基于OpenCV的动态背景下的运动目标检测

研究在动态背景下对视频图像序列进行运动目标的检测。主要包括三个步骤,分别是运动估计,运动补偿和目标检测。在运动估计中采用的主要是基于特征点匹配算法。这种算法与传统的块匹配算法最大的好处在于它的数据量少,计算简单迅速而且图像的匹配可靠性更高。最后用计算机视觉库OpenCV进行实现。     

基于图像处理技术的行人运动轨迹提取方法

为了实现复杂场景中多运动行人目标的检测和跟踪,采用计算机视觉技术对真实场景下行人运动视频进行处理。利用基于高斯混合模型的背景消减法提取运动目标前景,并通过形态学运算进行目标清晰化处理。采用基于预测的Kalman滤波算法对运动目标进行跟踪,并对画面中的人数进行实时统计和更新。输出多运动行人目标的实时坐标和运动轨迹。研究结果表明:本文提出的算法能够快速准确地检测和追踪多运动行人目标,初步提取行人运动轨迹。     

计算机视觉技术在监测鱼类游泳行为中的研究进展

借助计算机视觉技术研究鱼类游泳行为已逐渐成为热点课题,它模拟生物视觉原理,通过处理采集的图片或视频获得动态目标参数信息,以达到对鱼类游泳行为监测分析的目的,本研究旨在介绍国内外该领域的研究进展,并展望其发展趋势。首先介绍鱼体监测目标的种类选择与影像获取方法,然后介绍影像中的背景去除与目标检测,并对影像数据直接和拟合提取目标参数的单个鱼体目标游泳参数提取方法,以及运动预测法和特征匹配法的多鱼体目标监测方法进行详细阐述,对游泳行为监测参数进行分类,并介绍了相关影像处理常用软件,最后总结了计算机视觉监测存在的难点及未来发展趋势。     

计算机视觉技术在监测鱼类游泳行为中的研究进展

借助计算机视觉技术研究鱼类游泳行为已逐渐成为热点课题,它模拟生物视觉原理,通过处理采集的图片或视频获得动态目标参数信息,以达到对鱼类游泳行为监测分析的目的,本研究旨在介绍国内外该领域的研究进展,并展望其发展趋势。首先介绍鱼体监测目标的种类选择与影像获取方法,然后介绍影像中的背景去除与目标检测,并对影像数据直接和拟合提取目标参数的单个鱼体目标游泳参数提取方法,以及运动预测法和特征匹配法的多鱼体目标监测方法进行详细阐述,对游泳行为监测参数进行分类,并介绍了相关影像处理常用软件,最后总结了计算机视觉监测存在的难点及未来发展趋势。     

基于图像处理的电动自行车逆行检测技术研究

此项目以基于混合高斯模型的背景差分法对电动自行车行为进行解读,从而填补非机动车监控装置的空白。首先运用混合高斯模型提取背景,然后对比常用车辆前景检测方法,采用背景差分法对电动自行车前景进行提取;其次,对于运动目标跟踪,采用卡尔曼滤波和车辆质心特征相结合的方法,对下一时刻车辆特征值进行预测和跟踪。最后由电动自行车质心坐标绘制轨迹,用坐标变化判定电动自行车逆行行为,经视频测试,取得了良好的效果。     

视频图像去雨技术研究前沿

户外视觉系统越来越广泛地应用于军事、交通及安全监控等领域,但是恶劣天气严重影响了系统的性能,而下雨是最频繁的恶劣天气之一,会严重损害视频图像的质量,因此检测和去除视频图像中的雨滴对于一个全天候的户外视觉系统来说是必不可少的。去雨技术不仅可以恢复被雨滴影响的视频图像,而且有利于对视频图像的进一步处理,包括基于视频图像的目标检测、识别、追踪、分割和监控等技术的性能提高。为了去除视频图像中的雨滴,首先要分析其成像规律,深入研究雨滴的几何、亮度、色彩和时空等特性,然后基于这些特性进行雨滴检测,最后去除雨滴,修复视频图像。讨论了目前的各种去雨技术,从视频图像中雨滴的特性入手,详细地阐述了各类去雨算法及其优缺点。为了内容的全面性和完整性,对部分具有代表性的算法进行了定量和定性分析。最后对该研究领域中亟待解决的问题进行了总结,并且在此基础上对其未来的发展方向做了进一步展望。     

基于DSP目标入侵检测系统的设计

随着计算机技术的快速发展,针对运动目标入侵检测的智能监控系统已成为生产和生活中一个重要的应用。本文以TI公司的TMS320DM642搭建视频处理平台,对采集的背景图像建立混合高斯背景模型,将实时图像与背景模型做像素比对,判断监控区域中是否存在运动目标。如果存在运动目标,则采用背景帧差法和连通性分析等相关技术对目标区域进行定位,并判断是否进入禁区。如果进入禁区,系统将实现报警提示,以保护监控区域安全。     

基于DIDSON的鱼群数量统计算法

双频识别声纳(DIDSON)可以在黑暗浑浊的水下获得清晰的视频影像。对双频识别声纳的鱼群视频进行基于智能视觉的鱼群数量统计,可高效、准确的评估该水域的渔业资源[1]。提出了一种简单可靠的统计方法:首先通过改进的目标检测算法检测鱼体并统计每帧鱼体数量;其次将视频分成多个部分并对各部分的鱼体数量进行统计;最后将各个部分的统计值累计得到整个图像序列的鱼群数量。实验结果表明本文提出的鱼群数量统计结果比DIDSON二次开发软件的统计结果更准确,且满足实时性需求。     

图像的运动目标检测与跟踪算法研究

随着计算机技术、网络工程、电子信息科学技术的发展,信息时代越来越影响着我们的日常生活、学习、工作。目前计算机网络已经深入我们的日常工作过程中,并且占据着无法取代的位置,比如视频图像检测已经运用到多领域。笔者浅要探讨图像的运动目标检测,以及跟踪目标所利用的跟踪算法的探究。     

基于肤色模型和背景差分的手指区域分割方法

为了提高基于计算机视觉的人机交互系统中触控手指区域分割的性能和精度,提出了一种基于肤色模型和背景差分的手指区域分割方法。首先,根据肤色的聚类特征,在YCb Cr色彩空间上建立肤色模型,对手指区域进行肤色分割;随后加入自适应更新的背景差分法摒除图像中光照度和背景颜色的干扰。实验结果证明:该算法在复杂背景下分割手指区域具有较高的准确性和实时性,能应用在嵌入式环境中。