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遗留物检测是智能视频监控系统的核心功能,遗留物一般较小,所处环境复杂,传统的运动目标检测算法直接用于遗留物检测效果一般.提出了一种基于帧间差分与边缘差分的遗留物检测算法,首先进行帧间差分得到运动目标区域,然后将当前帧图像和前一帧的背景图像进行边缘差分运算得到运动目标的边缘,融合二次差分的结果即可得到运动目标的完整轮廓特征,最终通过判断运动目标在场景中的滞留时间是否达到或超过报警系统设置的阈值来标示遗留物,供智能视频监控系统处理.实验结果证明该算法实时性好且识别率较高. 相似文献
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基于分块分类的智能视频监控背景更新算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统智能视频监控中背景更新算法计算量大、对光照变化敏感等问题,提出了一种基于分块分类的背景更新算法.首先,根据视频序列获得初始的背景参考图像,采用背景差分法得到当前帧的差分图像.然后,将差分图像采用分块处理,按照子块的均值特征对各子块图像进行前景块和背景块的分类.最后,根据分类情况采用不同的背景更新策略,实现背景的实时更新.该算法以块为操作对象,相比单个像素处理时的计算量更小,运算速度更快.实验结果表明,新算法能较好地适应光照变化,背景更新效果较好. 相似文献
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图像融合的运动目标检测算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了改进常用的运动目标检测算法易受噪声和光线变化的影响、易出空洞、阴影和假边缘等现象,提出一种基于连续五帧帧间差分与Surendra背景边缘差分相融合的运动目标检测算法。该方法先采用Surendra自适应背景提取算法建立运动区域模型,通过优化的Canny算子进行背景边缘检测差分运算,再与五帧差分法相融合,通过双向模板填充和后期处理获得完整、准确的运动目标区域并完成背景的实时更新。实验结果表明,该算法快速、准确,能满足实时性检测的要求。 相似文献
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李响 《计算机测量与控制》2018,26(10):89-92
针对立体车库的安全监控需求,提出了一种基于机器视觉的人体检测算法,用于在立体车库内检测非法侵入的人员。首先,采用自适应双线性滤波方法滤除视频帧中的噪声。接着,差分视频帧与背景图像,并采用多尺度小波分析法二值化差分图像。然后,将二值图像进行形态学滤波以检测出人体。最后,利用高斯混合模型(Gaussian Mixed Model, GMM)更新背景图像。实验结果表明,提出算法可以在立体车库内实时准确地检测出人体,为立体车库的安全监控提供了可靠的保障。 相似文献
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针对视频检测对实时性和准确性的要求,提出了将帧间差分与码书模型相融合的运动目标检测算法.首先,选取某个t时间内采集到的视频图像作为训练图像,对图像的每一个像素点建立码书模型.把码书模型中表示前景的码书去除,余下的作为背景模型用于检测.检测运动目标时,先将待检测的相邻帧图像进行帧间差分,得到变化区域和没有变化的区域,将有变化的区域与背景模型进行拟合,区分出前一帧运动区域和目标运动区域.更新背景模型时以不同的更新方法对前一帧运动区域和目标运动区域进行更新. 相似文献
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针对视频序列中的运动目标检测问题,提出了一种新的基于边缘差分的运动目标检测方法.通过改进的边缘检测算法提取视频序列中相邻帧的边缘图像并作差分,采用改进的Otsu法对差分图像进行阈值分割,得到运动目标检测的结果.结合Prewitt算子和Sobel算子改进的边缘检测算法能够获取纹理丰富、细节显著的边缘图像,边缘差分结果更加理想;改进的Otsu法联合类内方差能够很好地抑制噪声,保留更多的纹理细节.实验结果表明,提出的方法能够提取更加完整的目标区域,对背景噪声更加鲁棒.与最近一些同类算法相比,在背景运动和光照变化条件下,该方法具有更加优越的运动目标检测性能. 相似文献
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由于运行时平均法建立的背景随更新系数的不同而波动,提出了一种新的更新系数选择方法,并利用了基于分块代替基于像素的帧差处理方法来减少差分技术对噪声的敏感性。在研究背景差分容易把背景中变化大的部分判决为运动物体,而帧间差分容易把运动物体中缓慢变化的部分判为背景的基础上,提出了一种新的帧间差分、背景差分和边缘检测相结合的视频对象分割方案。实验结果表明,新方案实时性高,分割得到的视频对象相对于单独使用帧间差分或背景差分的效果有明显的改进。 相似文献
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基于视频交通检测中实时性和准确性要求,研究了三帧差分、背景差分及动态阈值等算法,提出增加虚拟窗口的方法,使整个车流量检测算法只针对有效序列图像信息进行处理.该方法通过排除差异大图像求均值,快速初始化虚拟窗口背景模型,在检测窗口内使用三帧差分和动态阈值准确定位运动车辆目标,实时更新背景后,根据背景差分法得到的窗口图像信息统计车流情况.实验结果表明,该方法可以有效应用于基于视频的实时车流量检测中. 相似文献
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具有自适应能力的背景模型构建算法 总被引:1,自引:0,他引:1
对基于视频的车辆检测中的背景差分法进行了研究,提出了一种新的背景模型构建算法.该算法在初始化过程中有选择地采用动态帧数的图像作为计算帧,使背景模型的初始化具有较高的精度和效率;在背景更新时采用动态加权系数,使背景学习具有较快的速度;在进行背景差分时采用动态阈值,既使背景更新具有较高的准确度,又使视频分割具有较高的精度.经实验验证,该算法能够很好地检测出车辆,并具有较高的精度和效率. 相似文献
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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。 相似文献
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采用智能视频巡检技术进行煤矿井下巷道变形检测时,常用的背景差分算法因要求输入图像具有良好的时空连续性而无法满足巡检视频背景建模要求。根据煤矿井下巷道变形巡检机器人匀速、定向运动及周期性采集视频数据的特点,提出一种巡检视频异常检测方法:结合巡检机器人定位信息对巡检视频分段并提取相应关键帧,采用均值哈希算法建立背景模型,对背景模型中图像进行特征跟踪以实现校正,之后将背景模型与关键帧进行差分运算,生成二值掩膜并进行去噪及连通处理后,输出异常检测结果并更新关键帧。实验结果表明,该方法在一定条件下可较准确地定位关键帧并检测出异常目标,检测速度约为50帧/s。 相似文献
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对静态背景下运动对象的检测方法进行研究,设计并实现了基于背景差分法的运动对象检测方法。该方法首先通过学习视频图像的每一帧建立高斯分布背景模型,构造初始背景图像;然后运用背景差分算法,得到运动对象,并对背景图像进行更新,得到实时的背景图像;最后利用背景图像和当前帧图像的差分图像,在二值化和形态滤波的处理后,获得运动目标。该方法提高了背景建模的质量,对外界环境的变化具有一定的适应性。 相似文献
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为了从复杂背景中精确地提取出视频对象,提出了一种融合时域和梯度域信息的视频对象提取算法,可以有效地提取出复杂背景下的视频运动对象,并解决前景与背景一致情况下,背景剔除方法所带来的空洞问题。首先在时域空间中分别采用背景剔除和帧间差分方法生成初步的视频对象,并利用形态学中的二值腐蚀和膨胀方法对视频对象进行处理;然后,在梯度域空间中用Sobel算子进行视频对象边缘检测,并结合时域空间中的视频对象,生成精确的视频对象轮廓边缘;最后,采用启发式搜索方法连接视频对象轮廓边缘点,进而提取出视频对象。实验结果表明,该方法能够比较完整精确地从复杂背景中提取出视频对象。 相似文献