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针对现有短视频分割方法中存在应用场景受限与运动背景过分割等问题,提出动态场景下基于VR技术的短视频实时分割.利用VR技术三维重建动态场景下的短视频,丰富短视频的细节信息;通过时空联合的视频帧对象分割方法分割三维重建后的短视频,通过最大帧差分量方法提取连续两帧的帧差信息,利用线性扫描填充方法填充获取帧差模板;通过融合模糊C均值聚类算法与运动窗技术剔除帧差模板内的背景,获取对象模板;通过融合区域生长与边缘检测方法填补对象模板,获取完整目标对象;轮廓修正完整目标对象,获取精准目标对象,完成短视频实时分割.仿真结果表明:所提方法对短视频的分割精度较高,且分割效率较高. 相似文献
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《计算机应用与软件》2017,(11)
动态背景下的运动目标检测在汽车辅助驾驶、机器人导航等领域具有广阔应用前景。提出一种融合特征点运动信息和运动补偿信息的运动目标检测方法,解决以往基于单一特征,运动目标检测完整性差的问题,同时提高运动目标的检测准确率。首先,通过特征点检测跟踪,对图像进行分块运动估计,获得背景特征点的帧间运动模型,通过衡量特征点真实运动位置与运动模型的匹配程度,构建特征点的运动度量函数,从而获得特征点的运动信息。接着,利用背景特征点帧间运动模型,计算图像像素点的运动补偿图像,构建像素点的多帧运动补偿差异度量函数,从而获得像素点的运动补偿信息。最后,将特征点运动信息与运动补偿信息融合,获得运动目标检测结果。实验结果表明了该方法的有效性。 相似文献
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运动目标检测是智能视觉监控系统的基本内容。在对现有算法分析的基础上提出了一种基于梯度方向信息的运动目标检测算法。首先利用方向信息提取视频图像序列中每一帧的边缘梯度图,然后通过改进传统帧差算法,采用uint8数据格式处理含有时间关系的两帧图像以此确定运动目标粗略边界,经运动目标连通域识别,最后结合梯度方向信息准确提取运动目标的完整轮廓。实验结果表明,该算法克服了传统帧差算法不能准确定位目标的缺点,在室内外复杂背景下均能准确地提取完整的目标轮廓。 相似文献
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基于帧差和小波包分析算法的运动目标检测 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种在镜头不动的情况下基于累积帧差分割和小波包分析融合技术的运动目标检测方法.这种方法可分为四步:使用改进的累积帧差算法和阈值分割算法完成目标区域的分割,并获得初始运动模板;利用小波包分析算法提取出单帧图像的边缘信息并获得细化的目标区域边缘图;根据初始运动模板和空域边缘图像的融合得到更精确的运动目标模板;最后结合原序列图像检测出完整的运动目标.实验结果表明:这种方法可以有效地从对比度较小和噪声较大的视频序列中较精确地检测出完整的运动目标. 相似文献
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针对帧差和背景减相结合的运动检测方法存在的不足,进行了以下3个方面的改进:①利用灰度拉伸变换和结合了灰度值信息的邻域相关系数计算方法,解决了背景的误判问题;②通过在帧差和背景减相结合的策略中加入运动分析,解决了缓慢运动目标的漏检问题;③采用运行期更新法更新背景模型,避免了复杂场景下背景模型的退化。实验结果表明,改进后的方法显著改善了帧差和背景减相结合的运动检测方法在背景误判、缓慢运动目标漏检以及背景模型退化等方面存在的问题。 相似文献
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提出一种新型的帧间差分光流的运动目标检测方法.该方法通过改进七帧差分和改进背景减除消除运动目标检测时出现的"空洞"和虚假目标;通过在光流计算方程加入权函数和引入通用动态图像模型建立新的光流约束条件,以解决常用光流场计算耗时长和亮度变化引起的约束方程不成立的问题,同时获取运动准确信息;最后通过阈值分割和形态学处理完成对目标的分割.实验对比分析表明,该方法能实现运动目标的准确快速检测与分割. 相似文献
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在作业现场的安全管理中,对于非施工人员围栏跨越的监管一直是必不可少的.但目前施工场地普遍存在作业面广、施工人员管理困难等问题,导致人工监察的方式效率低下.而基于视频的人体行为检测技术作为计算机视觉领域重要的研究热点,在公共安全监控方面有着广泛应用.因此针对传统人工监察的不足,结合当前计算机视觉技术,提出一种智能化的围栏... 相似文献
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为了实现在监控视频中对人体运动目标的准确提取,针对传统的三帧差分法在运动目标提取过程中容易出现“空洞”现象,提出了一种鲁棒主成分分析(Robust Principal Component Analysis,RPCA)与三帧差分相融合的运动目标检测算法。本算法通过将RPCA提取的视频当前帧的背景作为三帧差分法的中间帧与视频当前帧的前一帧和视频当前帧分别进行邻间差分,使得三帧差分法在运动目标检测过程中避免了背景像素点所带来的影响,消除了“空洞”现象。仿真结果表明该算法在完整性和准确性方面要优于其他三种传统运动目标检测算法,可以在复杂背景环境中实现准确的运动目标提取。 相似文献
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基于SAD与UKF-MeanShift的主动目标跟踪 总被引:1,自引:0,他引:1
针对复杂场景下动态目标难以准确分割以及目标难以准确定位的问题,提出将绝对差值和(SAD)方法、无迹卡尔曼滤波(UKF)和Mean shift算法相结合的混合自主跟踪动态目标的方法。首先,采用SAD方法获相邻两帧的视差信息,利用视差实现动态目标的检测,并依此建立目标的核直方图描述模型和状态空间模型,然后UKF算法对状态空间进行滤波估计,最后采用Mean shift 算法精确定位目标。实验结果表明该方法不仅能有效检测场景的动态目标,同时还能获得目标的运动信息。文中所提出的基于UKF-Mean shift的跟踪策略与相关算法相比,体现出较好的跟踪效果与时间性能。 相似文献
