一种改进的基于背景差分的运动目标检测方法

文中在介绍运动检测方法的基础上,阐述了背景差分运动检测算法的优缺点。文章为实现高效的运动检测目的,提出了改进的基于背景差分的检测方法,体现在改进的基于帧间差分实现的背景建模算法以及改进的自适应背景更新算法,综合实现了基于背景差分的运动目标检测。针对背景差分受环境约束较大的缺点,改进措施能够很好地完成效果较理想的运动检测。实验结果表明,使用文中改进的背景差分进行运动目标检测,能够趋近于得到真实的没有运动目标的背景,其次实现了背景能够很好地自适应更新以适应环境的变化,使得最终的运动目标检测取得了良好的实验效果。     

一种改进的基于背景差分的运动目标检测方法（英文）

文中在介绍运动检测方法的基础上,阐述了背景差分运动检测算法的优缺点。文章为实现高效的运动检测目的,提出了改进的基于背景差分的检测方法,体现在改进的基于帧间差分实现的背景建模算法以及改进的自适应背景更新算法,综合实现了基于背景差分的运动目标检测。针对背景差分受环境约束较大的缺点,改进措施能够很好地完成效果较理想的运动检测。实验结果表明,使用文中改进的背景差分进行运动目标检测,能够趋近于得到真实的没有运动目标的背景,其次实现了背景能够很好地自适应更新以适应环境的变化,使得最终的运动目标检测取得了良好的实验效果。     

抗干扰的运动目标检测算法

针对实时场景中运动目标检测的问题,提出一种改进算法。结合背景差分与帧间差分判定图像是否存在运动目标的过程中,引入形态腐蚀算子抑制大量孤立小噪声,采用基于矩形块的目标判定方法提高检测准确度,通过实时背景更新提高自适应性。实验结果表明改进算法可靠性高、抗干扰性强、背景适应性强。     

基于自适应背景模型运动目标检测

随着城市化速度的加快，机动车日益普及，人们在享受机动车所带来的巨大便利的同时，也面临着交通拥挤的困扰。随着计算机硬件技术和计算机视觉技术的发展，基于计算机视觉的交通监控系统成为可能。从一个交通视频序列中识别出运动物体是许多交通监控系统应用系统的重要任务，针对该问题，提出了一种建立在对视频序列中的整个背景情景的统计描述基础上的运动目标的检测的有效方法，该方法能够适应变化的背景，具有较强的鲁棒性和较好的实时性。     

基于自适应背景模型运动目标检测

随着城市化速度的加快,机动车日益普及,人们在享受机动车所带来的巨大便利的同时,也面临着交通拥挤的困扰。随着计算机硬件技术和计算机视觉技术的发展,基于计算机视觉的交通监控系统成为可能。从一个交通视频序列中识别出运动物体是许多交通监控系统应用系统的重要任务,针对该问题,提出了一种建立在对视频序列中的整个背景情景的统计描述基础上的运动目标的检测的有效方法,该方法能够适应变化的背景,具有较强的鲁棒性和较好的实时性。     

基于自适应卡尔曼滤波的运动车辆检测

卡尔曼滤波是一种根据时变随机信号的统计特性,对信号的未来值做出尽可能接近真值的一种估计方法,首先介绍了卡尔曼滤波原理,然后阐述了它在运动目标检测的应用。针对传统的固定值的卡尔曼滤波方法的缺陷,提出了自适应更新参数的卡尔曼滤波方法。通过与传统的卡尔曼滤波方法、帧差法、光流法和高斯混合模型方法的比较,证明了该方法的有效性。     

一种基于对称差分和背景消减的运动检测方法

该文提出一种综合利用对称差分和背景消减来进行运动检测的方法。首先通过建立一个可靠的背景更新模型,由背景消减法得到基本准确的前景图像,然后和对称差分法得到的差分图像综合,得到完整可靠的运动目标图像,最后用形态学滤波和连通区域面积检测进行后处理,以消除噪声和背景扰动带来的影响,并用区域填充算法来填补目标区域的小孔,从而将视频序列中的运动目标比较可靠地检测出来。实验结果表明,该方法快速、准确,有一定的实际应用价值。     

