人体运动目标检测与跟踪方法的研究与实现

通过摄像机拍摄到的一段视频,对其中运动的人进行检测与跟踪。在目标检测方面,获取运动行人图像序列,利用自适应背景提取方法得到背景,根据将目标与背景进行分离的分割阈值,对差分图像进行分割,提取运动区域,检测出人体运动目标;在目标跟踪方面,选用基于Kalman滤波的运动跟踪系统,通过估计出运动目标的下一位置,对运动目标进行实时跟踪。这里的实验是在Linux平台上利用Intel的开源OpenCV函数库建立起模型并实现算法。经过多次仿真测试表明,使用Kalman滤波可以很好地解决实验中两个人握手时运动目标间遮挡的问题,并跟踪运动目标,而且处理速度比较快,能够满足一般情况下的实时性要求。     

运动目标检测与跟踪算法的改进与实现

提出了一种对视频图像中运动目标检测并进行实时跟踪的新方法。该方法利用基于背景建模的背景差分与改进的带时间戳的运动历史图像(tMHI)的目标分割相结合的算法对运动目标进行检测,在获取到视频流中的运动目标轮廓后使用基于tMHI的运动梯度算法来实现运动目标的跟踪。实验结果表明,该方法能够对指定区域内的目标进行有效识别和准确跟踪,并且弥补了运动目标暂时性停止时无法检测出来的不足。     

基于HSV空间阴影去除方法研究与应用

在智能视频监控系统中,运动阴影如果被误判为运动目标,将会影响到场景中运动目标的准确提取、跟踪和预测。针对这一问题,设计了一种基于HSV颜色空间的阴影去除方法。方法首先将背景差法和三帧差分法相结合,用于提取运动目标,再将提取的含有阴影的运动目标区域映射到其HSV色彩空间,通过与背景和相邻帧的亮度、饱和度比较,实现对阴影区域的检测和去除,处理过程中无需提前确定特征判别参数。将所设计的方法在标准高速公路视频数据库中进行测试并应用于实时的视频监控系统,验证结果表明该方法能更加有效的消除阴影,从而准确的检测出运动目标,同时方法对光线变化具有一定的鲁棒性。     

基于视频序列的运动目标检测

为了能够在数字视频系统中实时的检测出运动目标,提出了一种基于序列图像的运动目标实时检测方法.采用了改进的基于自适应背景提取与自适应阈值分割的背景差分方法提取运动区域,同时使用高斯滤波及形态学滤波消除噪声等,改善了对运动区域的提取效果.实际工程实践证明,该方法可以准确、有效的完成运动目标分割,经统计,检测准确率在95%以上.     

面向鲁棒视觉监控的热红外与可见光视频融合运动目标检测

在非受控环境中,由于背景的动态变化或光照、阴影的影响,执行高效、实时的运动目标检测具有很大的挑战性,联合长波红外(LWIR 8¹4?m)和可见光相机构成一个多模视觉系统可以显著提高运动目标检测的鲁棒性和完整性。提出了一种先检测后融合的运动目标检测算法,首先对可见光视频采用混合高斯建模方法检测运动目标,对热红外视频设计了基于背景差分和时间差分相结合的加权算法提取运动区域,然后对可见光与热红外视频中运动目标进行特征级融合。实验结果表明:该方法利用热红外与可见光图像的直观互补特征,在满足实时性要求的同时,可实现运动目标的精确、完整、鲁棒性检测。     

一种改进的运动目标检测与跟踪方法

为了解决传统的帧间差分法提取的运动区域不完整,且容易造成空洞等问题,将其改进为基于三帧差分的背景差分法检测运动目标。在跟踪方法上先对目标进行边界扫描,利用链码原理记录目标边界,再采用质心跟踪法。最后将算法移植到TMS320DM642的硬件系统上进行精度测试。实验表明改进后的方法使运动目标检测算法的性能得到很大的优化,可以有效、实时地完成对运动目标的检测与跟踪,实现不丢帧、跟踪精确。     

