夜间行人检测的红外及可见光视频融合方法

提出一种基于红外和可见光视频融合的夜间行人检测算法。算法融合可见光和红外两种视频信息,使行人检测结果更直观,能够提供视觉丰富的环境信息。首先,通过时空滤波技术和目标热成像特征对红外视频进行滤噪,然后根据红外视频中的亮度信息用区域种子生长算法进行运动目标分割,再根据区域形状及颜色信息进行目标筛选,最后将红外和可见光视频融合起来增强检测结果,使视频中提供的信息更加丰富。     

基于运动目标识别技术的视频监控系统

设计了一种基于运动目标识别技术的数字视频监控系统,对生产现场有无工人作业进行判断,实现无人值守的智能化监控。系统采用客户机／月良务器模型,利用企业局域网进行视频信号传输;利用帧间差分图像检测运动目标,实现视频运动对象的自动分割;采用边缘检测等技术提取运动目标的特征量;最后利用特征匹配算法对运动目标进行识别,判断目标类型,当现场长时间无工人作业时,发出报警信息。目前系统已投入运行,识别准确性较高。     

运动目标的自动空时分割算法

在视频应用中,运动目标的提取是一个重要的研究课题。为了对运动目标进行更有效的分割,提出了一种从视频序列中自动提取运动目标的空时分割算法。该算法在时域分割中采用基于齐异矢量消除的目标检测方法来获得运动目标的初始模板。通常,该初始模板具有不连续的边界和一些"孔"。为了得到较为完整的目标区域,用具有距离约束的区域生长算法来补偿初始模板。而在空域分割中,分水岭分割则通过考虑全局信息来增强其分割的精确性。然后,精确的运动目标即可通过空时融合模块提取出来。试验结果表明,该空时分割算法是有效的。     

室内视频监控中行人目标检测与跟踪方法

为了有效检测和跟踪室内环境下视频监控中的行人目标,本文提出了一种新的行人检测与跟踪算法。检测阶段采用隔帧差分图像法以及自适应闽值分割技术快速检测运动行人;跟踪阶段采用卡尔曼滤波对目标位置进行预测,并利用最小外接矩形框优化匹配搜索。实现运动行人连续跟踪。通过单人、多人交互两组视频序列对算法进行了验证,试验结果表明。本文算法能够较好地处理室内静止背景下单人、多人跟踪,并对目标遮挡有一定的鲁棒性。     

基于跨时空域相似邻接图的视频分割算法

视频分割是视频处理领域的基本问题,也是该领域的研究前沿和热点问题之 一,在视频监控、编辑合成等方面都有着重要的应用。传统的视频分割方法大多依赖帧间局部 相似性或运动的连续性进行区域划分,对遮挡、大幅度运动等情况的分割效果较差,需要大量 的手工交互。论文通过在视频空间建立跨时空域的相似性邻接关系,提出一种新的视频分割图 分割模型,并且采用最大流/最小割算法对相应的模型进行快速求解,从而实现视频的有效分割。 论文算法只需要用户在视频的关键帧图像上进行少量交互,便自动获取整个视频分割结果;并 且,该分割过程不受前景对象遮挡、快速运动等情况的影响,具有很好的稳定性。     

基于深度学习的场景分割算法研究综述

场景分割的目标是判断场景图像中每个像素的类别.场景分割是计算机视觉领域重要的基本问题之一,对场景图像的分析和理解具有重要意义,同时在自动驾驶、视频监控、增强现实等诸多领域具有广泛的应用价值.近年来,基于深度学习的场景分割技术取得了突破性进展,与传统场景分割算法相比获得分割精度的大幅度提升.首先分析和描述场景分割问题面临的3个主要难点：分割粒度细、尺度变化多样、空间相关性强;其次着重介绍了目前大部分基于深度学习的场景分割算法采用的“卷积-反卷积”结构;在此基础上,对近年来出现的基于深度学习的场景分割算法进行梳理,介绍针对场景分割问题的3个主要难点,分别提出基于高分辨率语义特征图、基于多尺度信息和基于空间上下文等场景分割算法;简要介绍常用的场景分割公开数据集;最后对基于深度学习的场景分割算法的研究前景进行总结和展望.     

