应用于linux平台的目标检测算法研究

为了解决实时运动目标检测应用于嵌入式系统中的研究,提出了在Linux操作系统中基于opencv平台实现的运动目标检测的研究。首先将opencv平台移植到linux操作系统中,然后用具有内存占用少的实时目标检测算法实现了对运动目标的检测。实验证明,系统可以实时地进行目标检测,方便二次开发,并为目标检测算法移植到嵌入式系统中做好准备。     

基于视频图像的目标检测技术研究

本文基于常用运动目标检测方法进行了研究。首先阐述了视频监控系统中常用运动目标检测方法,并对Surendra背景提取算法及改进的帧间差分法进行了说明。运用对称差分法和背景差分法的融合方法进行运动目标检测,实验表明本文运用的方法对运动目标检测具有准确性与实时性。最后得出运用背景差分和帧间差分法的融合检测方法进行运动目标检测,可以得到好的目标检测效果的结论。     

运动目标模拟系统设计

设计的振镜式激光扫描运动目标模拟系统就是用来检测某地面防空武器的光电跟踪系统,其能够根据目标的运动方式和运动状态在实验室模拟实现可供光电跟踪的运动目标。课题采用振镜式激光扫描运动目标模拟技术,激光束经过双振镜的全反射后在投影屏幕上利用光斑扫描出目标运动的轨迹,该光斑就是模拟光电跟踪系统跟踪的模拟运动目标,它具有真实目标的可见光和红外特性。     

一种基于全景视觉的运动目标检测方法

针对基于全景视觉系统采集的图像序列中运动目标检测的方法进行了研究,采用三帧差法和混合高斯模型相融合的算法对运动目标进行检测。不但解决了三帧差法无法检测出全部目标信息的缺点,而且还避免了背景减除法容易出现两个目标的假现象,在背景颜色和目标颜色相近时检测效果较好。实验表明,该算法能准确检测出运动目标,具有较好的实时性。     

运动目标检测研究方法述论

运动目标检测是视频处理系统的基本环节,它是运动目标跟踪、特征提取等复杂的处理的前提。当前,运动目标检测技术在视频监控、工业监测、质量控制、智能交通系统等众多领域广泛应用。文章介绍了背景减除、帧差法与光流法的原理特征,并对比分析指出了这三种方法的优势和局限性,对进一步提高运动目标的准确检测具有意义。     

烟幕环境地面红外运动目标快速检测方法

传统目标检测方法不能很好地满足红外跟瞄系统运动时的地面运动目标快速精确检测需要,另外由于红外烟幕干扰,图像的质量降低,也会影响目标检测的精度。为此,提出了一种烟幕环境下红外运动目标的快速检测方法。该方法首先快速提取两帧红外图像的FAST特征点,提出了改进的二进制BRIEF特征描述符进行背景匹配,然后采用随机一致性算法估计全局运动参数进行运动补偿,最后采用帧间差分法进行目标检测。实验表明,该算法能够有效地降低烟幕干扰对运动补偿的影响,快速精确地检测出运动目标的位置,对烟幕干扰及运动背景具有很好的鲁棒性。     

周视IRST系统运动目标检测算法的硬件实现

针对当前周视IRST系统中对运动目标检测的需求,综合考虑系统硬件成本和系统实时处理能力需求,研究了基于帧间差分法的运动目标检测算法,并基于FPGA+DSP硬件处理平台,进行了算法的硬件实现与优化,实验结果表明,该信号处理系统检测性能优异,满足目前IRST系统中对运动目标检测的应用需求。     

铁路视频监控中运动目标检测算法研究

运动目标的正确检测影响着运动目标能否被正确跟踪与分类,因此成为视频监控系统研究中的一项重要课题。文中对运动目标检测算法进行研究,实现对铁路沿线前方目标的有效识别,针对得到的视频序列,通过混合高斯模型进行背景建模,并与混合差分算法结合实现前景的提取与检测。通过与混合差法相比较,其仿真结果表明,该算法具有一定的可行性。     

基于SOPC的视频运动目标检测跟踪系统

文章是以Nios II处理器为中心的视频运动目标检测跟踪系统,通过CMOS图像传感器采集视频图像信息,采用帧间差分法检测运动目标,形心跟踪算法对目标进行跟踪,最后在VGA显示器上显示视频中运动物体。实验结果表明,该系统可达到运动目标检测跟踪的理想结果。     

红外图像中快速运动目标的检测与跟踪方法

红外热成像图像具有分辨率较低,细节模糊,对于快速运动目标适应性较差的特点。本文提出了一种结合目标检测算法,目标跟踪算法的红外图像中快速运动目标的检测与跟踪方法。该方法根据红外图像特点,使用ViBE算法检测运动目标,检测出图像中显著运动目标后,触发跟踪器,使用fDSST目标跟踪算法对显著运动目标进行跟踪。测试结果表明,该方法对于快速运动的红外图像目标能够高效检测、快速跟踪。检测与跟踪效果相对传统方法具有检测率更高、鲁棒性更好、实时性更强的优势,对于红外图像中目标检测与跟踪具有很强应用价值。     

运动目标检测与跟踪算法的改进与实现

提出了一种对视频图像中运动目标检测并进行实时跟踪的新方法。该方法利用基于背景建模的背景差分与改进的带时间戳的运动历史图像(tMHI)的目标分割相结合的算法对运动目标进行检测,在获取到视频流中的运动目标轮廓后使用基于tMHI的运动梯度算法来实现运动目标的跟踪。实验结果表明,该方法能够对指定区域内的目标进行有效识别和准确跟踪,并且弥补了运动目标暂时性停止时无法检测出来的不足。     

