基于三阶中心矩区域分类的视频运动目标检测

针对室外视频监视环境复杂,现有的运动目标检测方法难以在克服背景干扰的同时准确地检测到慢速目标和运动着的小目标,且存在准确性低的问题,提出一种基于三阶中心矩场景区域分类的运动目标检测方法.由于前景区域、扰动区域和背景区域内真实运动、无意义运动、背景噪声像素值变化规律不同,采用三阶中心矩建立区域内像素值变化和区域类型的对应关系,设计了基于三阶中心矩的分类器以完成自适应场景区域分类,最终在区域分类的结果上检测运动目标.实验结果表明,该方法针对室外监视视频区域分类结果良好,能够克服树枝叶晃动、水面波动等背景干扰,可以准确地检测到慢速目标和运动着的小目标.     

基于角点运动约束的感兴趣区域提取算法

传统光流法提取感兴趣区域时运算量巨大,不能满足实时性的要求。针对这一问题提出一种基于角点运动约束的感兴趣区域提取算法。算法利用Harris算法对视频图像进行角点检测,通过对角点区域进行预处理,提取出前景角点区域,在此基础上利用光流法建立角点区域光流场,通过建立运动约束和阈值处理提取运动目标前景。算法仿真结果显示:算法可以准确提取感兴趣区域,抗干扰能力强,可以满足实时性的要求。     

一种改进的基于视频的车辆检测与识别方法

为了提高基于视频的车辆检测技术在应用中的实时性和准确率,提出了一种应用单目视觉进行车辆检测的方法;首先,提取车道边缘,由车道边缘得到道路区域,根据经验知识在车道区域内确定感兴趣区域,减少车辆检测算法搜索范围;接着基于车辆的对称性特征,阴影和边缘特征对兴趣区域进行过滤,进一步缩小感兴趣区域;最后用离线训练好的AdaBoost分类器对过滤后的图像进行分类识别,检测出动态的车辆;实验结果表明,利用该算法能满足实时性和准确性的要求。     

基于动态感兴趣区域车道线分段拟合算法

提出实时视频中基于动态感兴趣区域及分段拟合的车道线的检测算法,动态调整感兴趣区域(ROI),缩小处理空间。采用大津算法(OTSU)动态提取感兴趣区域灰度阈值,并将该值作为多梯度Sobel边缘检测中的灰度阈值以提高边缘检测精度,利用改进的并行快速细化算法骨架化边缘图像,利用基于广度优先最短路径算法去除毛刺,最后再将图像划分近景和远景区域。在不同区域,采用直线或者曲线分段拟合,提高拟合精度。模拟实验结果表明,背景不太复杂时,一帧图像处理时间约为15ms;而背景较复杂时,处理时间约为35ms,能满足实时性。     

一种基于时空结合的视频运动对象分割算法

针对目前的视频运动对象分割中算法复杂度高、实时性差,分割不精确等问题,提出了一种基于时空结合的视频运动对象分割算法.该算法利用视频序列的时间相关性来进行对称差分处理,首先取得当前帧运动对象的大致轮廓区域;然后在轮廓区域内,用区域增长法对图象作空域分割;最后利用对称差分的分割结果排除空域分割结果中的背景区域来取得运动对象.实验结果表明,这种算法简单实用,不仅兼顾了实时性和精确性,而且能有效地分割出视频序列中的运动对象.     

基于动态感兴趣区域车道线分段拟合算法

提出实时视频中基于动态感兴趣区域及分段拟合的车道线的检测算法,动态调整感兴趣区域（ROI）,缩小处理空间。采用大津算法（OTSU）动态提取感兴趣区域灰度阈值,并将该值作为多梯度Sobel边缘检测中的灰度阈值以提高边缘检测精度,利用改进的并行快速细化算法骨架化边缘图像,利用基于广度优先最短路径算法去除毛刺,最后再将图像划分近景和远景区域。在不同区域,采用直线或者曲线分段拟合,提高拟合精度。模拟实验结果表明,背景不太复杂时,一帧图像处理时间约为15ms;而背景较复杂时,处理时间约为35ms,能满足实时性。     

基于运动注意力融合模型的目标检测与提取算法

针对全局运动场景下目标检测与提取方法的局限性,文中根据运动注意力形成机理,构建一种运动注意力时-空融合模型用于运动目标的检测与提取。该算法首先对运动矢量场进行叠加和滤波等预处理。然后根据运动矢量在时间和空间上的变化特点定义运动注意力融合模型,并采用该模型检测运动目标区域。最后利用形态学和边界跟踪方法对目标区域进行精确化提取。根据多个不同全局运动视频场景的测试结果,显示该算法比其它算法具有更好的准确性和实时性。     

