基于彩色边缘的运动车辆检测

在RGB空间中对彩色交通视频图像进行多通道边缘检测,利用融合的边缘信息进行多帧迭加建立自适应背景模型,通过背景模型抽取运动车辆.受车速,车流量,噪声等影响,得到的是不完整的目标边缘,依靠边缘生长对目标进行修补,以提高运动车辆检测的准确性,保证边缘的连续性.实验结果表明,该方法计算量小,能够满足实时系统的要求,可有效地检测运动车辆.     

视频图像中的运动车辆检测算法研究及仿真

对于运动车辆跟踪和检测是实现准确采集和检测交通信息的难题和关键,人们非常关注通过对跟踪车辆的视频图像来分析车辆的运动规律。对比分析背景差分法和帧差法来检测运动车辆的效果,帧差法的算法要比背景差分法简单,但是效果不如背景差分法明显。     

采用梯度滤波方法的夜间车辆检测

研究视觉交通监控的夜间车辆检测问题,提出一种基于视频图像处理提取夜间交通车辆完整轮廓的方法.通过梯度滤波消除路面反光的干扰,然后对经过预处理的相邻视频帧图像实行三帧差分分割运动区域,最后设计级联形态学滤波器对获得的车辆轮廓进行规整.多段典型的夜间交通视频测试结果表明,方法能有效地消除路面反光和环境光照的干扰,准确地提取夜间交通车辆的完整轮廓.     

基于帧差法和边缘检测法的视频分割算法

针对目前常用的视频分割方法易受到噪声、亮度突变的影响,很难提取出完整的运动目标这一问题,提出一种基于帧差法和边缘检测法相结合的视频分割算法.该算法首先对连续三帧图像进行差分得到运动区域,然后对当前帧进行Kirsch边缘检测得到边缘图像,综合二者的检测结果得到更为精准的运动对象边缘.采用边缘连接算法完成对断裂边缘的连接,最后通过区域填充得到运动目标掩模图像,从而分割出完整的运动目标.实验表明,该算法可以实时有效地将运动物体从视频序列中自动地分割出来.     

复杂交通环境中车辆的视觉检测

基于复杂的交通环境中检测行驶车辆是视觉交通监控系统的一个关键问题,提出了一种新的检测行驶车辆的方法.用序列图像中连续三帧图像的差分粗分出运动区域,并用一种基于图论的静止分割产生的区域信息来修正运动分割的结果.给出了一种模板来增强图像区域间的对比度,以改进分割效果.实验结果表明,该检测方法能有效地在复杂背景中定位运动车辆.     

一种运动图像的检测与识别技术

提出了一套检测和识别视频序列图像中运动物体的算法．该方法在连续3帧视频图像中,分别在第1和第2帧之间、第2和第3帧之间作差分运算,根据未交化区域与运动交化区域服从不同的统计规律设计检测门限,对差分图像作运动变化检测和连通域的识别．将检测到的运动变化图像作去噪和空域分割后,再对得到的两幅差分图像作相与运算以确定运动图像的位置,最后再基于运动物体自身的灰度信患,恢复出完整的运动图像．该算法适于应用在实时视频监控场合,实验结果令人满意．     

复杂场景下运动车辆实时动态自适应检测方法

针对复杂交通场景中运动车辆检测方法存在的局限性,提出了一种基于自适应背景与改进动态阈值相结合的运动检测算法.基于当前帧与背景相减得到的差分图像,利用自适应阈值选取方法分别对差分图像的三个颜色通道进行二值化,从而实现运动目标的精确检测.根据检测结果,采用中值更新策略实现背景图像的实时更新.实验结果表明,该算法可以从复杂交通场景图像序列中有效地检测出运动目标.而且算法计算量小,具有良好的鲁棒性与实时性品质指标,能够很好地满足智能交通监控系统中运动车辆实时检测技术要求.     

基于视频的人体运动肢体检测

要实现对视频中人体动作的捕捉和分析首先要提取出人体的运动肢体,当视频中背景和人体姿态比较复杂时,帧差法、光流法等传统的运动目标提取方法并不能准确检测出人体运动肢体的轮廓.在帧差法基础上,提出了动态区域边缘点保留法来获取运动区域的边缘点集,并根据人体先验知识总结出一种边缘点整合的算法,用于对运动区域的边缘点集进一步处理,得到了人体运动肢体较为完整的轮廓.实验证明,该方法可以较好地解决背景干扰和人体及服饰的非刚性问题,比较准确地检测出人体运动肢体的轮廓.     

基于Kalman滤波和阴影消除的运动目标检测

研究基于Kalman理论的时域递归低通滤波、Ostu(最大类间差)阈值选取及形态学阴影消除在运动目标检测中的应用,并将它应用于实际的交通监控视频,实现对运动目标的自动检测.首先采用Kalman滤波实现背景的提取,然后把当前帧与提取的背景做差分运算,之后采用Ostu算法计算出阈值实时检测运动目标,最后采用基于边缘信息阴影检测方法消除阴影.实验以实际的交通监控视频为研究对象,依据运动图像序列与交通场景的特点,兼顾处理效果与实效性.实验结果表明,该方法应用于实时运动目标检测中具有有效性.     

