视频监控中一种完整提取运动目标的检测算法

提出一种视频监控中完整、精确提取运动目标前景的检测算法.首先对彩色图像建立混合高斯模型,由背景差分法得到基本准确的前景图像;然后和对称差分法图像综合,得到完整可靠的运动目标图像;再利用亮度信息消除运动目标阴影;最后利用形态学滤波和连通区域面积检测进行后处理.实验结果表明,该算法检测的运动目标前景信息完整准确,对固定场景下的视频监控系统具有一定实用价值.     

基于均值漂移和边缘检测的轮廓跟踪算法

实时的轮廓跟踪算法可以为视频监控系统提供物体的轮廓信息以供对物体类别、物体行为等进行识别.提出一种基于均值漂移和边缘检测的轮廓跟踪算法.方法中,首先利用均值漂移算法跟踪得到目标物体的中心位置,同时用高斯统计模型进行背景更新,从前景图像和背景图像中分别得到具有相同位置和大小的前景矩形区域和背景矩形区域,然后用背景分割的方法得到目标物体区域,再对目标物体区域进行边缘检测就得到了目标物体的轮廓,进而实现了对目标物体的轮廓跟踪.实验表明,可以实时、准确、稳定地对目标物体进行轮廓跟踪.     

基于G-GMM的视频序列运动目标检测算法研究

为了能够从视频序列中快速准确地检测运动目标,在混合高斯背景差分法的基础上引入Grabcut算法,提出了一种新的运动目标检测G-GMM(Grabcut-Gaussian Mixture Model)算法。首先通过混合高斯模型背景差分法提取运动目标初始二值轮廓,构建其最小的外接矩形;然后初始化矩形内图像信息,寻找潜在前景区域;最后采用迭代算法实现最优化分割,得到准确的运动目标轮廓。实验结果表明,在静止摄像机户外视频监控系统中,提出算法具有较高的准确性和鲁棒性,对刚性和非刚性两类目标都具有较好的检测结果。     

一种基于特征匹配的目标入侵检测方法

视频监控中常用云台摄像机监控视场较大的区域.对于云台摄像机跟随拍摄的情况,提出了一种基于特征匹配的目标入侵检测方法.通过提取的尺度不变特征变换(SIFT)特征点对,将当前图像和全景图像进行匹配,从而得到当前图像和全景图像投影关系,再将当前图像的坐标系变换到全景图像下,最后运用差分法,找到入侵目标.实验结果表明,即使当前图像与全景图像存在尺度、缩放、形变等差异,通过本方法也可正确地检测出入侵目标.     

模糊马尔可夫随机场理论在阴影检测中的应用

阴影的检测是目标检测、目标跟踪、视频监控等领域的一个关键问题。提出了一种基于模糊马尔可夫随机场的阴影检测算法。该算法把阴影检测问题看做是一个求最优化的像素点分类问题。对于输入的视频,提取背景图像,找出阴影和前景目标物体区域。通过计算阴影概率分布,前景概率分布,隶属度函数,建立模糊马尔可夫随机场。应用贝叶斯准则,最大后验(MAP)估计和条件迭代模式(ICM)算法,寻找最优化的模糊马尔可夫随机场,并利用最大隶属度原则消除模糊性,得到阴影检测的结果。实验证明,文中算法具有较好的阴影检测率和目标检测率。     

一种精确的运动目标外轮廓提取方法

视频监控系统中的运动目标外轮廓是对运动目标语义分析的重要信息源。针对经过简单的形态学处理运动目标区域而提取的外轮廓方法中的一些缺陷,提出一种更精确的方法。首先通过前景检测得到粗略确定的运动目标区域,然后通过分水岭方法进行外轮廓区域粗略定位,最后通过阴影去除及目标重构进行外轮廓区域精确定位,从而提取精确的外轮廓。利用外轮廓的准确率、查全率、综合性能指标,实验结果表明,能够得到精确的外轮廓。     

引入区域种子的多运动目标分割算法

针对智能监控系统中对多个运动目标进行图像分割这一问题,提出一种引入区域种子的多运动目标分割算法.算法首先利用背景减算法获得包含多个运动目标的前景图像,再利用四叉树分解方法获得与前景图像对应的稀疏矩阵,通过稀疏矩阵中数值的分布情况,计算出包含运动目标的区域种子点,从这些种子点出发,利用主动轮廓模型进行并行目标轮廓提取,最终完成多运动目标图像分割.实验结果证明本文算法能有效分割出前景图像中多个运动目标,分割结果与人眼视觉的判断相近,并行轮廓提取使算法具有良好的实时性.     

