一种有效的运动人体目标检测算法

运动目标检测是智能监控系统的重要组成部分,检测效果的好坏直接关系到目标跟踪及后续行为识别的效果,是整个系统优劣和实用性的关键.提出一种人体运动目标检测算法,采用背景减除法提取运动目标,自适应阈值对差分图像进行二值化处理及形态学处理.并利用LOG边缘检测算子,进一步提取目标轮廓,减少冗余,简化后续处理中算法的复杂度、减少运算时间.实验结果充分证明了该算法的有效性.     

基于改进的区域背景实时更新的目标检测

针对静止摄像机条件下运动目标的检测问题,提出了基于改进的区域背景实时更新的目标检测算法,该方法首先对连续的三帧图像分别做帧间差分并将差分图像二值化,运用改进的线段编码的方法对二值化后的差分图像进行扩充以填补由帧间差分引起的空洞,然后用当前的二值化差分图像减去前一个二值化差分图像,差值为负的区域就是背景应该实时更新的区域,最后用传统的背景差分法就能检测出运动目标.实验结果表明,该方法不仅能在一直有运动物体的视野内获得完整的背景图像,而且背景的实时更新也能有效的减小噪声和突然进入摄像机视野的物体的干扰,有较强的鲁棒性.     

驾驶人状态监视系统面部定位算法设计

主要研究驾驶人的面部定位设计,可以限定图像采集的背景,引入了帧间信息处理技术,采用差分分析方法并利用二值化进行图像相关处理,利用水平和垂直投影方法进行粗略的头肩定位.依据直方图均衡化与原图像的差值二值化进一步精确定位人脸.该算法运算速度快、定位准确,试验效果好,达到了实时性的目的.     

复杂背景中视频图像目标的检测

研究带有运动景物的复杂背景中视频图像运动目标的检测。用图像差分法提取运动目标信息;针对运动景物在差分图像中产生强脉冲干扰的特点,提出K领域自适应滤波算法;采用二维熵准则选择最佳二值化阈值;最后用图像形态学运算处理目标的分割碎块。中给出了实验结果。     

基于背景差分法和帧间差分法的车辆运动目标检测

针对背景差分法和帧间差分法在检测车辆运动目标时存在阴影的问题,提出一种结合背景差分法和帧间差分法去除阴影的车辆运动目标检测算法.首先采用均值法从图像序列建模获取背景,通过背景差分法对当前帧进行差分得到背景差分图,二值化得到二值图.然后利用改进Robert算子对二值图与背景差分图进行边缘检测.最后通过对两张边缘图像进行帧间差分,得到去除阴影的车辆运动目标.     

基于四帧帧差和混合高斯模型的运动目标检测

鉴于传统的帧差法检测准确率不高,容易造成检测错误等问题,提出了一种改进的视频序列运动目标检测算法.该算法将混合高斯模型与改进的四帧差分算法相结合:首先,改进的四帧差分是取连续的四帧——第1帧与第3帧、第2帧与第4帧分别进行差分二值运算,采用动态阈值以适应光线变化,将差分的结果轮廓填充,进行"与"运算;然后,将混合高斯建模后得到的运动目标与改进的四帧差分算法得到的运动目标,进行逻辑"与"运算;最后,通过形态学处理检测出运动目标.实验结果证明,改进的算法既能适应光照的变化,又能有效克服空洞的现象,与同类算法相比,具有更高的鲁棒性和准确率.     

基于目标特征的图像预处理技术

结合建筑物搜索与识别的实例,提出了有利于保留目标特征的二值图像平滑算法和水平分割算法,改进了中心差分算子的边缘检测方法,并采用基于边缘特征的二值化算法对图像进行预处理.实验表明,这种基于目标特征的图像预处理方法对各种条件下采集的图像都能达到较好的处理效果,并取得了令人满意的速度.     

一种改进的三帧差分运动目标检测

针对当前常用运动目标检测方法易受到光照和噪声影响、不易提取完整运动目标,提出一种改进的三帧差分运动目标检测算法.首先取连续三帧图像,对前两帧进行滤波及边缘提取,将提取结果进行异或运算,保留前两帧之间不同的边缘信息,然后对后两帧图像进行差分二值化,并进行膨胀处理,粗略得到运动目标,最后将该结果与异或结果进行与运算即可得到较为完整的运动目标边缘图.实验表明,该算法简单易行、可实时检测、能有效提取出运动目标边缘,改善了差分法常出现的运动目标信息丢失问题.     