头肩视频图像的运动物体自动提取

介绍、比较区域分割、运动分割和物体分割的概念及其在视频序列图像分割中的应用。分析说明各种运动状态下帧差图像与相应帧灰度图像的关系。提出了基于帧差图像边缘与灰度图像边缘之间强相关性的运动物体边界自动跟踪、提取算法。利用运动物体边界的闭包分割、提取运动物体。提出了多层次运动物体描述的思想。     

基于C-V模型的运动目标水平集提取方法

针对视频图像中的运动目标检测问题,提出了一种基于C-V模型的运动目标水平集提取新方法：使用改进的帧间差分法对运动区域进行初始检测,通过相邻视频帧的相减,选用自适应阈值判断出当前视频帧中的运动目标像素;经形态学处理后通过定义最小化能量函数构建运动目标轮廓提取的水平集C-V模型,实现运动目标轮廓的提取。实验结果表明,本文所提方法的边缘准确率和检出率更高,能够更有效地提取运动目标。     

基于视频角点信息特征的交通流参数测算方法

提出了一种基于视频图像中角点特征的交通参数检测方法．首先设置检测区域，并将检测区域分为初始检测区和跟踪检测区，在初始检测区内对运动车辆的存在性进行检测．为了加快计算速度，利用虚拟线状态检测的方法判断车辆是否驶入，如果有运动车辆出现，则对运动车辆的角点进行定位，并在初始检测区内实现状态参数的初始化．在跟踪检测区．基于刚体运动的一致性假设，依据角点的分布特征对车辆进行分割，实现对运动车辆的跟踪．在车辆完全驶离跟踪区域时，统计交通流的流量、速度以及车型等信息．     

运动目标检测的三帧差分和背景消减研究

本文介绍了一种基于视频监控系统的运动目标检测方法。这种方法综合利用三帧差分和背景消减来进行运动检测的方法。这种算法在帧差法的基础上,得到完整可靠的运动目标图像。在铁路视频监控系统中主要使用固定摄像机对一固定场景进行监控,因此,图像序列三帧差分方法在智能化铁路视频监控系统中是一种重要的运动目标检测方法。     

针对运动物体的视频检测方法

视频检测技术是交通检测领域的一种新技术，是一种结合视频图像和电脑化模式识别的技术，在路上安装摄像机，通过软件在显示器视频图像的车道上设置虚拟车道检测器，每个虚拟车辆检测器代表一个区域，当车辆通过任何一个虚拟检测器时，就会产生一个检测信号，再经过软件数字化处理得到车型、车流量、车速、车头距离、占有率、车辆排队长度等交通数据。这里从另外一个角度介绍一种针对运动物体的图像处理方法，即通过图像灰度的一种代码变换，比较连续的两副图像，进而检测物体的轮廓及运动方向。     

大背景噪声下动目标实时检测方法研究

提出用帧间方块编码差值法和领域综合法提取运动目标。第一种方法是把当前帧方块的二值图像像素编码值与前帧对应的二值图像像素编码值求差值，由差值检测运动目标；第二种方法是检测２×２方块内各像素的帧差值符合位和帧差绝对值，由二判别是否运动像素。与普通帧差法相比，提高了抗噪度，改善了运动目标的边缘特性，减少了硬件量。检测算法可以以视频速率工作。实验结果表明，所提出的检测方法是有效的。     

基于时空域能量可疑度的视频篡改检测与篡改区域定位

针对视频中运动目标从固定背景中移除的情况,提出一种基于能量可疑度计算的视频篡改检测方法,能定位时域和空域上的篡改位置.首先,计算视频各帧能量可疑度,提取时域上的篡改帧序列,再通过帧差法计算可疑运动点图像,提取空域上的可疑运动图像块,根据能量可疑度排除干扰图像块,确定目标移除块,从而实现空域上的篡改定位.实验结果表明,该方法能有效地检测出在固定背景下运动目标是否被移除.     

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.     

SIFT与多区域决策融合的车辆行为分析方法

在大交通流与多运动轨迹相互交错、遮挡的复杂路况中,为了对车辆行为进行有效分析,提出了一种基于SIFT特征点和多区域决策模型的车辆违章行为分析方法.该方法首先利用2帧视频图像之间SIFT特征点的匹配结果获取视频图像中各车辆的运动矢量,进而提取其中有效的行为特征;然后根据不同车道区域的客观行车规章要求,建立车辆正常行车/违章行车的多区域决策模型;最后根据决策模型完成车辆违章行为的定性分析,给出行为结果.结果表明:提出的车辆违章行为分析方法检测准确率高、误检率低且实现简单,能够满足复杂交通路口的交通监控等实际应用环境的需求.     

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.     

大背景噪声下动目标实时检测方法研究

提出用帧间方块编码差值法和邻域综合法提取运动目标．第一种方法是把当前帧方块的二值图像像素编码值与前帧对应的二值图像像素编码值求差值，由差值检测运动目标；第二种方法是检测２×２方块内各像素的帧差值符号位和帧差绝对值，由二者判别是否运动像素．与普通帧差法相比，提高了抗噪度，改善了运动目标的边缘特性，减少了硬件量．检测算法可以以视频速率工作．实验结果表明，所提出的检测方法是有效的．