高速道路交通视频中车辆目标提取研究

为了能够从监控视频中快速、准确地分析车辆目标,提出了基于感兴趣区域(ROI)的车辆目标提取方法.针对高速公路监控视频,利用混合高斯背景建模,在视频中划定ROI,以排除逆向车道车辆目标的影响,应用图像形态学进行干扰点排除与前景图像轮廓空洞填充,对运动车辆目标进行检测后,用最小矩形方框法自动截取目标,最终,通过图像尺度归一化建立车辆样本数据库,为车型分类和识别提供目标图像.实验结果表明:该方法对车辆目标提取准确率高,且图像数据库样本丰富.     

结合背景差分和闭合轮廓拟合的运动人体检测

假定图像序列的背景图像已经获得,提出一种结合时空背景差和闭合轮廓拟合的运动人体目标检测算法。算法以较小的阈值获得当前帧的背景差分图像,并搜寻最大连通域为初始前景目标;构造加权高斯滤波器,提取初始前景目标边缘;拟合前景目标轮廓,提出2 bit区域选择法提取不连续弧段的端点,根据类间最小距离准则构造闭合轮廓,结合帧间差分提取最终前景轮廓,标注运动目标位置。仿真实验表明,该算法能准确提取出运动目标,并标注目标位置,在背景环境发生变化时同样可以准确检测到运动目标,具有较好的鲁棒性。     

基于统计模型和GVF-Snake的彩色目标检测与跟踪

为了能使传统监视系统具备目标自动检测与跟踪能力,提出了一种基于统计模型和GVF（gradient vectorflow）-Snake的彩色目标检测与跟踪算法.该算法可用于解决在静态背景下通过彩色视频信息来对运动目标进行自动检测与跟踪的问题,同时可直接给出目标轮廓的数学表示,并可简化后续目标识别算法的设计.该算法首先采用归一化RGB空间与灰度空间相结合的模型取代单一灰度模型来消除阴影对目标检测的影响;接着在此模型的基础上对差分图像进行GMM（Gaussian mixture model）建模,并构造运动边界图像,然后将静态图像轮廓提取算法GVF-Snake引入运动图像中,并通过修改能量项,使其能够跟踪运动目标的轮廓,最后针对Snake初始轮廓需要手工设定的问题,提出一种根据目标区域自动初始化轮廓的方法,为加快GVF-Snake的收敛速度,还采用一阶差分算法来预测下一时刻目标轮廓的位置.实验结果证明,该算法对刚性和非刚性两类目标都有较好的跟踪效果,可应用于智能监视和交通监控等领域.     

基于监控视频流的手持探针探测位置检测算法的设计

针对监控视频流开展生产流程的有效性检测,存在计算量大、耗时长等问题;根据采集的手持探针探测的视频流图像,构建数据集,训练人工手持探针的探测模型;采用KNN算法分析前后帧的监控视频流,实现视频流图像前景和背景的分离;利用人工手持探针模型实时提取监控视频中的探针,获得手持探针的前景图像;提出基于像素搜索的手持探针的位置探测算法实现视频图像中人工手持探针探测位置的点推算,并对比理论应检测的真实位置,从而判断手持探针检测的有效性;工厂监控视频流实际测试结果表明,设计的基于监控视频流的手持探针探测位置检测算法的平均准确率约93.26%,召回率约81.11%,F₁值约86.76%,检测速度约9.66 fps/s,能够实现工厂监控视频流中人工手持探针的有效性检测。     

