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1.
一种基于背景模型的运动目标检测与跟踪算法   总被引:68,自引:0,他引:68  
本文提出了一种静止摄像机条件下的运动目标检测与跟踪算法.它以一种改进的自适应混合 高斯模型为背景更新方法,用连通区检测算法分割出前景目标,以Kalman滤波为运动模型实 现对运动目标的连续跟踪.在目标跟踪时,该算法针对目标遮挡引起的各种可能情况进行了 分析,引入了对运动目标的可靠性度量,增强了目标跟踪的稳定性和可靠性.在对多个室外 视频序列的实验中,该算法显示了良好的性能,说明它对于各种外部因素的影响,如光照变 化、阴影、目标遮挡等,具有很强的适应能力.  相似文献
2.
监控视频运动目标检测减背景技术的研究现状和展望   总被引:49,自引:1,他引:48  
在很多计算机视觉应用中,一个基础而关键的任务是从视频序列中确定运动目标,其中对于固定摄像机的监控视频运动目标的检测,最常用的方法是减背景技术。其思想是将视频帧与一个背景模型做比较,其中区别较大的像素区域被认为是运动目标。但由于构建背景模型需要考虑光照变化等很多因素,因此开发一个好的减背景算法面临很多挑战。为了使人们对该技术有个初步了解,该文首先对利用减背景技术实现运动目标检测的过程、目前各种典型背景建模算法的原理和优缺点做了较为详细的阐述和归纳,然后总结了各种减背景算法的总体特点,并结合实验和文献资料对部分算法进行了对比评价,最后指出了减背景技术的未来研究重点和发展方向。  相似文献
3.
基于统计背景模型的运动目标检测方法   总被引:31,自引:0,他引:31  
林洪文  涂丹  李国辉 《计算机工程》2003,29(16):97-99,108
运动目标检测是计算机视觉、视频处理等应用领域的重要研究内容。其中减背景技术是一种常用方法。在减背景方法中,背景模型的提取、更新、背景扰动、外界光照条件变化、阴影检测等是必须要考虑的问题。提出了一种有效的运动目标检测方法,较好地解决了以上问题,首先利用统计的方法得到背景模型,并实时地对背景模型更新.以适应光线变化和场景本身的变化,用形态学方法和检测连通域面积进行后处理,消除噪声和背景扰动带来的影响,在HSV色度空间下检测阴影,得到准确的运动目标。实验结果表明,该方法是快速有效的。  相似文献
4.
运动目标检测算法的探讨   总被引:22,自引:0,他引:22  
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.
帧间差分与背景差分相融合的运动目标检测算法   总被引:19,自引:2,他引:17  
针对视频序列中运动目标检测进行了研究,提出了一种将帧间差分和背景差分相互融合的运动目标检测算法,首先选取一帧作为背景帧,确立每一个象素点的高斯模型;然后对相邻两帧进行差分处理,区分出变化的区域和没有发生变化的区域,没有发生变化的区域更新到背景帧中,发生变化的区域与背景模型进行拟合,区分出显露区和运动目标,将显露区以很大的更新率收入到背景帧中。该方法允许在有运动物存在的情况下进行建模,实验表明该方法准确率高,运算速度快,能满足实时检测的需要。  相似文献
6.
智能视觉监控技术研究进展   总被引:19,自引:0,他引:19  
新一代智能视觉监控技术的研究是一个极具挑战性的前沿课题,它旨在赋予监控系统观察分析场景内容的能力,实现监控的自动化和智能化,因而具有巨大的应用潜力。视觉监控系统的智能化分析过程由运动目标检测、分类、跟踪和视频内容分析等几个基本环节组成,其中视频内容分析又包括异常检测、人的身份识别以及视频内容理解描述等。本文在总结以上有关关键技术研究进展的基础上,进一步提出将超分辨率复原技术引入视觉监控领域,介绍了超分辨率复原的主要算法及其在智能视觉监控中的应用。  相似文献
7.
一种改进的AdaBoost算法——AD AdaBoost   总被引:18,自引:0,他引:18  
目标检测问题是计算机视觉领域最普遍和关键的问题之一.基于级联结构的AdaBoost算法目前被认为是较有效的检测算法,但是其在低FRR端的性能仍需改进.文章提出了一种针对目标检测问题的改进AdaBoost算法--AD AdaBoost.AD AdaBoost采用了新的参数求解方法,弱分类器的加权参数不但与错误率有关,还与其对正样本的识别能力有关.该算法能够有效地降低分类器在低FRR端的FAR,使其更适用于目标检测问题.新旧算法在复杂背景中文字检测的实验结果对比证实了新算法在性能上的改进.  相似文献
8.
基于熵的运动目标检测   总被引:15,自引:10,他引:5  
目前,运动目标的检测是计算机视觉领域中最活跃的研究主题之一。本文介绍了光流法、帧间差分等运动目标的检测方法,提出了一种基于熵的运动目标检测方法,实验结果表明了该方法的鲁棒性和有效性。  相似文献
9.
复杂背景图像中检测动目标的一种方法   总被引:14,自引:0,他引:14  
该文研究了基于Kalman滤波理论的渐消记忆递归最小二乘法,探讨了渐消记忆递归最小二乘法在重建图像背景中的应用,并用于实现在复杂背景下视频图像动目标的检测,首先用该算法对复杂背景进行更新预测,然后用当前帧图像与预测背景差分提取动目标,最后用灰度投影算法计算出目标的质心,整个目标检测方法简单,有效,便于用硬件快速实现,文中给出了实验结果。  相似文献
10.
动态图像序列中的运动目标检测   总被引:11,自引:4,他引:7  
根据动态图像序列中背景因成像过程中各种因素而产生变化所存在的复杂性,提出了自适应的前景目标检测方法。首先,建立图像每一像素点的高斯分布模型,并根据序列中的当前帧及历史帧信息自适应地调整模型的参数。然后,结合图像帧间的差分信息以及灰度分布的先验概率等因素将图像从空间域映射至统计域。最后,在统计域中对前景目标进行鲁棒分割。实验的结果反映了该方法的有效性。  相似文献
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