改进的应用于交通场景的运动目标检测方法及质量评价*

针对ViBe算法在交通视频检测中出现明显鬼影区域、缓慢目标残影难以消除、检测精确度和鲁棒性不足的问题,本文提出改进算法,利用灰度信息为像素建立生命长度矩阵,使鬼影或残影快速融入背景样本得以消除。结合最大类间方差法设置自适应阈值,加入良好后处理抑制动态噪音。同时本文借鉴分类算法的统计指标,提出质量评价多个要素,以ViBe原算法、混合高斯算法(GMM)、LBP-OTSU相结合的背景差分法和本文改进算法为例,定性、定量对实验结果作出质量评价和分析。实验表明,改进算法在较少帧数内去除了鬼影,抑制了运动目标残影,提高了运动目标检测的准确度和整体性能。     

改进的Vibe运动目标检测算法

针对传统Vibe运动目标检测算法提取的目标存在Ghost区域、并且在目标有阴影时检测出的前景区域存在阴影的问题,本文提出了一种结合快速初始化背景建模和阴影去除的Vibe运动目标检测算法.首先采用改进的帧差背景建模方法快速初始化背景模型;然后利用Vibe算法找出当前帧内所有可能目标的前景区域;最后引入HSV模型去除前景目标区域中存在的阴影.实验结果表明,本算法可以有效消除Ghost区域,并且很好地去除前景目标区域里存在的阴影.     

基于双背景模型的改进Vibe运动目标检测算法

针对传统视觉背景提取法(Visual background extractor,Vibe)不能抑制鬼影和去除阴影干扰的问题,提出一种改进算法.缓存视频前K帧图像,利用随机抽样和改进均值法构建两个背景模型,分别用于前景检测和阴影去除;前景检测环节扩大样本的抽取范围,提高模型可靠度,抑制鬼影;替换虚假样本完成前景检测模型的更新;对所得感兴趣前景区域,结合灰度和LBP纹理特征信息消除阴影.实验结果表明,改进算法能有效抑制鬼影,消除阴影干扰,检测结果更加精确.     

基于达芬奇平台的运动目标跟踪算法

在运动目标跟踪过程中,考虑到达芬奇平台的数据处理能力,结合Vibe算法和Mean Shift算法的思想提出一种改进的运动目标跟踪算法,同时为了解决Vibe算法在目标由运动变为静止后遗留在前景图像中的鬼影难以消除的问题,对视频图像序列中的每个像素点建立前景计数器,根据前景计数器的值判断背景模型的更新速度。针对达芬奇平台对算法进行优化,把改进的运动目标跟踪算法移植到TMS320DM6467T达芬奇平台下进行处理,实验结果表明改进的算法具有良好的跟踪效果。     

基于HSV颜色空间和Vibe算法的运动目标检测

Vibe算法运行速度较快,并能快速有效地抑制阴影、照相机晃动对前景检测造成的影响,具有较好的前景检测性能。但对于存在动态背景的户外视频,不可避免地存在背景干扰及噪声的影响,使得Vibe算法不能准确地检测出运动目标。针对此缺陷,提出颜色特征信息与Vibe相结合的改进算法,将像素点从RGB空间转换到HSV颜色空间进行颜色失真度比较,通过双模型的建立,有效减少了计算量。系列实验表明该方法能够取得更加准确的前景分割特性,对噪声干扰表现出良好的鲁棒性。     

一种改进的视频图像检测跟踪算法

针对运动目标在运动过程中的交叉、遮挡等情况,采用自适应阈值的Vibe算法来压缩背景杂波和相关噪声,进而对运动目标进行检测.采用基于Camshift优化的粒子滤波算法对运动目标进行跟踪,该算法在粒子滤波算法的基础上结合Camshift算法的优点,加入当前观测信息,使粒子更好地采样于目标周围,提高了粒子效率,节省了算法时间.实验表明,自适应阈值的Vibe算法能够准确检测复杂场景中的运动目标,并能够适应噪声干扰和光照变化,而基于Camshift优化的粒子滤波算法能够在目标快速运动、遮挡情况下对目标进行准确跟踪.     

基于双摄像头的摔倒检测技术

随着人口老龄化趋势的加快,老人独居现象增多,为了减少老人摔倒所带来的伤害,本文对基于双摄像头的摔倒检测技术进行研究.针对Vibe算法在运动目标检测过程中存在的鬼影问题,结合了帧间差分法进行鬼影区域的判断,加快了鬼影的消除,避免了其干扰.利用人体外接矩形对检测到的人体进行标记,求取出人体运动过程中高度、外接矩形高宽比、质心、Hu矩特征,通过基于阈值分析法和支持向量机(SVM)的摔倒检测算法判断是否摔倒.为了提高摔倒行为的检测率,提出采用双摄像头进行联合判断.实验结果表明,系统能有效识别摔倒与其他日常行为,算法准确度高、实时性好.     

基于多特征融合的早期野火烟雾检测

在焦化企业生产过程中会产生大量烟雾,排放、泄漏会对自然环境造成污染危及生命生产安全。针对热成像视频对比度低、纹理度差等特点,本文采用烟雾具有运动与模糊特性来进行检测。提出计算每帧图像的噪点度来改进Vibe检测算法的固定阈值,从而可更完整地将移动目标区域检测出来。将整幅图像划分为块区域图像;结合运动区域来提取该区域内的模糊与噪点比值、FFT计算模糊度所计算特征训练生成烟雾分类器;对实验视频进行检测,平均准确率达到94.53%。结果表明,本文所提算法对焦化企业红外热成像视频烟雾检测的准确性和实时性,具有良好的抗干扰能力。     

Extraction technique of region of interest from stereoscopic video

A feature fusion approach is presented to extract the region of interest (ROI) from the stereoscopic video. [0]Based on human vision system (HVS), the depth feature, the color feature and the motion feature are chosen as vision features. [0]The algorithm is shown as follows. Firstly, color saliency is calculated on superpixel scale. Color space distribution of the superpixel and the color difference between the superpixel and background pixel are used to describe color saliency and color salient region is detected. Then, the classic visual background extractor (Vibe) algorithm is improved from the update interval and update region of background model. The update interval is adjusted according to the image content. The update region is determined through non-obvious movement region and background point detection. So the motion region of stereoscopic video is extracted using improved Vibe algorithm. The depth salient region is detected by selecting the region with the highest gray value. Finally, three regions are fused into final ROI. Experiment results show that the proposed method can extract ROI from stereoscopic video effectively. In order to further verify the proposed method, stereoscopic video coding application is also carried out on the joint model (JM) encoder with different bit allocation in ROI and the background region.