视频车流量检测中的虚拟检测区域自动提取

针对传统视频车流量检测中虚拟检测区域人为设置,使得系统不能自动适应不同的车道环境,灵活性低的问题,提出了自动提取虚拟检测区域的算法。利用均值法获得粗糙背景,再通过概率Hough变换和车道线特征排除各种干扰线段,获取车道线并自动提取虚拟检测区域。实验表明,该算法准确度达到90%以上,实时性较好、鲁棒性高,对后续实时车流量检测及车速计算等具有较好的应用价值。     

基于运动和颜色的视频烟雾检测算法

为了提高视频烟雾检测的准确性,有效排除视频中类似烟雾运动的物体,降低对环境光照变化产生的误检,提出了基于运动和颜色改进的烟雾检测算法.该算法能有效克服被检测场景光照的变化、背景混乱运动、以及运动目标阴影带来的干扰.它由两部分构成:烟雾运动检测和烟雾颜色特征的提取.该算法通过运动分割的方法检测出运动的像素,把归一化rgb空间颜色模型引入,以剔除疑似烟雾区域的干扰,并有效减小光照变化等影响.     

高速公路弯道边界的识别与重建

分析了智能车辆安全辅助驾驶系统中弯道分道线的检测提取方法,提出一种基于道路区域分割的弯道检测新算法,包含道路区域分割和弯道边界检测。在分割出道路区域和天空区域并划定弯道检测的感兴趣区域后,提取分道线候选点,并对候选点进行校正,最终拟合并重建出弯道分道线,且准确判断了车道线弯曲方向。实验证明,该算法的实时性和准确性均高于在整幅图像中提取车道线的传统方法。     

一种结合区域检测和语义分割的SLAM技术

提出一种结合区域检测和语义分割的即时定位和建图（SLAM）技术，通过引入高精度图像描述子SIFT来实现前端视觉里程计（VO）过程中帧间像素匹配的精度。为了降低引入操作带来的计算复杂度，设计一个实时区域检测算法，在相邻帧间检测大致相似的ROI(Region of Interest)关键区域，使得SIFT描述子的提取和匹配只在ROI区域内完成，其余区域仍旧采用精度略低、效率更高的ORB算子。同时，为了提高后端BA(Bundle Adjustment)的精度，减少累积误差，结合语义图，在原有的基本投影误差函数上添加一个语义误差。该语义图采用实时语义分割算法完成，同时只针对ROI区域进行分割。通过与原SLAM方案对比实验，表明本文提出的方法，在提高一定精度的同时，仍能满足SLAM实时定位和建图的要求。最后，在电力作业场景下验证了该方案的效果。     

一种基于半透明颜色叠加与深度值的碰撞检测算法

为了快速验证虚拟装配仿真过程中零部件的可装配性,改进了一种基于图像空间的快速碰撞检测算法。该算法首先通过半透明颜色叠加实现对无碰撞装配体的快速滤除,并确定出潜在的碰撞区域;然后利用像素深度值求出遮挡对象与待装配物体在其运动方向的最小分离距离,弥补了基于图像空间的碰撞检测算法只能判断物体间是否发生碰撞而不能求距的缺点;最后针对求距环节提出了一种像素区域划分策略,以提高算法的检测精度。测试结果表明,所提算法在整体上能够满足虚拟装配系统实时性和精确性的要求。     

一种基于视觉特征区域建议的目标检测方法

虽然基于深度学习的目标检测器具有较高的检测精度,但是大多数检测器的检测速度不能满足实时性要求.此外,目前主流的实时检测算法如SSD(single shot multibox detector)和YOLO(you only look once),对小目标的检测精度不高.鉴于此,提出一种基于视觉特征区域建议的目标检测算法,能够综合平衡检测精度和检测速度.算法分为区域建议和网络分类,区域建议根据目标的特征信息提取候选区域ROI(region of interest);网络分类使用CNN(convolutional neural network)对区域建议中提取的ROI进行处理,计算每个ROI类别的置信度,置信度大于设定阈值的ROI即为目标检测结果.实验结果表明,所提出算法的检测精度明显高于Faster R-CNN、SSD和YOLO,并且具有接近SSD和YOLO的检测速度.     