基于Adaboost和码本模型的手扶电梯出入口视频监控方法

针对传统视频监控方法无法对密集前景目标进行准确分割的问题,提出一种基于Adaboost和码本模型的多目标视频监控方法。首先,通过训练得到Adaboost人头分类器,利用码本算法为垂直拍摄的手扶电梯出入口图像建立背景模型,提取前景图像对其进行人头检测和跟踪;之后,剔除行人目标得到物件目标,对物件目标进行跟踪;最后,根据行人和物件的运动特征进行监控。对12段出入口视频序列的实验结果表明,监控方法能够准确稳定地跟踪行人和物件,完成逆行检测、客流统计、行人拥堵和物件滞留等监控任务,处理速度达到36帧/秒,目标跟踪准确率达到94%以上,行为监控准确率达到95.8%,满足智能视频监控系统鲁棒性、实时性和准确性的要求。     

结合全卷积网络的无监督视频目标分割

对视频中的目标进行像素级分割是计算机视觉领域的研究热点，完全没有用户标注的无监督视频分割对分割算法提出了更高的要求。近几年在分割中常使用基于帧间运动信息进行建模的方法，即用光流等运动信息预测目标轮廓，再结合颜色等特征建立模型进行分割。针对这些方法产生的前景背景混淆以及边缘粗糙等问题，本文提出结合全卷积网络的视频目标分割方法。首先通过全卷积网络预测视频序列中显著目标的轮廓，结合光流获得的运动显著性标签进行修正，然后建立时间-空间图模型，运用图割的方法获得最终的预测标签。在SegTrack v2以及DAVIS这2个通用数据集上进行评估，结果表明本文方法较基于帧间运动信息的方法在分割效果上有明显的提高。     

一种新的异常行为检测算法

行人异常行为的自动检测与识别是计算机视觉领域的重点和难点,同时也是智能监控系统中研究的热点问题。针对这一问题,提出了一种基于人体形态特征的异常检测算法。利用轮廓信息将目标从视频序列中分割出来,再对分割出来的目标进行轮廓拟合,根据所得到的拟合信息提取文中所定义的形态特征因子,将特征因子经过行为分类器的判定,从而决策出该行为是否异常。实验结果表明该方法实现简单,具有较好的实时性与鲁棒性,可以作为实时监控系统中异常行为检测的有效方法。     

结合识别信息的多目标视频分割

针对实际应用中待分割目标类型已知的情况,提出一种结合识别信息的多目标视频分割算法,使用训练数据集构建目标以及背景的特征字典,计算视频帧的超像素,构造一个分层条件随机场模型,用于约束视频帧的局部邻域和全局邻域,通过求解分层条件随机场模型,获得最终分割结果。实验结果表明,该算法能够对视频中相互遮挡及残缺不全的多个目标进行有效分割。     

结合识别信息的多目标视频分割

针对实际应用中待分割目标类型已知的情况,提出一种结合识别信息的多目标视频分割算法,使用训练数据集构建目标以及背景的特征字典,计算视频帧的超像素,构造一个分层条件随机场模型,用于约束视频帧的局部邻域和全局邻域,通过求解分层条件随机场模型,获得最终分割结果。实验结果表明,该算法能够对视频中相互遮挡及残缺不全的多个目标进行有效分割。     

使用行人重识别算法的智能视频监控系统

为了提高在大量视频监控中寻找目标行人的效率,本文基于行人重识别算法开发了一个智能视频监控系统。该系统使用行人检测算法获取监控视频中的行人图片并裁剪后输入行人重识别算法中,得到行人特征并通过对比来检索行人。经过测试,本系统在6路摄像头下表现良好,能较准确地在视频监控中搜寻目标行人,极大地提高了工作效率。     

基层层次光流的半自动时空视频分割技术

在新一代MPEG-4视频编码标准中，为了支持面向对象编码和实现基于内容的应用，视频的半自动分割成为关键技术之一，为此提出了一种基于层次光流的半自动时空视频分割算法。该算法由空域分割和时域分割组成。在空域分割中，提出的基于点的图形用户界面（PBGUI），在用户的协助下，能够精确地定义需要分割的视频对象（VO）。时域分割根据空域分割的结果采用层次光流算法对视频对象进行边界和整体跟踪。实验结果表明，利用该算法，能够精确地分割出视频对象。     

