基于运动目标的监控视频检索方法

随着我国视频监控网络的不断壮大,监控视频数据呈现海量增长的趋势,如何快速有效地进行监控视频检索变得越来越重要。提出一种基于运动目标的监控视频检索方法。对监控视频中的运动目标提取特征,生成相应的视频描述文件,通过匹配查询图片与描述文件中的运动目标特征最终找到相似对象出现的视频片断。实验表明,该方法实用性较好。     

视频监控中运动目标的检测

本文对于智能视频监控中的运动目标检测技术进行了讨论,介绍了几种常用算法。并且,提出了一种自定义防区的方法,来提高检测效率,降低干扰。     

关于智能视频监控中运动目标的分类识别研究

智能视频监控是计算机视觉中视频分析技术的一个重要应用方向,在各个领域中得到了广泛的应用,并取得了良好的成绩.对此,本文提出了一种监控视频中运动目标识别分类法,并通过对视频监控运动目标的提取来获得Zernike矩高阶矩、长宽比和占空比,之后再运用向量机进行分类识别,并证所得出来的分类识别结果具有较高的准确性.     

嵌入式视频监控系统中的运动目标检测

在设计实现的基于嵌入式Web的远程视频监控系统上,引入了运动目标检测,将帧间运动信息和帧间边缘信息相融合,提出了一种运动目标检测的新算法,能够对监控范围内人员的非法入侵或非法移动进行侦测和识别,根据识别结果,发出相应的警报,从而实现了监控系统的智能化.实验结果表明,这种检测方法算法简单、运算量小,适合于实时应用.     

一个基于运动的视频检索系统

给出了一种基于运动在空间 时间域上体现的运动特征的设计方案 ,主要涉及两个模块 ,即 :运动检测模块 (Detec tionModule)和任何检索系统都必需的匹配模块 (MatchingModule)。初步试验表明 ,检测的结果基本和我们的直觉相符合。     

运动目标检测视频监控软件的设计与实现

为了满足智能视频监控的需要,提出了一种利用面向对象技术与采集卡SDK相结合开发视频监控软件的方法。通过设计采集卡类和运动目标检测类,在MFC框架下实现了多路视频信号的同屏显示、运动目标检测及检测结果的记录与显示等功能。实验结果表明,基于所提方法设计的运动目标检测软件可以有效地对室内多个场景进行监控,并对场景中的运动目标进行提取和记录。软件代码易于修改和移植,为今后的图像识别提供可靠的依据。     

DSP视频监控中运动目标检测方法研究

对高斯模型的更新做出改进,以找到一种快速、有效的、适合DSP运算的算法.高斯模型的参数对背景模型判别产生的影响是不同的,因此它们的更新对于背景模型判别产生的影响也是不相同的.学习率直接影响模型参数的更新,如果对所有参数采用同一学习率,当学习率取值比较大,适应环境变化能力强,但容易受噪声影响,不够稳定;当学习率取的比较小,适应环境变化的能力就低,但是具有鲁棒性.利用均值和方差对背景模型判别影响不同这一特性,对均值和方差的更新采用不同的学习率,在保持可行的算法复杂度的情况下,使背景模型能够适应背景的变化.     

运动目标检测算法在军用视频监控系统中的应

在充分分析了现有算法在复杂背景下所存在的不足的基础上,提出了一种适用于军用视频监控系统的基于视频序列象素时空相关性检测的运动目标检测方法.该方法首先用每一帧中目标的空间相关性检测出目标;再用序列图像中目标的时间相关性检验目标的真实性,从而最终确定是否有运动目标.实际应用表明,采用该算法的系统能很好地检测出运动目标,并具有较强的抗干扰能力.     

一个基于运动的视频检索系统

在视频摄取的过程中,相机运动在某种程度上反映了当前视频的部分重要信息,通过对摄像机运动的提取能够更好地实现对视频的浏览以及检索,本文针对现有的依据光流场的分布来求相机运动参数的算法中不足,给出了一种依靠运动矢量的分布来求相机运动参数的方法,该方法能够在相机聚焦中心不在成像平面中心点时检测出给定类型的相机运动,并具有较好的鲁棒性,最后根据该算法实现了一个基于运动的视频检索系统.     