基于QT的视频目标检测方法

设计并实现了基于QT的视频中运动目标检测方法。该方法采用QT作为开发工具,利用背景差分算法和对称差分算法进行运动目标检测比较。实验结果表明,基于背景更新的背景差分算法对于光照的变化不敏感,在实时的运动目标检测中取得了较好的效果;而对称差分法能够快速对运动物体进行定位,计算量小,易于实现实时处理。     

基于区域特征的视频序列人脸快速检测

提出了一种基于区域特征的快速人脸检测算法.采用瞬时差分和背景差分获取并跟踪运动目标.消除了运动目标引起的背景模型更新误差.在检测到的运动目标区域内.通过基于区域特征的马赛克三分图模型检测人脸区域,并利用频率直方图方法合并所检测区域,最终获得人脸位置.实验结果表明,平均检测时间为30ms/帧,检测准确率可达95.7%,算法复杂度低、检测效果好,适合各类视频图像的人脸实时检测.     

基于Android平台的视频运动目标检测系统

为了在Android平台上实现实时性好,抗噪声性能强的视频序列运动目标检测系统。本文提出了一种融合单高斯背景模型和帧间差分的运动目标检测算法。该算法提取出帧间差分法检测的运动目标区域,并对该区域采用基于单高斯模型的背景差分算法提取出运动目标,然后对高斯背景图像进行更新。实验结果证明,该算法能够有效降低背景扰动的影响,增强检测出的运动目标的完整性,而其复杂度仅为两种组成算法之和的73.9%,在Android平台上运行效果良好。     

基于光流方程和目标匹配的视频图像目标跟踪方法

提出一种利用图像差分、局部光流法和目标匹配,实现视频对象目标提取和跟踪的方法.首先,对预处理后的图像进行差分;在差分的基础上,运用局部光流场对目标进行运动估计;对估计结果依据相似度进行聚类分析,消除小的非目标区域;当目标未发生剧烈变化时,更新目标模板,否则,利用已有目标模板进行匹配跟踪.实验结果验证了该算法的有效性,并实现了目标变形和部分遮挡时的稳定跟踪.     

Moving object detection and tracking from video captured by moving camera

This paper presents an effective method for the detection and tracking of multiple moving objects from a video sequence captured by a moving camera without additional sensors. Moving object detection is relatively difficult for video captured by a moving camera, since camera motion and object motion are mixed. In the proposed method, the feature points in the frames are found and then classified as belonging to foreground or background features. Next, moving object regions are obtained using an integration scheme based on foreground feature points and foreground regions, which are obtained using an image difference scheme. Then, a compensation scheme based on the motion history of the continuous motion contours obtained from three consecutive frames is applied to increase the regions of moving objects. Moving objects are detected using a refinement scheme and a minimum bounding box. Finally, moving object tracking is achieved using a Kalman filter based on the center of gravity of a moving object region in the minimum bounding box. Experimental results show that the proposed method has good performance.     

动态背景下融合运动线索和颜色信息的视频目标分割算法

针对现有动态背景下目标分割算法存在的局限性,提出了一种融合运动线索和颜色信息的视频序列目标分割算法。首先,设计了一种新的运动轨迹分类方法,利用背景运动的低秩特性,结合累积确认的策略,可以获得准确的运动轨迹分类结果;然后,通过过分割算法获取视频序列的超像素集合,并计算超像素之间颜色信息的相似度;最后,以超像素为节点建立马尔可夫随机场模型,将运动轨迹分类信息以及超像素之间颜色信息统一建模在马尔可夫随机场的能量函数中,并通过能量函数最小化获得每个超像素的最优分类。在多组公开发布的视频序列中进行测试与对比,结果表明,本文方法可以准确分割出动态背景下的运动目标,并且较传统方法具有更高的分割准确率。     

运动目标智能检测算法研究

随着视频监控系统的普及化和庞大化,传统的运动目标检测技术难以适应检测场景的各种变化,局限性越来越突出,且实时性和准确性难以平衡。为有效解决传统的运动目标检测技术中出现的问题,以固定摄像机视频监控系统为研究背景,使用一种基于的运动目标检测方法,提高了运动目标检测准确性,降低了对光照的敏感性,并保证了实时性。     

