶段,采用Camshift算法对运动目标进行跟踪。开发了基于 OpenCV 开源库的算法程序。实验结果表明,在目标颜色特征显著的情况下,该方法实现了移动式摄像头对运动目标的精确跟踪,并具有较好的鲁棒性和实时性。      

基于单高斯背景模型和双差分融合的运动目标检测算法

提出了一种新的运动目标检测算法,实现了只对帧图中感兴趣的运动目标区域进行背景匹配更新,能够较精确地检测出运动目标。该算法首先提出了双差分模型确定运动目标最大分布的可能区域,然后融合单高斯背景模型对此区域进行背景重建,再运用背景差分得到精确前景目标。仿真试验结果表明,该方法降低了运算的复杂程度,提高了检测精度,具有很好的鲁棒性。     

Robust Object Detection in Severe Imaging Conditions using Co-Occurrence Background Model

In this study, a spatial-dependent background model for detecting objects is used in severe imaging conditions. It is robust in the cases of sudden illumination fluctuation and burst motion background. More importantly, it is quite sensitive under the cases of underexposure, low-illumination, and narrow dynamic range, all of which are very common phenomenon using a surveillance camera. The background model maintains statistical models in the form of multiple pixel pairs with few parameters. Experiments using several challenging datasets (Heavy Fog, PETS-2001, AIST-INDOOR, and a real surveillance application) confirm the robust performance in various imaging conditions.     

基于光流的物体移动速度检测技术

通过采集目标物体的运动图像,根据移动物体运动场和光流场的关系,由运动主方向的原理,确定出物体移动的方向;采用一种基于金字塔式的L-K算法对移动物体的光流速度进行计算;把图像中的光流速度转化为物体的实际移动速度。实验结果表明,该算法能有效地检测出物体的实际移动速度。     

基于移动闭塞系统的列车进站提前减速研究

列车的追踪间隔直接关系到铁路的运行效率。目前,根据传统原则而确定的列车到站间隔时间将不能满足高密度的行车需求。为此,探讨分析了移动闭塞系统中列车区间追踪间隔、到站间隔的计算方法,由此提出了提前减速以减少到站间隔时间的算法;并通过实例计算验证了提前减速算法的可行性。