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1.
针对ViBe算法存在的不能有效去除背景噪声以及鬼影现象,提出一种结合帧差法和ViBe算法的改进算法。首先利用帧差法提取出运动目标的轮廓,然后根据得到的轮廓粗提取运动目标区域,最后在得到的运动目标区域基础上分类进行ViBe算法更新背景并分割出完整的运动目标。实验结果表明,此算法能够有效抑制噪声以及鬼影造成的影响,在速度方面也比原算法有所提高。  相似文献
2.
针对运动目标在运动过程中的交叉、遮挡等情况,采用自适应阈值的Vibe算法来压缩背景杂波和相关噪声,进而对运动目标进行检测.采用基于Camshift优化的粒子滤波算法对运动目标进行跟踪,该算法在粒子滤波算法的基础上结合Camshift算法的优点,加入当前观测信息,使粒子更好地采样于目标周围,提高了粒子效率,节省了算法时间.实验表明,自适应阈值的Vibe算法能够准确检测复杂场景中的运动目标,并能够适应噪声干扰和光照变化,而基于Camshift优化的粒子滤波算法能够在目标快速运动、遮挡情况下对目标进行准确跟踪.  相似文献
3.
Vibe算法运行速度较快,并能快速有效地抑制阴影、照相机晃动对前景检测造成的影响,具有较好的前景检测性能。但对于存在动态背景的户外视频,不可避免地存在背景干扰及噪声的影响,使得Vibe算法不能准确地检测出运动目标。针对此缺陷,提出颜色特征信息与Vibe相结合的改进算法,将像素点从RGB空间转换到HSV颜色空间进行颜色失真度比较,通过双模型的建立,有效减少了计算量。系列实验表明该方法能够取得更加准确的前景分割特性,对噪声干扰表现出良好的鲁棒性。  相似文献
4.
ViBe背景减去算法基于RGB色彩空间对像素进行处理,在光照突然改变的情况下,会造成大面积的背景误判为运动前景;同时会将场景中的运动背景大量的误检为前景. 针对上述问题,本文提出一种结合(r,g,I)标准色彩空间的改进算法. 实验结果表明,改进算法在光照突然变化时对前景的提取具有更好的鲁棒性,同时对于场景中运动的背景像素点,取得了更好的检测效果.  相似文献
5.
提出一种以ViBe算法为基础,结合三帧差分思想的运动目标检测算法。利用ViBe算法对每个像素点建模,当前帧和模型得到的差分图与前一帧得到的差分图再进行与运算,之后运用 ViBe 的思想对模型进行实时更新;同时在每一帧添加小波去噪处理,去除图像高频区域。本文算法有效地解决了光照变化对系统的影响,消除了影子问题,去除了闪烁背景点。实验结果表明,本文算法在多种环境下可以准确地提取运动目标,达到更好的鲁棒性。  相似文献
6.
背景差分法是实际中应用最广泛的前景检测方法,其关键是背景建模,比较常用的背景建模方法是高斯混合模型GMM(Gaussian Mixture Model)。最近一种称为视觉背景抽取算法ViBe(Visual Background extractor)由于其简单、快速的特点得到了越来越多的重视。但对于存在动态背景的户外视频,仍然存在噪声及背景的干扰。提出用形态学方法对算法进行改进,即先用开操作来消除噪声,再用闭操作来填充物体内细小空洞等。用ROC曲线测试了算法性能,结果表明,进行形态学处理后算法性能有了比较大的提高,比如对于户外视频Watersurface,在FPR为1%时TPR最高提高了31%。  相似文献
7.
由于管制区域的特殊性,使得该区域监控视频的内容大部分为对场景的拍摄,而访客所占的部分较少,为此通过访客图像和该图像所在的监控视频及所在视频的位置,从而高查找效率。ViBe算法能较好的实现对视频前景的提取,通过对提取的前景进行去噪声操作、访客判断以及图像的提取与保存,从而实现一个树形结构:通过访客图像找到图像所在的视频信息,通过视频信息查看与访客相关的视频。  相似文献
8.
针对基于单一颜色信息的目标分割算法易受光线因素影响的问题,提出一种颜色及深度信息融合进行前景分割的目标实时检测方法。采用Kinect传感器采集低成本深度(RGB-D)图像,利用改进的ViBe算法及多帧差分法分别对于RGB以及深度图像进行建模。前景分割后,利用选取基准(SC)融合策略优化目标结果,然后通过rg Chromaticity颜色模型计算前景区域直方图信息并与模板匹配完成目标标记。实验结果表明,该方法对于环境光线及噪声干扰具有一定的鲁棒性,对于ViBe算法中背景前景同色误检及"鬼影"现象,对于深度图像分割中前景背景距离过近而造成误检现象都有很好的识别效果。  相似文献
9.
Vibe算法是一种快速高效的背景建模算法,但该算法在运动目标检测过程中会产生鬼影。本文针对Vibe算法中鬼影消除缓慢的问题,结合多个场景的交通视频提出一种通过连续两帧前景背景像素时域变化来判断鬼影像素点并消除的方法,该方法加快了鬼影的消除速度。同时,对于视频拍摄场景中的背景噪声,采用了对前景图进行开闭操作去除小像素点以及对目标区域的空洞进行填充处理。实验表明,改进的Vibe算法能够加快鬼影的消除,并且与帧差法以及混合高斯建模算法相比,前景检测效果更精确。  相似文献
10.
目的 前景检测是视频监控领域的研究重点之一。LOBSTER(local binary similarity segmenter)算法把ViBe(visual background extractor)算法和LBSP(local binary similarity patterns)特征结合起来,在一般场景下取的了优良的检测性能,但是LOBSTER算法在动态背景下适应性差、检测噪声多。针对上述问题,提出一种改进的LOBSTER算法。方法 在模型初始化阶段,计算各像素的LBSP特征值,并分别把像素的灰度值和LBSP特征值添加到各像素的颜色背景模型与LBSP背景模型中,增强了背景模型的描述能力;在像素分类阶段,根据背景复杂度自适应调整每个像素在颜色背景模型和LBSP背景模型中的分类阈值,降低了前景中的噪声;在模型更新阶段,根据背景复杂度自适应调整每个像素背景模型的更新策略,提高背景模型对动态背景的适应能力。结果 本文算法与ViBe算法和LOBSTER算法进行了对比实验,本文算法的前景图像比ViBe算法和LOBSTER算法的噪声点大幅较低,本文算法的PCC指标在不同视频库中比ViBe算法提高0.736%7.56%,比LOBSTER算法提高0.77% 12.47%,FPR指标不到ViBe算法和LOBSTER算法的1%。结论 实验仿真结果表明,在动态背景的场景下,本文算法比ViBe算法和LOBSTER算法检测到的噪声少,具有较高的准确率和鲁棒性。  相似文献
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