智能视频监控系统中运动目标检测的研究北大核心

为了提高智能视频监控系统中运动目标检测的准确率和实时性,在传统对称差分算法的基础上提出了一种结合背景减法和时空熵图像的改进对称差分算法。首先,通过背景减法得到一个基本准确的运动目标,然后利用对称差分法得到差分图像,综合两者并求出时空熵图像,最后经形态学处理将运动目标准确快速地检测出来。实验结果表明,该算法计算简单、鲁棒性较好、抗噪声能力强,能对运动目标进行有效检测,可以广泛应用于智能视频监控系统中。     

基于视频处理的运动车辆检测算法的研究

车辆检测技术是现代智能运输系统的重要组成部分,现有的相关视频检测算法能够检测目标且对环境具有一定的适应性,但其在算法实时性、识别率等方面仍有待提高。提出了一种基于Fisher准则函数法的自适应阈值背景减法和对称差法相结合的运动车辆检测算法,该方法采用surendra算法提取背景,通过背景减法提取出目标前景,再将其与对称差法相结合得到准确的运动目标区域并实时地完成背景更新。实验表明该方法快速、准确,具有一定的实用价值。     

视频图像中的运动目标检测

运动目标检测,是指从视频图像中将运动变化区域提取出来的检测技术,是图像处理技术的基础。在军事公安、交通管理、视频监控、医学检查等领域应用广泛。为了改进单独采用帧差法或背景减法进行运动目标检测时存在的不足,本文提出一种利用边缘信息的三帧差法与基于混合高斯模型的背景减法相结合的运动目标检测算法。该方法对视频图像中连续的三帧图像两两差分,对3个差分图像取均值,二值化,再经过形态学处理,并对中间帧进行Canny边缘提取,将二者进行"与"运算,即得到运动目标的边缘,用背景减法提取中间帧的前景,二值化,将其和目标的边缘进行"或"运算,经过形态学处理便可得到运动目标。实验结果表明,使用该方法目标检出率提高了9.7%~72.1%,误检率降低了0.090%~2.900%。这种二者相结合的方法相对于单一的检测算法能够有效、可靠地提取出运动目标。     

基于融合差分的可变光强自适应目标识别算法

主要研究视频监控系统中运动目标检测算法,提出一种背景差分与帧间差分相融合的方法。该算法通过多次差分以及判决区域的相关运算划定背景区域和运动区域。同时参考相邻帧平均灰度信息更新背景帧以适应光线变化对判断造成的影响。在图像后处理中结合相关形态学算划分最终的运动目标。该算法可实现运动目标的快速准确定位和区域估算,实验表明该算法的时间复杂度和空间复杂度低,效果良好。     

基于背景差分和信息熵的运动目标检测算法

提出一种目标检测算法,首先选取视频的第一帧作为背景帧,运用加权累加图像方法更新背景图像,背景图像的更新速率通过相邻帧的差分结果决定,再运用背景差分算法提取出运动目标。计算运动目标的区域的熵值,通过熵值判断出特征目标。实验结果表明,该算法简单,稳定性好,能够较好解决动态背景的问题并且检测出特定目标。     

基于多核DSP平台的交通视频运动目标检测跟踪实现

为解决实际交通智能监控系统中视频传感器平台因移动或外部因素的影响发生晃动,导致视频运动目标检测跟踪性能下降的问题,文章提出了基于改进SIFT算法的精确配准动目标检测跟踪方法。该算法采用经典SIFT特征对图像配准,以此为基础实现高效、高精度的图像帧间差分运动目标检测,并采用自适应阈值分割算法完成对差分图像的分割,且通过区域合并策略解决分割产生的断裂及空洞问题,同时采用目标局部邻域特征和置信度判定准则,实现对运动目标的检测和持续稳定的跟踪。最后,基于多核DSP处理平台,通过实验验证了该算法应用于智能交通视频动目标检测跟踪的有效性。     