Real-time motion detection based on SW/HW-codesign for walking rescue robots

In a rescue operation walking robots offer a great deal of flexibility in traversing uneven terrain in an uncontrolled environment. For such a rescue robot, each motion is a potential vital sign and the robot should be sensitive enough to detect such motion, at the same time maintaining high accuracy to avoid false alarms. However, the existing techniques for motion detection have severe limitations in dealing with strong levels of ego-motion on walking robots. This paper proposes an optical flow-based method for the detection of moving objects using a single camera mounted on a hexapod robot. The proposed algorithm estimates and compensates ego-motion to allow for object detection from a continuously moving robot, using a first-order-flow motion model. Our algorithm can deal with strong rotation and translation in 3D, with four degrees of freedom. Two alternative object detection methods using a 2D-histogram based vector clustering and motion-compensated frame differencing, respectively, are examined for the detection of slow- and fast-moving objects. The FPGA implementation with optimized resource utilization using SW/HW codesign can process video frames in real-time at 31 fps. The new algorithm offers a significant improvement in performance over the state-of-the-art, under harsh environment and performs equally well under smooth motion.     

基于改进Hough变换的车道线检测技术

为提高车道线识别的实时性和可靠性,提出了一种基于改进Hough变换的车道线检测方法;在图像预处理时对不同光照图像进行分类处理,得到二值化图像;利用极角约束Hough变换进行车道线初始定位;根据前一帧图像信息使用基于动态ROI的Hough变换进行车道跟踪;算法加入了车道线检测失效判别模块,以提高检测的可靠性;由于该方法减少了图像空间中被投票的目标点数,缩小Hough变换的投票空间,在一定程度上提高了车道检测的实时性和稳定性;实验结果表明,在结构化道路上,对于不同的路况,算法均具有较好的实时性和鲁棒性。     

基于限定区域和Hough变换的车道线的检测方法

车道线检测和预警是智能车辆视觉导航系统中的重要组成。为提高检测的实时性,提出一种基于限定区域Hough变换的车道线检测方法。首先利用车道线角度和范围的约束对车道线进行的限定区域划定,然后在区域内检测到符合条件的车线时再进一步建立动态ROI区域,使区域最小化,减少图像空间中被投票的目标点数,缩小Hough变换的投票空间。针对不同的光照情况,根据图像的平均灰度值来设计自适应预处理步骤,提高了算法抗干扰性。实验结果表明,在结构化的高速公路上,算法具有较好的实时性和抗干扰性。     

基于肤色检测的AdaBoost人脸检测算法改进

AdaBoost人脸检测算法用于嵌入式实时高清视频时检测速度缓慢.为此,提出一种改进的人脸检测算法.对图像做肤色检测,将检测到的区域进行形态学处理,并作为感兴趣区域,完成AdaBoost人脸检测,以得到检测结果.实验结果表明,该算法在嵌入式系统上运行稳定,能提高检测速度和检测正确率.     

基于视点跟踪的感兴趣区检测方法

针对目前基于内容的图像检索系统中,难以客观弥补语义鸿沟的问题,提出了一种利用视点跟踪技术检测感兴趣区的方法.人眼注视运动传递了大量反映个体心理活动的信息.通过实时捕获人眼的注视点,客观地获得用户兴趣信息,根据注视点位置计算用户兴趣度,最终提取图像感兴趣区.本文提出了一种低复杂度的实时视点跟踪方法,定义了兴趣度的度量公式,并建立了一套基于视点跟踪的感兴趣区检测实验平台.实验结果表明,该方法可以有效地提取用户感兴趣区,弥补语义鸿沟.     

结合目标检测与匹配修正的手腕骨兴趣区域提取

目的 在骨龄智能评估研究中,如何准确地提取手腕参照骨的兴趣区域(region of interest, ROI)是保证骨龄精确评估的关键。基于传统深度学习的方法用于手腕骨ROI提取,存在个别参照骨漏判、误判等情况,导致平均提取准确率较低。本文结合目标检测强大的定位和识别能力,以准确提取所有手腕骨ROI为目的,提出了一种参照骨自动匹配与修正方法。方法 针对不同参照骨形状、位置等特征表现出的规律性和关联性,本文采集了大量不同性别、不同年龄段的人手腕图谱作为参照骨样本匹配,然后分多个阶段提取参照骨ROI:1)基于目标检测算法初步提取出所有参照骨候选ROI,并根据一定的阈值剔除置信度较低的区域;2)结合参照骨的大数据样本构建位置点匹配模型,对剔除区域进行自动匹配与填补,保证ROI提取的完整性;3)通过多尺度滑动窗口以及ROI分类模型,对填补得到的ROI位置进行滑动修正,进一步保证提取准确率。结果 实验结果表明,本文结合目标检测与匹配修正的方法优于现有绝大多数方法。其中,匹配修正方法在目标检测算法的提取结果基础上,提升了约1.42%的平均准确率,当结合Faster R-CNN(region-co...