一种二值图像下的收缩型活动轮廓及其应用

本文设计了一种二值图像下的收缩型活动轮廓，并把它应用到基于差分运算的活动视频对象的分割算法中，用来从残缺不全的二值差分图像中获得视频对象形状的矢量描述、该活动轮廓以视频对象的外接矩形框作为初始轮廓(从差分图像中可自动获得)，通过顶点增删、曲线平滑滤波、主动收缩(粘定图像)、自动分裂等局部化计算步骤完成每次迭代．它具有局部化计算、相似形变、轮廓自动分裂等特点，可以实现多目标的自动分割包围，对点状聚类目标也能较好地进行分割和边缘提取。     

一种有效的基于时空信息的视频运动对象分割算法

为实现视频编码标准MPEG-4中语义对象的自动提取,提出一种基于时空信息的运动对象分割算法。在时域上通过双边加权累积帧差和分块高阶统计算法得到目标的运动区域检测模板,以在充分利用时域信息的同时提高算法的速度;在提取空域信息时,先对视频序列的灰度图进行对比度增强处理,然后利用自适应Canny算子获取准确的空间边缘信息;最后进行时空融合,用空域边缘信息修正过的时域运动模板来提取运动对象。实验结果表明,本算法可以快速准确地分割视频运动对象。     

基于多因素的图像分割算法

在线视觉棒材计数系统中通过实时处理视频信息，对运动对象进行计数。为了满足实时性的要求。文章提出了一种基于多因素的图像分割算法，实验表明该算法能有效地分割图像中的目标，并显著提高了分割效率。     

立体视频编码中的目标分割与立体匹配算法

视频目标分割与立体匹配是目标基立体视频编码中的核心技术.首先在单通道视频目标分割的基础上提出一种轮廓跟踪匹配算法,以提取立体视频目标对,然后提出一种基于目标的视差估计算法.它以具有特征信息的像素为匹配基元,结合视差匹配约束进行视差估计,克服了传统块匹配算法视差场不连续、视差精度差的缺点,可以获得较为精确和平滑的视差场.     

视频监控系统中的一种信息存储新方法

视频监控系统中信息存储是一个重要和有待解决的问题。本文分析了目前视频监控系统中信息存储方面存在的不足,提出了一种基于DSP和USB技术的视频监控系统信息存储方法,在软件实现上运用了动目标检测,动目标分割和图像相似度比较等算法。基于该方法的视频监控系统只记录有动目标存在时的图像,解决了视频监控系统需存储大量视频信息的问题,给DSP扩展的USBHOST接口,方便了信息的存取。     

YUV颜色空间和图论切割的阴影去除算法

针对智能视频监控系统中阴影常由于其自身的属性而被错误地检测成前景目标的问题,提出了一种YUV颜色空间和图切割算法相结合检测阴影的新方法.首先,在获取的前景运动区域中综合考虑YUV颜色空间的亮度和色度信息来检测阴影区域并融合形态学滤波等操作得到确定的阴影和目标种子点,然后进一步通过图切割算法获得阴影与目标的优化分割,以提高阴影区域的检测精度.实验证明,该方法能有效地检测并去除视频监控场景中运动物体所携带的阴影.     

基于深度学习的无监督领域自适应语义分割算法综述

随着现代生活逐步智能化,越来越多的应用需要从图像中推断相应的语义信息再进行后续的处理,如虚拟现实、自动驾驶和视频监控等应用。目前的语义分割模型利用大量标注数据进行有监督训练能达到理想的性能,但模型对与训练数据不同分布的数据进行推理时,其性能严重下降。这意味着一旦应用场景发生变化,就需对新场景的数据进行标注。模型重新利用新数据进行训练,才能达到正常的性能。这无疑是耗时的、代价昂贵的。为此,领域自适应语义分割算法提供了解决模型在分布不一致数据上语义分割性能下降问题的思路。总结了领域自适应语义分割算法的前沿进展,并对未来研究方向进行展望。