视频监控的目标检测研究

为了实时准确的提取出运动目标,提出了一种基于帧问差分的背景重建算法及基于运动前景的背景更新算法。该算法先对摄像头采集的视频序列进行帧间差分背景重建,通过自适应阈值的背景减法得到运动前景,并分辨出运动目标和伪运动目标,然后进行区域性背景更新。当背景发生整体或局部变化时,该算法能够快速地检测出背景变化,并采用相应算法实时更新背景。实验结果表明,该算法能快速、准确地重建出背景,从而能够完整地提取场景中的运动目标。     

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。     

室内夜间微弱光源下运动目标检测和阴影去除

提出一种新的室内夜间微弱光源照明情况下的运动目标检测方法。首先进行背景建模, 获取稳固的背景图像, 之后对背景和当前帧图像进行图像增强处理, 提高其清晰度; 采用相对背景减法检测前景运动目标, 并对差分图像进行去噪和修补; 利用前景目标区域、阴影区域和背景区域像素亮度值存在差异的特点, 检测和去除背景差分图像中可能存在的阴影, 获得准确的运动目标。在室内夜间环境下采集视频进行试验, 结果验证了所提方法的有效性。     

基于概率估计的运动目标检测算法

针对现有智能视频中运动目标检测算法存在的问题,提出一种新的对称差分及背景减除相融合的算法。该算法基于子块操作,首先利用高斯分布的概率特性,分离出运动变化区域和静止区域,对分割阈值的选取进行了改进;然后背景重构;最后通过背景和变化区域相差分得到精确运动目标分割。实验结果表明,该方法能够对监控场景中运动目标进行有效的分割,对光线变化、背景干扰不敏感,具有较好的鲁棒性和实用性。     

基于视觉显著性的监控视频动态目标跟踪

视频动态目标检测与跟踪是智能化视频分析的基础,是实现智能监控的关键技术之一。基于人类视觉对运动的方向和速度非精确感知的特点,结合HR生物相关运动检测模型改进Itti Saliency算法,建立颜色、方向、亮度和运动四特征通道的特征图提取算法,对特征图进行跨尺度融合及归一化,从而提取视频图像中动态目标的视觉显著图。对视频序列图像的显著图逐一显示,便可实现对运动目标的跟踪。提出的运动感知模型,改善了对运动目标视觉显著性的检测效果,能够准确检测并跟踪监控视频中复杂背景、遮挡、多物体的动态目标。     

基于运动信息和标记多尺度分水岭的运动目标检测算法

针对对称差分法检测目标时容易产生空洞以及当目标运动速度较慢或尺寸较小时易出现漏检等现象,提出了一种基于运动信息和标记多尺度分水岭的运动目标检测算法。首先将用高频强调滤波等处理的视频图像进行差分,再运用高阶统计运动检测算法检测出差分图像中运动目标的大概运动区域,经后处理得到运动目标的初始二值掩膜;并应用初始二值掩膜得到用于标记的前景与背景标识,用该标识修正当前帧的多尺度形态学梯度图像;最后进行分水岭分割,得到具有精确边界的运动目标。实验结果表明该方法能对运动目标进行准确检测,继承了变化检测和分水岭算法速度快的特点,克服了分水岭算法易产生过分割的缺点,且具有良好的鲁棒性。     

基于QT的视频目标检测方法

设计并实现了基于QT的视频中运动目标检测方法。该方法采用QT作为开发工具,利用背景差分算法和对称差分算法进行运动目标检测比较。实验结果表明,基于背景更新的背景差分算法对于光照的变化不敏感,在实时的运动目标检测中取得了较好的效果;而对称差分法能够快速对运动物体进行定位,计算量小,易于实现实时处理。     

视频中运动目标的检测及数据安全传输

为了改进目前常用的运动目标检测方法易受到亮度和噪声的影响及出现虚假目标的情况,提出了一种在视频序列中结合帧间差分法和背景差分法的运动目标识别算法。该算法利用帧间差分法得到当前帧中运动目标的信息,通过3帧差分运算和阈值分割,更好地实现视频序列中运动目标的识别;同时针对实时图像监控系统中视频信号传输的安全性,对信号传输进行了方式和技术上的对比分析;实验结果表明能够得到较好的识别结果。     

