基于头颈部凹点的人头定位新方法

利用图像序列中所蕴含的运动信息，依据所研究人脸由于遮蔽可能不完整的特点对基于序列图像的人头定位进行了研究。根据人头的特征实现了基于头颈部凹点的人头定位，提出了圆环人头定位的Hough变换算法，完成了人头和人脸的定位；最后给出了实验数据及分析。     

基于双目立体视觉的快速人头检测方法

为满足人流统计实时性的要求,提出一种人头检测算法。该方法对双目相机采集的图像通过运动目标检测分离出运动人员所在区域,对这些区域使用融合区域匹配和特征匹配的快速匹配方法,即利用视差的连续性只对强纹理点进行绝对误差累积(SAD)匹配,其他点只进行简单的视差验证,能够得到稠密的视差图,再由三角投影关系计算出深度图。由于双目立体成像得到的深度图中人员与场景的深度分布不同,可以采用深度分层的方法将存在人头信息的深度层提取出来,经过数学形态学预处理再利用边缘检测会得到许多候选轮廓,最终利用轮廓的几何特征来判断轮廓是否为人头。实验表明:该算法可以很好地适应复杂场景下的人头检测,精度高、速度快。     

基于TOF相机和级联卷积网络的人头检测

图像序列中遮挡和角度变化等因素会造成人头漏检。TOF(Time-of-Filght)相机可以捕获场景中物体间的空间位置关系,因此将TOF相机置于俯视视角采集的深度图像信息,可以采集丰富的人体头部特征。鉴于此,提出了一种基于级联卷积网络的深度图像快速人头检测方法。     

一种新的基于直接最小二乘椭圆拟合的肤色检测方法

肤色检测是计算机视觉中的一个重要问题,本文提出了一种新的基于直接最小二乘椭圆拟合的肤色检测方法,其基本思想是根据肤色样本分布区域的边界数据点采用曲线拟合的方法得到肤色分布区域的边界方程。在实现时,为了解决直接在笛卡儿坐标系中提取肤色样本分布区域边界数据的困难,算法采用了一种新的解决思路,即首先把训练肤色样本在色度空间的统计分布转化为图像的形式,然后再利用边缘检测方法得到肤色分布区域的边界数据。根据所得的边界数据点用直接最小二乘椭圆拟合方法便可得到肤色分布区域的椭圆边界,方法简单直观。实践表明,该算法能完成对各种不同环境条件下所拍摄图像的肤色分割,效果理想,其性能明显优于常用的域值界定法和单高斯模型法。     

基于颜色特征的人流量实时检测方法

为改善视频监控中人流量检测的准确性问题,提出一种利用头发颜色特征的人流量跟踪检测方法。该方法对输入图像同时做如下两个操作:基于头发颜色特征的二值化和基于混合高斯模型的前景提取。对这两者合并后的结果做特征判别就可以得到人头区域。以人头区域为目标进行跟踪,分析运动轨迹特征后可以判断行人的进出方向及数目。实验表明该方法在双向行走、行人密集及背景干扰条件下均有很高的正确率。并且,每帧图像平均处理时间只需20 ms,完全可以满足实时处理的要求。     

一种基于模糊分类的运动目标检测算法

本文提出了一种基于模糊分类的运动目标检测算法.首先对序列图像进行差分运算,并计算差分图像的局域二阶矩,然后使用模糊分类的Powell快速算法提取运动目标.实验结果证明了本算法的有效性和可靠性.     

基于背景差分的一种运动目标检测方法

针对运动目标检测中,传统背景差分法在运动目标和背景颜色相近时不易检测的缺点,提出了一种检测完整运动目标的方法。该方法对YUV彩色空间下的3个通道分别选取独立的阈值进行初次检测,最大化地利用了视频中图像的色彩信息。在包含初次检测所获运动目标的最小矩形区域内进行二次检测,有效地提高了检测精度。实验证明,相比于常规方法,该方法的检测结果更加清晰完整。     

一种视频监控中基于航迹的运动小目标检测算法

针对视频监控中运动小目标难以检测的问题,该文提出一种基于航迹的检测算法。首先,为了降低检测漏警率,提出区域纹理特征与差值概率融合的自适应前景提取方法;其次,为了降低检测虚警率,设计航迹关联的概率计算模型以建立疑似目标在视频帧间的关联,并设置双门限以区分疑似目标中的真实目标与虚假目标。实验结果表明,与多种经典算法相比,该算法能对定量范围内的运动小目标以更低的漏警率和虚警率实施准确检测。     

