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1.
动态场景下的运动目标跟踪方法研究   总被引:2,自引:2,他引:10  
复杂背景下实时目标的跟踪与识别属于自动目标识别(ATR)研究领域,包括对目标的分割、特征提取和目标识别等几个方面。由于现在的目标跟踪方法都是面向特定应用环境的,所以不存在一个算法能通用所有的场景。探索并明确算法的特点和应用环境,对于在实际应用中选择合适的方法是十分必要的。目前的大部分文章都是根据具体适应场景分析各自的方法,缺乏对跟踪方法的系统性研究,该文简要介绍了动态场景下单个运动目标的几种典型跟踪方法,在算法内容、假设条件、先验知识、理论计算量、实现难点及改进措施等方面进行了分析,并对研究难点及未来的发展趋势作了较为详细的阐述。  相似文献
2.
一种改进的运动人体目标检测方法研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
人体运动目标检测一直是计算机视觉应用领域中一个重要研究课题,但检测过程中易受到背景抖动、环境光线变化等外界因素影响造成目标提取失败.为了消除噪声干扰,提高识别能力,在分析现有方法的基础上,提出一种基于帧差法和背景减除法相结合的人体目标检测方法.首先利用高斯模型构建自适应背景模型,并结合帧差信息对其进行选择性背景更新,将两种方法得到的检测结果进行逻辑运算,分割出完整可靠的前景目标.实验结果表明改进方法准确率高,适应能力较强,从而验证了目标检测的有效性.  相似文献
3.
视频图像序列中的运动目标检测技术   总被引:1,自引:1,他引:1  
对视频监控中的运动目标检测的基本原理和方法进行了阐述,介绍了几种运动目标检测方法,最后指出了评价各种方法的性能所面临的问题.  相似文献
4.
运动目标检测算法的探讨   总被引:1,自引:1,他引:25  
万缨  韩毅  卢汉清 《计算机仿真》2006,23(10):221-226
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。  相似文献
5.
人体运动自动检测与跟踪是人工智能系统的重要研究方向.提出了一种简单高效的人体感兴趣区域--ROI的自动检测方法.该方法运用帧差法和图像显著图算法模拟人眼视觉系统对运动人体注视点的形成过程,并通过联合显著区域的划定自动检测形成相应的运动人体ROI.实验结果表明,该方法检测出的人体ROI符合人眼观察运动目标时的视觉关注区域,可运用于后续基于颜色特征区域的运动人体跟踪.  相似文献
6.
针对以往文献在处理空间目标图像时使用的配准帧差方法,存在不能配准旋转背景以及没有充分利用目标运动特征等问题,提出了一种基于恒星配准的检测方法.该方法以恒星为控制点,利用刚体变换模型配准相邻帧,再通过帧差分离出可疑目标,最后通过最近邻航迹关联法确认真实目标,其中为了有效区分相邻帧中的目标点,对原始帧差法做了一些改进.最后利用增加了人工仿真点的实摄观测图像对算法进行实验,结果表明,该方法能较好地配准旋转背景序列图像,可以有效检测出空间点目标.  相似文献
7.
受光强变化大、亮度低以及车灯光晕等影响,夜间环境下的视频车辆提取相对白天来说较为困难.提出一种联合时空信息的夜间运动车辆提取方法.该方法首先通过帧间差分法提取出运动区域,然后利用均值平滑滤波消除噪声影响并通过大津法(Otsu)自动确定分割阈值,最后通过空间域分析(引入了"D聚类"概念)提取出完整的运动车辆轮廓.实验结果表明,该方法实时性强,鲁棒性高,提取的运动车辆效果好.  相似文献
8.
烟焰作为火灾最为明显的标志,对于其进行实时检测,在火灾监控方面有着重要的意义.传统的离子式、光电式、吸烟式等烟雾探测器受到空间和时间的限制,不能进行实时全面的探测[1].本文提出了一种基于视频的烟焰检测算法,采用帧差法提取出差值图像,经过图像处理,获得了理想的烟焰轮廓,根据轮廓大小来确定被监测区域是否有火灾的发生.实验证明,该方法实时准确、灵敏度高、抗干扰能力强、适用范围广,具有广阔的应用前景.  相似文献
9.
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。  相似文献
10.
针对复杂背景和光照变化条件下的人脸跟踪问题,提出了一种适于嵌入式环境的实时人脸跟踪方法。该方法使用帧差法检测出运动区域,在运动区域内进行AdaBoost人脸检测并进而提取人脸特征点,运用距离约束的金字塔形Lucas-Kanade方法跟踪人脸特征点。当特征点丢失较严重时,重新选取特征点进行跟踪。实验结果表明,该方法有较鲁棒的跟踪性能,在嵌入式环境下能够实时跟踪人脸。  相似文献
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