基于图像对称差分运算的运动小目标检测方法

提出了一种基于图像对称差分运算的运动小目标检测新方法,该方法以连续三帧序列图像为一组处理对象,先进行绝对差运算,再作均值滤波,保证了算法能很好的检测出复杂背景中的低信噪比,运动小目标,单帧二值图像处理以及基于运动轨迹连续性的目标检测后处理,可以在保证系统检测概率的前提下减少目标检测的虚警概率,实验表明,该方法性能比图像差分法要好,与累积图像差分法相差无几,且硬件实现容易。     

基于图像对称差分运算的运动小目标检测方法

提出了一种基于图像对称差分运算的运动小目标检测新方法．该方法以连续三帧序列图像为一组处理对象,先进行绝对差运算,再作均值滤波,保证了算法能很好地检测出复杂背景中的低信噪比、运动小目标;单帧二值图像处理以及基于运动轨迹连续性的目标检测后处理,可以在保证系统检测概率的前提下减少目标检测的虚警概率．实验表明,该方法性能比图像差分法要好,与累积图像差分法相差无几,且硬件实现容易．     

基于改进RFBNet算法的遥感图像目标检测

针对遥感图像中的小目标存在信息少、易受背景干扰、特征表达较弱等缺陷, 导致目前通用目标检测算法在对这类小目标进行检测时效果不理想的问题, 为提高对遥感图像中小目标的检测能力, 提出一种基于RFBNet的改进算法. 该算法以RFBNet为框架, 首先利用自校正卷积取代特征提取网络中的常规卷积, 以扩展感受野丰富输出, 进而强化对弱特征的提取能力; 然后设计多尺度特征融合模块, 丰富浅层特征图的抽象信息; 最后设计稠密预测模块, 提前在较浅层整合上下文信息, 使最后阶段的每层输出都含有丰富且联系紧密的多尺度特征信息. 将该算法在数据集UCAS_AOD和NWPU VHR-10上进行实验, 平均检测精度分别达83.4%和94.8%. 实验结果表明, 该算法有效提高了遥感图像中目标检测的精度, 且针对遥感图像中的小尺度目标检测问题改善明显.     

动态调整GM(1,1)发展系数的预测优化算法

在灰色预测GM(1,1)算法的基础上,针对小样本、穷信息、不确定性和以时间为序列的特征数据,运用限定条件下的随机非线性规划方法、动态调整GM(1,1)算法均质生成数列中的发展系数,构建一套优化预测模型,藉此提高算法的数据预测精度.结果表明:优化算法的预测结果精确度高,在数据预测方面,优于传统的GM(1,1)算法.     

基于FPGA的北斗B3I同步算法的研究与实现

针对BDS-B3I弱信号同步算法运算量大的难题,提出了一种改进算法。该算法先计算累加时长1ms的互相关序列,然后根据信号模型将运算结果扩展为累加时长20ms的互相关序列。基于FPGA技术,将改进算法简化为累加运算节约芯片开销,并设计一种并行+流水线化的电路结构,达到同时搜索多路卫星信号的目的。MATLAB仿真和FPGA验证表明,改进算法的计算量相比原始算法下降了90%,SNR>-34dB且频偏<±30Hz时捕获概率达到100%,流水线和并行化结构进一步加快卫星信号搜索速度,具有较强实用性。     

基于复杂融合特征与灰度-纹理直方图描述子的红外弱小目标检测追踪算法

为了解决当前红外目标检测追踪算法仅依靠单一图像特征对弱小目标增强,使其在背景杂波与噪声干扰严重条件下,难以剔除图像背景中的伪目标像素,导致弱小目标检测与追踪精度不高,提出了基于复杂融合特征与联合灰度-纹理直方图描述子的红外弱小目标检测与追踪算法。首先,针对红外图像不同特征的背景干扰因素,引入不同方向的腐蚀操作结构元素,设计了分类Top-Hat变换算子,充分抑制背景杂波与噪声,从而将弱小目标从复杂背景中凸显出来;随后,引入方差权重信息熵,构建复杂融合特征,对红外图像进行分割,确定候选目标区域;并基于管道滤波模式,对候选目标区域中的真实弱小目标与伪目标进行筛选,将虚假目标过滤;再考虑弱小目标的强度与纹理特征,基于LBP技术(local binary pattern),设计了灰度-纹理直方图描述子,充分描述红外弱小目标的边缘、线端与角点等鲁棒性特征,较好地保留目标的空域信息,有效剔除图像背景中的伪目标像素;最后,联合均值漂移算法,对红外弱小目标进行精确追踪。实验结果显示:与当前红外目标检测追踪技术相比,在复杂背景干扰条件下,本文算法具有更高的检测精度与更低的追踪误差。     

