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针对光学成像弱小运动目标难以准确快速检测问题,提出了基于图像序列行列最大投影的二维频域运动小目标检测算法。首先,为了减少计算复杂度和使目标背景分离,将经过背景全局运动补偿后的视频向二维频域投影并去除频率为零的成分,从而获得含弱小运动目标和噪声的图像序列;其次,通过行列序列最大投影,得到信噪比提高的含弱小运动目标的行列图像;然后,通过主运动滤波和图像重构,检测到滤除配准误差和噪声的弱小运动目标;最后,针对强噪声干扰下的弱小运动目标检测问题进行了仿真实验,仿真结果表明,所提算法不仅可有效的检测出弱小运动目标,而且相对单一的行列分解图像在二维频域内有更高的检测信噪比。 相似文献
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近年来,基于深度学习的目标检测技术在机器人、自动驾驶和交通监控等领域有着广泛的应用。然而,由于训练集和测试集样本分布偏差的原因,将现成的预训练检测器应用到实际开放场景时通常会出现明显性能下降。针对该问题提出了一种频域内的领域自适应方法,利用离散余弦变换的频域能量集中特性,通过在频域内对少数重要频率系数进行处理,实现了面向目标检测的领域自适应,降低了对存储和计算资源的要求并减少了领域差异。该方法可以分为两个阶段:第一阶段使用无监督图像转换方式,将源域已标注的训练数据向目标域作转换;第二阶段采用基于对抗的领域自适应方法训练目标检测模型,对转换后的训练数据与目标域内的数据作特征适配。针对不同天气场景的目标识别实验表明:所提的频域内领域自适应方法在4种领域自适应对比算法中排名第一,与仅用源域数据训练的模型相比,mAP值提升了33.9%。 相似文献
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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。 相似文献
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视频序列中运动目标检测与跟踪方法研究 总被引:1,自引:1,他引:1
提出了一种从摄像头获取的彩色图像中准确地检测出运动目标并进行实时跟踪的算法。首先将采集到的彩色视频图像序列转化为灰度图像,研究了几种图像锐化方法并进行了比较。然后进行帧间差分和阈值分割,成功分离出运动目标。最后采用投影法得到运动目标的大小及位置。实验结果表明,提出的运动目标检测与跟踪方法简单、有效、实时性高。 相似文献
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红外图像中快速运动目标的检测与跟踪方法 总被引:1,自引:0,他引:1
红外热成像图像具有分辨率较低,细节模糊,对于快速运动目标适应性较差的特点.本文提出了一种结合目标检测算法,目标跟踪算法的红外图像中快速运动目标的检测与跟踪方法.该方法根据红外图像特点,使用ViBE算法检测运动目标,检测出图像中显著运动目标后,触发跟踪器,使用fDSST目标跟踪算法对显著运动目标进行跟踪.测试结果表明,该方法对于快速运动的红外图像目标能够高效检测、快速跟踪.检测与跟踪效果相对传统方法具有检测率更高、鲁棒性更好、实时性更强的优势,对于红外图像中目标检测与跟踪具有很强应用价值. 相似文献
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智能交通系统(ITS)是目前世界交通运输领域正在研究和广泛关注的课题。OpenCV是一种用于数字图像处理和计算机视觉的函数库,由Intel公司开发。本文在目标检测方面,对采集到的交通视频进行灰度化、中值滤波、背景建模、二值化,背景差分等处理,可以较准确地检测出运动目标。在目标跟踪方面,提出了CamShift算法和Kalman滤波器相结合的方法,实现视频车辆的精确跟踪。最后,利用OpenCV的运动物体跟踪的数据结构、函数库,建立了一个视频车辆分析系统。用于道路上车辆的检测与跟踪,并具有良好的鲁棒性。 相似文献
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末制导跟踪阶段,导弹的飞行姿态,弹体与目标的距离以及目标自身的运动姿态和形态均会发生较大的变化,采用单一固定模板无法实现稳定跟踪。本文提出一种新的基于子空间的运动目标跟踪算法,首先采用一组正交的稀疏子空间特征向量表示目标模型,然后采用增量方法不断更新子空间模型,以适应由于目标内在和外在因素所造成的在外观上的变化,从而提高跟踪精度;采用重要性采样算法以及最大似然估计,解决复杂的优化问题。实验结果表明,当摄像机与背景发生较大相对运动以及目标姿态发生剧烈变化时,仍然能够实现对目标的持续稳定跟踪,平均跟踪误差小于10个像素。基本满足末制导跟踪系统的稳定性和鲁棒性等要求。 相似文献
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红外舰船目标检测是舰船目标自动识别与跟踪的关键技术之一。针对现有方法在舰船目标成像灰度呈现"双极性"(舰船亮度高于或低于背景)或多极性(舰船目标灰度分布不均匀)的情况下适应能力不足,提出了一种新的红外舰船目标检测方法。为抑制海空杂波干扰提高检测概率,对图像进行均值漂移滤波,利用行垂直方向梯度投影获得感兴趣区域,通过检测区域内目标角点实现舰船目标的自动检测。实验结果表明,该算法能够克服传统算法基于舰船亮度高于背景的假设,在舰船灰度呈现双极性或多级性的情况下获得较好的检测结果。 相似文献
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通过对雷达回波数据的分析与理论研究,提出了一种基于目标回波特性的检测方法,并结合较低的虚警门限,提高了目标的检测概率,实现了参数的高精度提取。同时,由于该算法计算量小,适合全程全方位高精度点迹凝聚的实现。 相似文献
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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。 相似文献
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基于图形处理器单元(GPU)提出了一种帧间差分与模板匹配相结合的运动目标检测算法。在CUDA—SIFT(于统一计算设备架构的尺度不变特征变换)算法提取图像匹配特征点的基础上,优化随机采样一致性算法(RANSAC)剔除图像中由于目标运动部分产生的误匹配点。运用背景补偿的方法将静态背景下的帧间差分目标检测算法应用于动态情况,实现了动态背景下的运动目标检测,通过提取目标特征与后续多帧图像进行特征匹配的方法最终实现自动目标检测。实验表明该方法对运动目标较小、有噪声、有部分遮挡的图像序列具有良好的目标检测效果。 相似文献