基于运动特征的远距离红外目标检测方法

在红外热图像序列中检测远距离运动目标具有重要的军事和民用价值。由于远距离目标成像后所占的像素较少,同时受成像环境和成像条件的影响可能会存在较强的背景噪声,目标与背景的差异不明显,检测比较困难。本文针对热红外图像序列,提出了一种远距离目标的检测方法。该方法首先利用top-hat算子选择备选目标,然后利用备选目标在不同帧中的相关程度分析目标的运动特征,选择有确定运动特征的目标作为检测结果。该方法不需要进行背景估计,可以有效地避免强背景噪声的影响;通过调整运动模型,可以应用于不同运动特征的目标检测问题。实验结果证明了本文方法的有效性和鲁棒性。     

基于OpenCV的绊线检测实现

基于OpenCV视觉库针对绊线检测进行实现。从监控防区内运动目标检测与跟踪入手,调用OpenCV自带的运动目标跟踪框架,自定义其中的前景检测模块,完善运动检测。根据既定的绊线检测规则进行异常入侵行为分析、监测,并实时报警。该技术可应用到智能视频监控系统中,从而完成对监控防区的智能管理。     

基于颜色和边缘信息的交通标志检测

根据我国交通标志的颜色和几何属性,提出了一种适用于自然背景下的交通标志检测方法。该方法采用RGB彩色分量差对自然背景下的禁令标志图像进行分割,结合最小二乘法对像素坐标进行椭圆拟合,再根据边界的圆形度参数判断是否为圆形区域。实验证明了该方法的有效性与鲁棒性。     

基于快速独立分量分析的红外运动小目标的检测

针对红外图像运动小目标的特点,将包含复杂背景和运动小目标的图像序列视作混合信号,目标可视作为其中一个独立分量,应用快速独立分量分析(FastICA)将此独立分量从混合信号中分离出来,以检测出运动小目标.试验结果表明,此分析方法简单,速度快,适应性较强.     

一种适应运动前景的快速行人检测算法

针对智能监控视频中行人的运动特性和基本HOG加SVM人体检测算法的特点,将运动目标检测算法融入基本的HOG加SVM人体检测算法。首先,利用运动目标检测算法确定运动区域矩形窗,并扩大调整矩形窗尺寸获得ROI窗口;然后,根据运动区域尺寸与训练样本尺寸的差距调整ROI窗口的首级窗口缩放因子,并对ROI窗口进行人体检测。实验结果表明,本文算法优于基本的HOG加SVM人体检测算法,具有良好的实时性和适应性。     

基于分形维与拟合误差的光电目标检测方法

对光电目标进行自动检测与识别是导弹末端智能制导的一项关键技术,分形理论的出现为解决这个问题提供了新的技术途径。自然背景与人造目标所在区域的分形维与拟合误差特征差别非常明显,因此,提出了一种分形维与拟合误差的光电目标检测方法。实验证明,对于光电目标检测,给出方法的检测结果稳定,优于边缘检测、阈值分割和单一分形维检测的结果,是一种非常有前途的方法。     

水下高速运动目标检测及其DSP实现

给出了水下高速运动目标的宽带模型,提出了基于小波变换的检测器。为了实时实现,给出了基于FFT的小波检测器快速算法。软件和硬件仿真结果证明,该检测器性能优良,能够利用ADSP21160来实时实现。     

基于投影变换与轨迹关联的目标检测算法

低信噪比条件下序列图像中微弱点状运动目标的检测是许多实时监视系统的关键算法,具有信息量大、目标轨迹组合复杂和实时处理难度大等特点。为有效检测出微弱点目标,提出了一种基于最大值投影与目标轨迹关联相结合的运动点目标检测算法,仿真试验表明该算法具有较好的检测性能,可有效地检测出低信噪比条件下图像序列中的运动点目标,同时也可检测出交叉运动的多个点目标。     

单通道UWB SAR地面运动目标变化检测

工作在VHF/UHF波段的超宽带合成孔径雷达（UWBSAR）具有叶簇穿透和高分辨成像的能力。文中提出了一种适合单通道UWBSAR的地面运动目标检测方法——基于子孔径图像变化检测的运动目标检测算法。该算法利用UWBSAR的大波束角特点,在方位向选取较大时间间隔的两个子孔径生成子孔径图像,并根据运动目标在不同子孔径图像上聚焦位置的差异检测运动目标,估计运动目标速度和位置。文中给出了该方法的原理、参数选择、实现步骤,并基于UWBSAR实测数据验证了所提方法的有效性。     

基于连通性检测的视频监控运动目标提取

针对背景相对静止、主要检测对象为行人的视频监控序列,提出了一种基于连通性检测的目标提取算法,它把形态学滤波与连通性检测相结合,对分割后的二值化图像进行噪声干扰去除,在获得若干连通区域后,利用面积、外界矩形及其特征对连通区域进行识别,通过区域重心标注目标在各帧位置,实现目标提取.实验结果表明,该算法简单可靠,具有实时性,易于硬件实现,可应用于实际系统.