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目标识别是智能安防监控视频处理系统中重要内容,为了满足安防系统小型化实时性等应用需求,本文设计了一种基于FPGA平台的运动目标识别系统。该系统采用 CMOS摄像头作为视频采集器,SDRAM作为视频流缓存及存储介质,FPGA对视频流进行灰度化和帧差法算法处理,并将结果传输至显示器终端,从而实现图像采集和目标识别跟踪和显示。测试结果表明,本系统在一定测距范围内可有效稳定地跟踪运动目标物体,可进一步应用于安防领域中。 相似文献
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针对视频流图像的目标检测,基于帧间差分理论提出了一种实时多运动目标检测算法。根据视频图像在实时处理中的应用,基于FPGA硬件平台并行处理快与可编程的特性,在FPGA上实现算法,经过MATLAB环境算法验证,并在设计的FPGA视频图像处理系统进行实现。该系统主要由图像采集模块、图像缓存模块、图像处理模块及图像显示模块4部分组成,通过OV5640采集图像数据,再对数据进行差分、滤波、形态学等一系列算法处理,存入DDR3中,最后通过VGA进行显示。实验结果表明,该系统在一定测距范围内可稳定跟踪运动目标,可实时显示,多目标检测识别率较高,能实时检测视频流图像中的多运动目标。 相似文献
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运动目标检测是智能安防系统的重要组成部分,为了满足安防系统远距离监视目标以及视频传输实时性等需求,设计了一种基于FPGA平台的运动目标远程监视系统;该系统以Xilinx公司的Artix7系列FPGA芯片为核心,通过OV5640摄像头实现视频图像的采集,将采集到的图像进行灰度化处理,并通过DDR3存储器缓存处理后的图像,采用帧间差分法运动目标检测技术实现对多个运动物体的检测与标记,将检测结果通过以太网的UDP协议传输到上位机实时显示;实验结果表明,在图像分辨率为640*480时,以太网UDP传输速度为133Mbit/s,视频图像帧率为26fps,大于人眼的可视帧率24fps,满足视频传输实时性的要求,同时该系统能够远距离、高效地检测与跟踪多个运动目标,相比于其他系统具有可远程实时检测、小型化、低功耗的特点,可进一步应用到智能安防系统中。 相似文献
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针对传统混合高斯建模算法计算量过大与目标轮廓清晰度小的问题,提出了一种新的运动目标实时检测算法。该算法引入三帧差分的方法,提高了检测目标轮廓的清晰度;通过HSI混合高斯建模前进行分块处理有效减小了计算量,因此算法的实时性有了明显的改善;并利用逻辑运算融合三帧差分与HSI混合高斯模型进行高效的背景提取;最后运用数学形态学方法进一步优化检测结果。实验结果表明,相比混合高斯模型经典算法,该算法能更快速、更准确地检测出智能监控视频序列中的运动目标,并且目标轮廓清晰度也有明显的改善。 相似文献
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针对传统运动目标检测与跟踪算法计算量大、检测速度慢、鲁棒性差的问题,提出了一种通过动态调整检测区域以实现高效运动目标检测与跟踪的方法。利用改进的帧间差分算法提取运动目标,将目标大小和位置信息分别传给区域裁剪算法和卡尔曼滤波跟踪算法,实现检测范围的缩小和目标跟踪。采用改进后的方法对分辨率为640×480的图像进行实验,检测到目标的大小为66×84,调整后的检测区域大小为132×168,帧间差分检测部分计算量减小了约92.78%,并且根据目标位置进行跟踪的效果较好,在FPGA中验证了此方法的正确性。 相似文献
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田莘 《网络安全技术与应用》2014,(9):64-64
运动目标检测的目的是在序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来,因此如何将运动目标进行有效的分割对后期目标跟踪处理等行为有着非常重要的作用,直接影响到整个视频监控系统的性能指标.本文将对静态背景下运动目标检测技术中的帧间差分法、背景差分法进行研究,并通过实验论证其优缺点. 相似文献
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运动目标检测是计算机视觉中目标跟踪和目标分类的基础,其已经应用于水下机器人执行水下任务和海洋生态研究.水下环境中复杂的场景和不良的照明条件往往使对运动目标的检测变得困难.为了解决上述问题,我们提出了一种将背景差分和三帧差分相结合的方法.在这种方法中,首先,我们分别通过背景差分和三帧差分检测运动物体像素.接下来,我们对背景差分和三帧差分的结果进行"与"运算,背景差分提供了对象的信息,以补充三帧差分检测到的不完整的信息.最后,利用形态学处理来消除背景中由非静态物体引起的噪声.实验结果表明,该方法对从水下视频中运动物体检测,具有可靠并有效的效果. 相似文献
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基于动态背景更新的运动目标检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
该文介绍了几种目前较为流行的运动目标检测方法,详细阐述了这些方法的检测原理,然后指出这些方法的优势和不足,在此基础上提出了动态背景更新方法,给出了整个算法的实现流程,同时在细节上做了一些改进。实验结果表明,此运动检测方法在静止背景的情况下能够有效地检测运动目标。 相似文献
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针对被跟踪目标尺度小、特征颜色与场景颜色相似的问题,提出一种基于实时检测结果的视频目标跟踪算法,即首先对背景进行高斯建模,利用背景减除法和帧间差分算法对前景区域进行有效提取,然后在提取的前景区域内进行基于均值移动算法的目标跟踪。基于像素级别的背景减除与帧间差分算法虽然精确和灵敏的优点,但是鲁棒性不强;而基于块级别的均值移动算法虽然鲁棒性强,但是弱化了特征颜色的空间信息,本文对两种机制进行了有效融合。通过该策略,跟踪系统在目标快速运动、有场景相似颜色干扰等情况下具有很好的跟踪性能,算法的计算量小,能够满足实时性要求。通过多组对比实验可以看出,新算法具有很强的抑制背景干扰、提高均值移动跟踪算法鲁棒性的能力。 相似文献
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针对传统混合高斯背景模型在多变场景下因背景模型更新不及时而存在的误检、漏检等不足,提出一种改进算法.该算法首先通过在高斯分布匹配过程中结合帧间差分获取的帧间未变化区域与变化区域判断像素点的区域类别,然后根据不同的像素区域类别执行不同的背景更新策略,使背景的更新及时准确地反映背景的变化.实验结果表明,该改进混合高斯背景模型算法能有效地解决因目标和背景相互转化而出现的拖尾、影子以及运动目标空洞等问题. 相似文献