基于海康威视SDK的视频监控软件的开发

视频监控技术主要用于重要场所安全防护,随着视频监控技术的发展和应用领域的拓展,视频监控技术可用于工业测控系统中实时状态的监测。介绍了在Windows下Microsoft VisuaI Studio 2010编程环境中,使用海康威视SDK实现上位机软件中网络摄像机的视频预览、录像存储、录像回放和云台控制功能的方法,并给出了关键代码。     

基于动目标检测的视频监控智能节点设计

针对现有视频监控系统无效信息多造成存储资源严重浪费的现象,提出了基于动目标检测的视频监控智能节点设计方案;利用微波移动传感器检测运动目标多普勒信号,通过微控器采集调理后的多普勒信号完成运动目标识别,并控制传输设备将含有动目标的视频监控信息和多普勒频率数据传输到监控中心进行实时处理;实验结果表明,视频监控智能节点最大探测距离可达15m,该设计有效提高了视频监控的有效信息,减少了存储资源,具有广泛的应用前景。     

智能视频监控中运动目标检测的研究

针对某武器试验中背景复杂,现有的背景差分法在背景模型的维持和更新不能用于长期和复杂的场景,以及对近地目标提取检测困难的问题,提出一种改进的背景差分法。该算法采用结合邻域信息的背景差分法和最大方差阈值法,能够在一定程度上减小背景滞后更新引起的运动目标检测误差,且使目标边缘提取更加明确,从而提高了系统的运行速度,实现复杂背景下的运动目标检测。在Visual C＋＋6.0中用OpenCV实现了相关算法的设计,并给出了完成系统任务所需的部分关键代码,实现了运动目标和试验场景的分离与提取。仿真实验验证了该算法的有效性以及实时性。     

基于统计方法的视频序列运动人体检测

描述了一种运动人体检测的方法。首先利用多帧图象统计平均的方法得到背景模型,采用背景差法检测出运动目标,并实时地对背景模型更新,以适应光线变化和场景本身的变化;然后在HSV色度空间下检测消除阴影,得到准确的运动目标。最后用形态学方法减小噪声和背景扰动带来的影响。实验结果表明,这种方法简单高效、抗噪性强,能实现复杂背景下的运动目标检测。     

基于统计方法的视频序列运动人体检测

描述了一种运动人体检测的方法.首先利用多帧图象统计平均的方法得到背景模型,采用背景差法检测出运动目标,并实时地对背景模型更新,以适应光线变化和场景本身的变化;然后在HSV色度空间下检测消除阴影,得到准确的运动目标.最后用形态学方法减小噪声和背景扰动带来的影响.实验结果表明,这种方法简单高效、抗噪性强,能实现复杂背景下的运动目标检测.     

面向智能视频监控中的运动目标检测方法研究

运动目标检测是实现智能视频监控的基础,针对当前运动目标检测方法在复杂场景中适应性差的问题,提出了一种结合时空马尔可夫随机场模型和高斯混合模型的运动目标检测方法。在训练时空马尔可夫随机场模型时,采用高斯混合模型的参数更新算法计算邻域图像分割区域的均值和方差,并通过时空邻域标记场设置势函数。通过与传统目标检测方法的仿真比较,验证了该方法的优越性。结果表明,与传统的目标检测方法相比,该方法在复杂场景下具有更高的检测精度,能够更清晰地分割前景中的运动目标。     

运动弱目标检测的一种方法

在目标作匀加速直线运动的假设条件下，提出了一种基于线性差分方程的运动弱目标检测方法，导出了其信噪比增益的表达式，并分析了速度和加速度失配对信噪比增益的影响。该方法存贮量要求小，并且也利用实时处理，实验证明它有效地解决了低信噪比条件下弱目标的检测问题。     

运动目标检测中基于灰度特征模型的背景消除方法

针对视频监控中运动目标检测时间复杂度高的问题,提出一种基于灰度特征模型的背景消除方法。通过提取视频图像像素的灰色特征,将视频图像中每个位置上的像素点用一个灰度特征集合来表征,并以此为依据计算各像素点灰度值与灰度特征集合中的像素点灰度值之间的距离,判别对应像素点的背景与前景状态,从而实现视频图像的背景消除。实验结果表明,该方法在处理效果接近的情况下,可以显著提升运动目标的检测速度,降低处理的时间复杂度。     

视频图像中运动目标检测算法的提高

基于士兵对抗射击系统,研究复杂环境下运动目标检测算法的提高,从提高算法处理效率和降低外界干扰对算法准确性影响两方面进行讨论. 对士兵对抗射击系统中大尺寸的视频流图像,先在下采样图像中判断运动目标的位置,再根据运动目标的位置,到原图中进行精确分析,从而提高算法的处理速度. 通过背景融合方法更新图像背景,用不断更新的图像背景结合背景差分法获取运动目标,可以有效消除场景光线变化和相机抖动等因素对检测结果的影响,提高算法的准确性.     

应用视频技术的目标检测与跟踪系统研究

针对工业控制中智能视频的应用,本文研究了基于SOPC的智能视频在工业控制中目标检测与跟踪系统,本系统包含四个模块:图像采集模块、存储模块、目标检测跟踪模块和VGA显示模块,可以完成视频中图像的采集与处理、目标的检测与跟踪和显示等功能,实现了运动目标检测与跟踪的准确性和实时性.实验结果显示,本研究在运动目标的跟踪时偏移度...