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为了能使传统监视系统具备目标自动检测与跟踪能力,提出了一种基于统计模型和GVF(gradient vectorflow)-Snake的彩色目标检测与跟踪算法.该算法可用于解决在静态背景下通过彩色视频信息来对运动目标进行自动检测与跟踪的问题,同时可直接给出目标轮廓的数学表示,并可简化后续目标识别算法的设计.该算法首先采用归一化RGB空间与灰度空间相结合的模型取代单一灰度模型来消除阴影对目标检测的影响;接着在此模型的基础上对差分图像进行GMM(Gaussian mixture model)建模,并构造运动边界图像,然后将静态图像轮廓提取算法GVF-Snake引入运动图像中,并通过修改能量项,使其能够跟踪运动目标的轮廓,最后针对Snake初始轮廓需要手工设定的问题,提出一种根据目标区域自动初始化轮廓的方法,为加快GVF-Snake的收敛速度,还采用一阶差分算法来预测下一时刻目标轮廓的位置.实验结果证明,该算法对刚性和非刚性两类目标都有较好的跟踪效果,可应用于智能监视和交通监控等领域. 相似文献
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H.264/AVC视频编码标准采用多模式编码技术虽显著提高了编码效率,但由于该技术计算复杂度极高,因此为了降低计算复杂度,提出了一种计算复杂度可调的快速模式选择算法。该算法依据编码模式的特点和最佳模式分布规律,利用运动活性及已测试模式所得残差的量化系数来预测尚未测试模式的编码性能,并略过不必要测试的模式,通过选择恰当的阈值即可实现计算复杂度的调整。实验表明,与全模式选择算法相比,采用该算法编码速度可以提高2~4倍,而且重建质量和编码效率损失极小。 相似文献
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基于差异积累的视频运动对象自动分割 总被引:1,自引:0,他引:1
针对视频运动对象的自动分割,本文给出了一种基于差异积累的自动分割算法。与传统的基于运动信息变化检测方法不同,该算法通过累积的帧差信息构建出可靠的背景,与当前帧比较进而提取出视频运动对象。本文提出了一种增强的基于Otsu法的自适应阈值化方法,能更准确地对背景差图像进行阈值化分割,克服了传统Otsu法阈值化容易失效的问题。改进的基于区域生长的定位方法更能避免传统方法的误定位及重定位的问题。实验结果表明,本文算法具有较好的实时性、自适应性以及鲁棒性,可以较为可靠地建立背景模型并进行实时更新,适用于刚体或非刚体存在平缓的光照变化以及摄像头微抖动的视频运动对象的自动分割。 相似文献
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一种基于双C/S架构的视频监控系统 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种集散武的视频监控系统,该系统采用双C/S架构,并由嵌入式视频采集终端、视频服务器和客户端3部分组成.目前,该系统已被用于网络实验室对实际实验设备的监控. 相似文献