Dual camera intelligent sensor for high definition 360 degrees surveillance

A novel integrated multi-camera video-sensor (panoramic scene analysis PSA) system is proposed for surveillance applications. In the proposed set-up, an omnidirectional imaging device is used in conjunction with a pan tilt zoom (PTZ) camera leading to an innovative kind of sensor that is able to automatically track at a higher zoom level any moving object within the guarded area. In particular, the catadioptric sensor is calibrated and used in order to track every single moving object within its 360 degree field of view. Omnidirectional image portions are eventually rectified and pan, tilt and zoom parameters of the moving camera are automatically adjusted by the system in order to track detected objects. In addition a co-operative strategy was developed for the selection of the object to be tracked by the PTZ sensor in the case of multiple targets.     

Localisation and tracking of multiple unknown objects in realenvironments

The Letter presents a real-time surveillance system able to localise and track multiple unknown objects (e.g. trunks, trash compactors, etc.) moving simultaneously in a sanitary landfill. Elementary features of moving image areas are used for object localisation, and a network of extended Kalman filters is applied for multiple object tracking     

Video object tracking using adaptive Kalman filter

In this paper, a new video moving object tracking method is proposed. In initialization, a moving object selected by the user is segmented and the dominant color is extracted from the segmented target. In tracking step, a motion model is constructed to set the system model of adaptive Kalman filter firstly. Then, the dominant color of the moving object in HSI color space will be used as feature to detect the moving object in the consecutive video frames. The detected result is fed back as the measurement of adaptive Kalman filter and the estimate parameters of adaptive Kalman filter are adjusted by occlusion ratio adaptively. The proposed method has the robust ability to track the moving object in the consecutive frames under some kinds of real-world complex situations such as the moving object disappearing totally or partially due to occlusion by other ones, fast moving object, changing lighting, changing the direction and orientation of the moving object, and changing the velocity of moving object suddenly. The proposed method is an efficient video object tracking algorithm.     

基于小波多尺度图像配准的运动小目标检测

探讨了一种红外图像序列中独立运动小目标检测的新方法。通过一种鲁棒的小波多尺度图像配准过程消除主场或背景运动的影响。同时,利用改进的Fisher算法及小波变换对低频的图像进行分割,最终将目标从背景中分离出来,并对配准后分割的图像差分,获得目标运动轨迹。实验表明了该方法的有效性。     

The Application Model of Moving Objects in Cargo Delivery System

Consider a database that represents and manages the information about moving objects and their locations such as the material delivery system, the communication is vital and constant among the database (delivery center), the moving objects (the material on road) and database application users (the owner of the material). We need to establish the new model for moving objects such as location model, indexing, dynamic attributes, spatial and temporal query, etc. in database management system (DBM…     

实时目标检测与跟踪系统的设计与实现

针对固定监控场景设计并实现了一个实时的运动目标检测与跟踪系统.在复杂背景下,改进的三帧差分法能准确、快速检测出运动目标.金字塔图像的Lucas Kanade光流法跟踪目标容易丢失;传统的模板匹配跟踪方法由于对图像利用率高,其跟踪比较准确,但计算量大.文章将两者结合起来,可以避免上述问题.实验表明,该算法能较好地实现目标跟踪、获得目标运动轨迹,且具有良好的实时性和鲁棒性.     

基于计算机视觉的智能监控系统教学平台

本文研究了基于计算机视觉技术的智能监控系统教学实验平台.文章介绍了该实验平台的硬件部分设计和构建,研究了基于该平台的运动目标检测方法和人与非人的识别方法、基于形心的运动目标跟踪方法,尤其研究得到了基于最小二乘法的预测跟踪算法和基于面积变化的预铡跟踪有遮挡运动目标新方法.实验结果表明该平台满足了计算机视觉课程的教学实践需要.     

基于随机Hough变换的三维集中式航迹起始算法

本文提出了一种用于三维空间直线航迹起始的集中式Hough变换法.基于三维直线的Roberts表示法,设计了Roberts参数相似性判决的假设检验方法.通过对多传感器点迹的随机采样,计算每次采样确定的直线Roberts参数,然后以相似性测度实现Roberts参数的合并,当参数累积超过规定的门限后能可靠地起始一条直线航迹.为了减少无意义的随机采样和不合理的Roberts参数合并,在算法实时过程中适时地检查目标运动速度限制,加快了采样速度,减少了航迹误起始的概率.通过仿真,该算法能适应多传感器多目标环境中传感器数据更新率不同和密集杂波、强干扰的复杂情况.     

复杂监控环境下运动目标的检测和跟踪方法

具有实时检测、跟踪和分析判断的智能化监控系统是智能化监控系统发展的必然趋势,本文提出一种在实时监控下检测和跟踪运动目标的方法,首先使用背景差分法检测出运动目标,并定期使用背景更新策略对参考背景进行局部更新,这样可以提高目标检测的精确度。目标跟踪时在不同的尺度空间获得目标的关键点,增强算法目标在遮挡情况下的鲁棒性,接下来使用mean shift算法估计目标在下一帧的位置。采用IBM研究中心的测试视频序列对本文的方法进行了测试,实验结果表明,该方法是有效可行的。