结合置信度加权融合与视觉注意机制的前景检测

目的 在视频前景检测中,像素级的背景减除法检测结果轮廓清晰,灵活性高。然而,基于样本一致性的像素级分类方法不能有效利用像素信息,遇到颜色伪装和出现静止前景等复杂情形时无法有效检测前景。为解决这一问题,提出一种基于置信度加权融合和视觉注意的前景检测方法。方法 通过加权融合样本的颜色置信度和纹理置信度之和判断前景,进行自适应更新样本的置信度和权值;通过划分子序列结合颜色显著性和纹理差异度构建视觉注意机制判定静止前景目标,使用更新置信度最小样本的策略保持背景模型的动态更新。结果 本文方法在CDW2014（change detection workshops 2014）和SBM-RGBD（scene background modeling red-green-blue-depth）数据集上进行检测,相较于5种主流算法,本文算法的查全率和精度相较于次好算法分别提高2.66%和1.48%,综合性能最优。结论 本文算法提高了在颜色伪装和存在静止前景等复杂情形下前景检测的精度和召回率,在公开数据集上得到更好的检测效果。可将其应用于存在颜色伪装和静止前景等复杂情形的视频监控中。     

基于背景配准的矿井危险区域视频目标检测算法

针对矿井危险区域视频监控视场背景复杂,难以实现视频目标精确提取的问题,提出了一种基于背景配准的视频目标检测算法。该算法实现步骤:提取SIFT特征点,计算特征点区域H-S光流矢量;通过区域运动特性分析提取出背景运动区域,对背景运动区域特征点做帧间匹配;计算仿射参数,配准差分后提取出精确的目标区域。实验结果表明,该算法能够去除前景目标特征点对背景配准的影响,可获得较为精确的目标区域。     

智能视频监控系统异常行为检测算法研究综述

随着公共安全需求的快速增长,监控摄像头数量不断增多,视频监控数据呈爆炸式增长;传统的视频监控系统难以对如此海量的数据进行理解分析,因此智能视频监控系统应运而生;作为一个跨学科的研究领域,智能视频监控系统异常行为检测技术迎来重大机遇的同时也面临不少挑战;为了更好地研究智能视频监控系统异常行为检测算法,梳理了相关研究并从原理上对不同算法进行分类,对基于能量、基于聚类、基于重构、基于推断以及基于深度学习几个不同依据的算法进行对比分析,归纳了各类算法的分支研究方向,接着简要介绍了异常行为检测常用的公开数据集,最后讨论了目前异常行为检测算法所面临的挑战并针对性地提出了未来智能视频监控系统异常行为检测算法的可行研究方向。     

时空结合的近景运动目标检测

运动目标检测是智能视频监控中图像序列分析的基础和研究热点,针对时域算法在检测近景大目标缓慢运动时,仅能检测出目标边缘、内部存在大量空洞等完整分割问题,提出了一种结合时空特征的近景运动目标检测算法。该算法在时域运动历史多模态均值背景模型的基础上,运用图像空域信息研究前/背景分割技术,通过能量最小化模型、网络构造及网络流理论,把目标检测转换成最大流/最小割问题。实验表明,该算法能在复杂环境中克服光照缓慢变化、背景扰动和摄像机轻微抖动,有效转换前/背景,准确完整地分割大运动目标。     

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。     

一种新型的嵌入式智能图像传感器设计

提出并设计一种新型的嵌入式智能图像传感器,该传感器具备一定的室外场景(主要为道路和公共场所)状态感知能力,适用于分布式智能视频监控系统.本文采用基于统计学习的方法实现了运动前景图像检测和阴影消除,并在此基础上完成运动目标行为分析,实现了关键区域保护、监控目标移动检测以及镜头遮挡保护等智能视频监控功能.本文所设计的视觉分析算法适用于复杂的室外环境,适合于实时计算.在算法的实现中充分利用了该嵌入式智能图像传感器硬件设计的优点,在实验中取得了良好的效果.     

基于统计分析的视频目标检测

针对如何从包含大量冗余信息的视频中快速检测目标的问题,提出了一种基于统计分析的目标检测方法。该方法采用改进的直方图均衡化算法对图像做预处理;通过曼哈顿距离计算图像帧之间的差值,并对差值做进一步处理;采用迭代的方法,从图像帧差值中求取阈值,利用阈值判断前景帧和背景帧;在背景帧基础上建立背景模型,通过卡方值判断前景点和背景点;最后利用形态学还原物体真实形状,实现目标的准确检测。实验表明,该方法能快速准确地检测目标,可应用于视频监控的目标检测。