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1.
复杂场景中基于变块差分的运动目标检测   总被引:5,自引:5,他引:0  
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,利用可变块差分实现运动目标的检测。先用大尺寸对差分图像进行分割,将整幅图像粗略区分为背景区域、运动目标区域和边界区域,通过阈值判定来进一步细分,最后对运动目标区域进行准确标定。这种由粗到细的检测步骤,在保证精度的同时能够提高检测速度。实验结果表明,该算法能够准确检测含摄像机扫描和抖动的复杂运动场景中的前景运动目标,且处理速度达到25 frame/s。  相似文献
2.
CenSurE特征和时空信息相结合的运动目标检测   总被引:1,自引:1,他引:0  
提出一种结合中心环绕极值特征(CenSurE)和时空信息的运动目标检测算法,用于提高动态场景中运动目标检测的速度和目标的完整性.首先,根据CenSurE特征点提取的快速性和精确性,使用该特征和单应性变换模型快速、准确地配准运动序列帧间图像,从而补偿摄像机运动引起帧间背景的平移、旋转和缩放量.然后,在时域对背景配准帧用帧差信息生成运动前景掩模,根据前景掩模的空域信息建立动态更新的实时背景,并使用空域背景减除和一种基于概率统计的自适应阈值分割方法提取较为完整的前景运动目标.最后,通过标准视频序列进行测试以验证算法的有效性.实验结果表明,该算法能够达到15 frame/s的处理速度,且在保证检测速度的同时可得到完整的运动目标,基本满足动态场景中运动目标检测的快速性、抗噪性、光照适应性以及目标完整性等指标.  相似文献
3.
介绍了利用图像处理与机器视觉技术实现交通车辆视频测速的方法,提出了系统的软件和硬件构架,给出了关键算法。通过视频图像的采集实现了运动车辆的速度检测,对背景估计、运动检测、目标分割、目标位置确定、目标跟踪等方法提出了相应的计算方法和计算公式。在检测方法上解决了帧差运动检测中的噪声污染问题;利用了神经元网络对目标实际位置进行计算,同时运用了相应的预测方法,解决了目标跟踪的稳定性问题。这种视频测速技术的成功研究,降低了车辆测速器的制作成本。  相似文献
4.
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。  相似文献
5.
运动目标检测是视觉领域的重要研究内容,文章在研究了现有大量算法的基础上,提出了一种基于改进背景差法的运动目标检测方法,利用三帧差分图像法的主要思想,将背景差法和帧间差法结合起来,使它们优势互补,从而克服相互的弱点。实验结果表明,该方法可以很好地适应背景中存在周期运动干扰的情况,并且可以适应背景突变的情况。  相似文献
6.
介绍了一种融合了雨滴检测算法的混合高斯模型,针对雨天气候下的场景,对雨中运动目标的检测有较好的准确性.首先建立自适应混合高斯模型,然后结合混合高斯模型参数对雨天视频图像进行雨滴检测,并恢复得到一张较贴近无雨状态的图像,再用混合高斯模型对运动目标进行检测,最终得到一个贴近真实目标的检测区域,并对混合高斯模型参数进行自适应更新.  相似文献
7.
基于ViBe算法的运动目标检测具有很高的处理效率,但在复杂背景下也存在缺陷,比如不能有效抑制运动目标的残影和鬼影区域、易受噪音干扰,在交通视频的处理中更为明显.鉴于ViBe算法的这些不足,本文对ViBe原算法提出了改进,结合像素生命长度对鬼影或残影像素进行判断,利用二次更新策略提高消除速度.根据像素值变化引入最大类间方差法,将原有的固定像素阈值变为动态阈值,以提高交通视频中车辆目标检测的抗干扰能力.实验结果表明,在3组不同交通场景视频中,改进算法能够在较少帧数内消除目标的残影或者鬼影.对结果的量化分析也证明了改进算法由于应用了动态阈值,使目标检测的精准度和整体性都有所提高.  相似文献
8.
为了实现Horn-Schunck光流法权重系数的自适应设定与更新,研究了权重系数对Horn-Schunck光流法的影响规律,提出一种融合模糊C均值(FCM)聚类的权重系数自适应Horn-Schunck光流法.首先,统计不同权重系数下运动目标检测的光流总值变化曲线.然后,以光流总值的最优化为依据,结合两层模糊C均值(FCM)聚类寻找最优权重和基于固定迭代次数Horn-Schunck光流法的收敛点,从而自适应地获取最优权重系数,并将收敛阈值的人工设定转化为光流值的自动寻优.最后,通过标准视频序列进行测试以验证算法的有效性.实验结果表明:相比于其他权重系数值,最优权重估计的光流图像不但运动目标明显而且噪声较少.对运动目标检测的运行时间为0.106 0 s,有用比为0.596 9,幅度误差为0.801 1,满足光流法运动目标检测的最优或次优性能.  相似文献
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