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针对帧差法和背景差分法检测运动目标准确率低,自适应能力弱等缺陷,提出了一种改进五帧差分法与背景差分法和模板匹配相结合的运动目标检测和识别算法;通过改进的五帧差分和背景差分法融合的算法从视频图像序列中检测出运动目标;利用形态学方法去除噪声,改善运动目标提取效果;在Harris算法提取图像匹配特征值的基础上角点配准,提高图像识别的准确率,通过提取目标特征与自适应模板图像进行特征匹配的方法实现了目标检测识别和跟踪。仿真结果和实验表明该方法有噪声和部分遮挡的运动目标有良好的检测识别效果,识别率达到了95%。 相似文献
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基于OpenCV的运动目标识别算法与实现 总被引:3,自引:0,他引:3
介绍一种结合背景差分法和瞬时差分法的在视频序列中识别运动目标算法。该算法利用瞬时差分法得到当前帧中运动目标的轮廓信息,在更新背景模型时不更新运动目标轮廓内区域,避免了由运动目标引起的背景模型更新误差。给出用OpenCV实现算法的具体过程和关键代码。实验结果表明,该方法可以实现视频序列中运动目标的识别,具有实时性,并能得到较好的识别结果。 相似文献
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在镜头不动的情况下,提出了一种基于累积帧差分割技术的视频运动区域检测方法,这种方法对传统累积帧差法作了改进采用相邻帧差和隔帧差结合并对图像累计相加.实验结果表明:这种方法不仅能很好的消除视频图像的噪声,且可以有效地从对比度较小和噪声较大的视频序列中较精确地检测出比较完整的运动区域轮廓. 相似文献
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基于改进的三帧差分法运动目标检测 总被引:1,自引:1,他引:1
为了提高运动目标检测的准确性和效率,提出了基于改进的三帧差分法检测运动目标的算法.该算法对传统的三帧差分法进行了改进,结合了单高斯模型背景提取、背景自适应更新和自适应阈值提取的方法,从而解决了传统三帧差分法中可能出现的无法检测出完整的运动目标的问题.背景的自适应更新和自适应阈值的提取减少了光线亮度变换以及噪声对运动目标检测带来的影响.实验表明,该算法与传统的三帧差分法相比可以更加完整地检测出运动目标,并且可以有效地避免出现“漏检”等情况,提高了运动目标检测的效率和准确性. 相似文献