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针对传统的帧差法检测运动目标时易出现空洞及Meanshift算法在复杂环境下易丢失跟踪目标甚至导致跟踪失败的缺点,提出了采用动态阈值五帧差分与跟踪目标实时模板更新的改进Meanshift的运动目标检测与跟踪算法,以提高系统的实时性和鲁棒性。结果表明该方法是可行的,能准确检测出运动目标,以提高目标跟踪的可靠性。 相似文献
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Changhui Lin Vijay Nagarajan Rajiv Gupta 《International journal of parallel programming》2012,40(1):84-117
Among the various memory consistency models, the sequential consistency (SC) model is the most intuitive and enables programmers
to reason about their parallel programs the best. Nevertheless, processor designers often choose to support relaxed memory
consistency models because the weaker ordering constraints imposed by such models allow for more instructions to be reordered
and enable higher performance. Programs running on machines supporting weaker consistency models can be transformed into ones
in which SC is enforced. The compiler does this by computing a minimal set of memory access pairs whose ordering automatically
guarantees SC. To ensure that these memory access pairs are not reordered, memory fences are inserted. Unfortunately, insertion
of such memory fences can significantly slowdown the program. We observe that the ordering of the minimal set of memory accesses
that the compiler strives to enforce, is typically already enforced in the normal course of program execution. A study we
conducted on programs with compiler inserted memory fences shows that only 8% of the executed instances of the memory fences
are really necessary to ensure SC. Motivated by this study we propose the conditional fence mechanism, known as C-Fence that utilizes compiler information to decide dynamically if there is a need to stall at each fence, only stalling when necessary.
Our experiments with SPLASH-2 benchmarks show that, with C-Fences and a centralized active table, programs can be transformed
to enforce SC incurring only 12% slowdown, as opposed to 43% slowdown using normal fence instructions. Our approach requires
very little hardware support (<350 bytes of on-chip-storage) and it avoids the use of speculation and its associated costs.
Furthermore, to ameliorate the contention in the centralized active table arising from the increasing number of processors,
we also design a distributed active table, which further improves the performance of C-Fence for a larger number of processors. 相似文献
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施工人员检测在施工管理工作中有重要的应用价值。施工现场图像背景复杂且视角多样,给施工人员检测任务带来难度,同时施工现场大多基础配套设施不完善,并且网络条件较差,不适合在大型GPU工作站上进行模型部署。针对以上问题,以YOLOv3检测网络为基础,加入特征金字塔池化模块,增加多尺度特征融合并改进候选框,提升检测精度,同时采用通道剪枝算法对检测网络进行轻量化处理以适应边缘端设备算力,提出一种面向边缘端的施工人员实时检测方法。该方法在自制的施工人员数据集上平均准确率可达到88.23%,较YOLOv3检测方法提升4.89个百分点,且将模型大小压缩至原来的1/13,检测速度提升一倍,在嵌入式设备Jetson Xavier NX上检测速度可达到69.08帧/s,满足在施工现场进行实时边缘端检测的要求。 相似文献