基于分块背景建模的运动目标检测技术

研究了视频监控系统中的目标检测技术,在分析比较几种目标检测算法的基础上提出了一种使用分块处理的方式建立初始背景模型的方法。该方法对视频序列图像中的噪声有较好的抑制作用,并且能够有效地克服因平均而造成背景模糊和阴影残留的缺点。为适应背景变化,在背景更新方法中结合三帧差分寻找像素值变化较大的像素点进行自适应更新。仿真结果表明,在背景减除中使用该方法能够快速、完整、准确地检测出运动目标。     

卫星视频运动目标检测算法

为了实现对卫星视频图像序列的运动目标进行跟踪,提出了一种背景建模与添加实际条件约束相结合的卫星视频运动目标检测算法。首先,针对卫星视频图像序列的背景建立背景模型。然后,把接下来各帧图像同该模型相比较,进行减法运算,所得偏差为运动区域。最后添加满足卫星实际情况的约束条件,根据卫星视频的分辨率估算出运动目标合理的像元尺寸,从而滤掉噪声。将本算法在PC端进行实现,并与三帧差法和背景建模法的检测准确度进行对比。实验结果表明:本算法对卫星视频图像序列运动目标检测的准确度可达83.6%,三帧差法检测准确度为6.1%,背景建模法检测准确度为21.0%。从实验结果可以看出,本文算法可以比较准确地对卫星视频图像序列进行运动目标检测。     

交通监控系统中车辆和行人的检测与识别分析

在识别以及检测行人以及车辆的过程中主要是将帧间差分结合起来,建立动态交通场景视频图像监控的序列背景模型,之后再借助背景消除法有效检测监控视频中目标的运动状况,将运动目标的轮廓提供出来,最后利用支持向量机,快速识别检测出来的运动目标。研究结果显示,这样的识别和检测的方法更加有助于精确地检测和分类识别,在监控视频中运动的行人以及车辆,自动报警有出现非法入侵的行人。本文探析了在实际的监控交通系统中识别以及检测行人以及车辆的主要状况分析,帧间差分动态更新背景模型的运动目标检测算法,以及基于支持向量机基础之上自动识别行人以及车辆。     

基于广义高斯分布的视频运动目标快速检测算法

提出一种基于熵能和广义高斯分布的运动目标检测算法.通过自适应的局部阈值选取算法获得与图像中不同区域噪声相匹配的分割阈值.使用均值法构造背景图像并使用减背景法得到差分图,根据熵能原理利用背景图像序列的差分图获取分割阈值的训练样本,采用广义高斯分布模型描述得到的样本,通过分析广义高斯分布的尺度参数对检测结果的影响来获取合适的尺度参数,并通过计算样本落于分割阈值内的概率得到合适的分割阈值.实验结果表明,该算法在运动目标检测效果和运行时间方面都有好的性能.     

基于OpenCV的视频对象的运动检测

随着信息技术的发展和视频监控系统的普及,视觉监控技术在科学研究、工业生产中得到了越来越多的应用。智能监控系统包括3方面内容：运动检测、运动方向判定和图像跟踪,其中运动检测是重要的基础内容。本文介绍了一种以视频图像为检测源的快速运动的检测方法,与传统的运动检测方法相比较,该方法采用了视频处理技术,通过先进的运动检测算法快速识别运动物体,并能准确、迅速判断出运动物体的运动方向,并予以标注。实验表明该方法是有效的。     

基于灰度与关键帧光流检测的视频异常判断

视频监控系统在日常生活中日益普及，为了实现监控视频的智能分析，利用背景差分法检测并提取关注的前景目标，再结合光流算法分析目标的运动方向和强度，为了提升视频分析效率，先利用帧差欧几里得距离法计算帧与帧之间的相似度，提取视频序列的关键帧，并提出了一种运算量小检测效果较好的基于图像灰度化的背景差分法进一步提取关键帧的前景目标,最后用光流法计算得到目标的光流矢量和强度信息，为监控视频的异常判断提供依据。