几种典型红外弱小目标检测算法的性能评估

对基于中值相减滤波、最大中值相减滤波、最大均值相减滤波和推广的结构张量的红外弱小目标检测算法的性能进行了评估.针对传统评估方法的不足,提出了一种基于支持向量回归的红外弱小目标检测算法性能评估方法.利用该方法分别从图像背景特性和目标特性2方面对4种检测算法性能的影响进行定量分析和比较.实验结果表明,图像背景特性和目标特性对4种算法的检测性能都有较大的影响,而目标特性与4种算法的检测性能的依赖关系更明显;在4种评估算法中,基于推广的结构张量算法比其他3种传统红外弱小目标检测算法具有更好的鲁棒性.     

采取阶段性改进的全新ViBe目标检测算法

针对ViBe (Visual Background extractor)算法在目标检测过程中易产生鬼影问题和检测目标不完整问题,从ViBe算法处理过程的主要阶段出发,提出一种全新的ViBe目标检测算法.首先,在模型初始化阶段,利用前m帧视频序列对应像素点的均值构建背景模型,同时将原算法的8邻域改为24邻域进行样本选取以及动态调整匹配半径;然后,在目标检测阶段,引入最大类间方差法来计算当前图像帧的最佳分割阈值,进而对前景像素进行二次判别;其次,在背景模型更新阶段,根据背景变化快慢程度动态地调整更新因子;最后,对获得的前景图像进行形态学处理得到最终的前景目标.实验结果表明,改进后的ViBe算法使鬼影问题得到有效解决,目标检测的准确度和完整度也有大幅提高.     

一种新的运动点目标检测方法

常规运动目标检测中所用图像都是基于二维空间坐标的序列图,文中根据运动点目标与静态背景的特性,采用一种新的图像表示方法,以时间和空间为坐标,描述的时空图像能较直观地反映运动目标与静态背景的差异,易于实现目标与背景分离。通过实例处理表明,时空方法能更有效地从复杂背景中检测出低信噪比的运动点目标,抗噪声干扰能力强。     

基于视觉的水面背景下目标检测与跟踪算法

为解决清漂船在复杂水面背景下对漂浮物体积较小或被遮挡的检测与跟踪问题,提出了一种基于视觉的水面背景下目标检测与跟踪算法,通过利用YOLO改进的多粒度特征融合方法使得模型在最终检测时所提取的特征向量考虑更多底层的特征,并引入K邻域搜索感兴趣区域模块,与长短期记忆神经网络(LSTM) 相结合,弥补了卷积神经网络的时序关联性差的缺陷,根据目标当前帧语义特征和运动特征预测下一帧中目标所在位置,能够更快的提取目标的特征,并且有效的去除复杂背景的干扰。实验结果表明：该算法的跟踪平均成功率、平均准确率和平均速度分别为57.1%、71.1%、45.4fps。较好解决因被检测目标过小的问题,提升在跟踪目标被遮挡的情况下的跟踪性能。     

基于背景预测的自适应弱小目标检测算法

在红外弱小目标检测中,提出了一种改进的背景预测算法,根据小目标在图像中的非参数秩描述,构建了一种非参数秩模板,该模板更好的对背景进行预测,提高了小目标在局部区域的信噪比,经过试验验证,在低信噪比的红外弱小目标图像检测中进一步提高检测率。     

基于卡尔曼滤波器的背景抑制及小目标检测

提出了一种采用卡尔曼滤波器作为杂波背景预测器的小目标检测方法,相比较于传统的梯度下降算法,该方法充分利用了假设的杂波图像模型,并且算法中也没有影响检测性能的步长参数,因而具有更好的检测性能,实验表明,该方法能有效地抑制杂波,并同时增强小目标的信号。