基于小波多尺度图像配准的运动小目标检测

探讨了一种红外图像序列中独立运动小目标检测的新方法。通过一种鲁棒的小波多尺度图像配准过程消除主场或背景运动的影响。同时,利用改进的Fisher算法及小波变换对低频的图像进行分割,最终将目标从背景中分离出来,并对配准后分割的图像差分,获得目标运动轨迹。实验表明了该方法的有效性。     

基于时空联合的红外运动目标分割算法

针对野外复杂背景下红外运动车辆分割这一难题,提出了一种时空联合的运动目标分割算法.该算法首先通过自适应变化检测提取出初始目标,然后在初始目标外接矩形区域中做分水岭变换,最后通过基于初始目标模板投影和运动投影的区域合并,得到精确的目标.实验结果表明,该算法能快速精确地从复杂背景中分割出目标.     

基于运动矢量场的运动目标区域检测

基于稀疏运动矢量场,提出一种动态背景下的运动 目标区域检测方法。根据运动矢量场特性分析进行全局运动 参数估计和全局运动补偿,实现动态场景中的背景校正;利用最大树数据结构, 基于运动矢量补偿误差分级表示视频帧中 运动基本一致的连通区域,进行运动区域初始分类;根据运动目标在空间上的连通性和运动 一致性的特点,选择区域相似性 度量准则,进行区域合并和滤波,将具有相似运动的连通区域合并,实现运动目标区域检测 。将检测出的运动目标区域作为 运动矢量外点反过来又应用于全局运动参数估计过程中,全局运动估计和运动目标区域检测 交替地进行,不仅加快了它们的 计算速度,同时也提高了它们计算和检测的准确性。实验结果表明,本文算法能较好地补偿 序列的全局运动,有效地检测出 局部目标运动区域。     

基于二维频域投影的弱小运动目标检测方法

针对光学成像弱小运动目标难以准确快速检测问题,提出了基于图像序列行列最大投影的二维频域运动小目标检测算法。首先,为了减少计算复杂度和使目标背景分离,将经过背景全局运动补偿后的视频向二维频域投影并去除频率为零的成分,从而获得含弱小运动目标和噪声的图像序列;其次,通过行列序列最大投影,得到信噪比提高的含弱小运动目标的行列图像;然后,通过主运动滤波和图像重构,检测到滤除配准误差和噪声的弱小运动目标;最后,针对强噪声干扰下的弱小运动目标检测问题进行了仿真实验,仿真结果表明,所提算法不仅可有效的检测出弱小运动目标,而且相对单一的行列分解图像在二维频域内有更高的检测信噪比。     

运动人体轮廓检测算法的分析与改进

在视频序列的人体运动分析中,实时分割出运动的人体,是研究的关键步骤。为了克服不均匀光照、前景运动缓慢、背景中存在摇摆的树叶等因素对检测带来的影响,提出了一种背景减除法与帧间差分相结合的运动目标检测方法。该方法首先通过基于帧差法的背景模型建立方法建立背景图像,再结合背景减除与带有权值的帧间差分检测运动目标,降低目标物体对速度和环境干扰的敏感性。最后通过形态学梯度运算操作消除外界噪声的影响。实验结果表明,本文提出的算法计算简单,对环境适应能力较强,是一种有效的运动人体检测方法。     

基于运动特征的H.264压缩域对象分割

基于从H.264压缩域提取的运动场,提出了一种新的运动对象分割方法.首先采用矢量中值滤波方法滤除运动场中的噪声矢量;再运用后向估计的方法重建预测运动场并进行运动场的累积;然后对存在背景运动的累积运动场进行全局运动补偿;最后基于幅度、散度和旋度3个运动特征,采用改进的统计区域合并方法将运动对象分割出来.实验结果表明.本文方法适用于背景静止或背景运动的H.264压缩视频,且分割质量较好.