基于高斯背景模型的车辆检测改进算法

针对车辆检测中实时性、准确性以及自适应性很难兼顾的问题,提出了一种快速有效的车辆检测算法。该算法采用阈值判定背景区域和更新区域,根据背景变化的程度,利用动态权值更新学习率,使用基于单高斯背景模型方法,结合逻辑"或"运算检测出车辆。实验结果表明,该算法能够快速准确地检测出车辆,并且在背景更新过程中实现了自适应,并具有一定的鲁棒性。     

一种有效的运动物体检测方法

为了从监控视频中检测出较高质量的运动物体,文章提出了一种基于帧间差分和背景差分相结合的运动目标的检测方法,并且采用像素级和帧级背景更新相配合的一种背景更新策略。算法求取各像素点处的最大概率灰度,从而提取出连续视频的背景图像;相邻帧则利用帧间差分法以及背景差分法得到两幅运动区域图像;将两幅运动区域图像相与,提取出较为准确的运动目标。实验证明,该算法对光线的变化鲁棒性较高,运算速度较快,且能够及时的响应监控视频的实时变化,提高运动目标的检测质量。     

运动检测中的背景建立和更新

在传统的差分算法基础上,提出了一种新的背景的建立和更新的解决方法。在背景建立阶段提出了在空域基于象素灰度出现频率最大值的改进快速算法,完成原始背景的建立;在检测阶段,采用自适应Kalman滤波器参数学习完成当前背景的更新。     

车辆检测系统中背景提取与更新算法研究

为了提高车辆检测系统的车辆识别率,本文提出一种改进的Surendra背景更新算法,并在不同的环境下与系统原来使用的多帧图像平均背景更新算法进行实验比较。实验结果表明,新改进的Surendra背景更新算法比老算法有较明显的综合优势,能够荻取准确的背景,并可有效地进行背景更新,从而提高车辆识别率。     

一种基于卡尔曼滤波的背景更新算法

在基于视频的运动目标检测过程中,经常使用背景差法来检测运动目标。在背景差法中,背景的实时更新是很重要的一个部分,直接影响到检测效果。在研究过去的背景更新方法的基础上,提出一种基于卡尔曼滤波的方法来更新背景,并且把背景模型和当前帧图像的均值和方差等参数与目标检测结果相结合,实现了较好的背景更新结果。算法的复杂度低、实时性好,能够适应工程的需要。     

视频序列中的运动目标检测

针对室内安全监控的场景特点,提出一种稳健的运动目标检测方法,对每个背景像素使用多个矢量表示,利用当前帧和背景帧像素的色度分量差分进行运动检测,并选择性地更新背景模型.实验表明,该方法能有效消除背景中振动对象的干扰,提高运动目标检测的准确性,有利于消除由于虚假目标而导致的误报警.     

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.     

一种用于运动物体检测的自适应更新背景模型

提出一种能自适应更新的背景模型,使得运动物体检测中场景变化时提取的背景能进行相应的更新.该模型利用特征点信息将场景中的像素点分类,并针对不同类别像素点计算其更新速率;然后对像素点采用相应速率进行更新,从而能根据场景不同变化进行自适应更新.实验结果表明,该模型能较好地处理混合高斯模型因采用同一更新速率导致的背景模型更新错误问题.     

基于背景重构的公路车流量检测方法

在分析现有检测算法的基础上,提出了一种车流量统计算法,应用自适应背景重构方法,首先利用差分法提取动目标,然后通过先边缘检测再膨胀腐蚀的方法去除车影,最后在虚拟检测线上分区域段设置资源信号灯统计车流量。实验结果表明,本算法能够适应公路背景的变化,有效地去除了车影,统计结果准确可靠。     

基于背景差分和三帧差分的运动目标检测

为了提高运动目标检测算法的准确性和对背景变化的适应性,本文采用了三帧差分与基于单高斯模型背景差分法相结合的算法,并通过最大类间方差法提取自适应阈值。引入一个新的背景更新机制,当运动物体融入背景或者背景中物体移除时,将背景更新为当前视频帧。实验结果表明,本文算法在对运动目标进行检测时,不易受背景光线变化及运动物体融入背景等因素的影响,适用于无人监控环境。     

运动目标检测方法的比较

在实时监控系统中人们通过使用帧差法及背景减法来获得期望的结果 ,对这两种运动目标检测方法作了简述 ,并给出了其实验结果 ,并对帧差法和背景减法作了比较 ,分析了各自的优缺点