安全时间模型下的井下运动目标防撞预警方法

为了预防井下碰撞事故发生,提高煤矿安全生产水平,文中利用井下业已安装的视频监控系统,提出了一种基于安全时间模型的井下运动目标防撞预警方法。该方法首先依据视觉计算原理推导出目标的运动状态三维参数,分析运动目标之间的相对运动情况构建出相对运动情况树;然后根据运动状态三维参数和相对运动情况树,计算出运动目标之间的实际距离;最后建立安全时间模型计算出安全距离,分析从t时刻到t+Δt时刻内运动目标之间是否可能发生碰撞,制定相应的预警策略,其中Δt的选取由安全时间模型中的安全时间决定。实验结果表明,该方法能够准确计算出运动目标之间的实际距离,实时预防矿工和运煤车碰撞事故的发生,为煤矿运输事故自动预警机制提供了新的技术手段。     

三维场景的运动分析及图像分割方法研究

提出一种利用三维场景模型对视频图像进行分析并实现图像分割的方法,利用图像序列的前两帧获得图像的深度映像,实现场景的三维网络描述,采用简单的线线算法获得运动参数,并对场景模型不断修正,实验结果表明,这种方法有交地实现了视频分割,目标跟踪以及VOP（视频对象平面）的构造。     

基于分区灰度投影稳像的运动目标检测算法

针对视频监控系统中,复杂环境引起摄像机抖动,造成运动目标检测不准确的问题,提出了一种基于分区灰度投影稳像的运动目标检测算法.首先对每帧图像进行分区,利用分区灰度投影算法对图像各分区的运动矢量进行准确提取和相关性分析,进行抖动判断,并对抖动帧进行运动补偿.然后利用高斯混合背景建模算法进行运动目标提取.最后对目标提取结果进行形态学处理,以进一步提高目标提取的精度.实验结果表明,本文算法较好地消除了场景中运动目标对运动矢量计算的干扰,实现了在摄像机抖动视频场景中的运动目标的准确检测和提取,大大降低了抖动视频目标检测的虚警率.     

基于机器视觉和深度学习的车辆碰撞预警算法研究

车辆行驶中，常因跟车过近引发碰撞事故，针对这一问题，研究提出一种基于机器视觉和深度学习的车辆碰撞预警算法。首先，利用图像处理方法对车道线进行检测，根据不同车速设置不同范围的安全区域。再利用深度学习卷积神经网络对视野中车辆目标进行检测，当目标侵入安全区域时发出碰撞预警提示。实验结果表明，文章算法能有效地对潜在碰撞威胁进行预警，对碰撞威胁检测的查准率和查全率有着较好的表现。将其应用在车辆驾驶中可有效地提高行车安全，具有实际应用价值。     

基于道路场景的天气识别与目标提取方法研究

针对晴、阴、雾天环境下道路场景中运动目标提取问题,探讨基于特征量融合的天气类型判别算法,借助不同天气下的图像特征信息研究运动目标提取算法。基于不同天气下多种场景的视频图像序列,实验结果表明,获得的天气类型判别算法能较好地依据图像的历史信息判别天气的类别;目标提取结果表明,获得的目标提取算法能有效消除噪声,并且提取运动目标的效果较好。     

两种火灾烟雾识别方法的研究

接触式火灾探测器在大空间和室外场景存在局限性,结合视频监控系统和数字图像处理技术,进行探测和预警成为火灾探测领域里的新研究方向。针对不同场景下烟雾识别算法的选择问题,研究颜色统计特征和小波变换两种方法在烟雾图像识别中的应用,分析算法的具体过程及其适用性。火灾烟雾图像包含丰富的颜色、纹理等特征参数,将烟雾图像转换为二值图像,采用数字图像处理的方法对烟雾的RGB颜色特征进行统计,分析其颜色距离与人类视觉的关系,提取图像中的烟雾点特征,识别是否有火灾烟雾生成以达到预警的目的。小波变换方法利用烟雾背景图像纹理模糊即信号衰弱的特点,对目标前景进行提取。利用连续目标图像计算均值背景,通过与均值背景的对比,捕捉图像信号衰减的连通区域,获取烟雾图像。通过实验,从图像要求、烟雾对象、时间复杂度、适合场所几方面得出颜色统计特征和小波变换方法在火灾烟雾识别中的性能比较。结果对不同场景下烟雾图像识别方法的选择有指导作用。     

基于自适应混合高斯模型的运动目标检测

研究视频监控系统中序列图像的运动目标检测问题。传统的目标检测方法无法克服背景图像变化、场景光线突变等问题。采用混合高斯分布对背景进行建模,并根据输入的当前帧图像的像素信息进行背景模型更新,能够准确地检测出运动目标。通过相关仿真实验,验证该方法具有一定的可靠性。     

视频异常行为识别与分级预警系统

参考格灵深瞳分级评价体系并引入迟滞比较器相关思想,结合最近邻与SVM双层分类器学习,建立了针对目标入侵、目标高速运动、目标遗留物与人群聚集逃离、人群打架斗殴、人群骚乱六种常见目标异常行为的自动分类与分级预警系统。1提出并实现了一套较完备的异常行为分级预警系统;2在行为分析之前以人群密度与能量为特征引入最近邻分类器实现个体行为与群体行为的预分类;3通过引入迟滞比较器实现高速运动行为的稳定预警;且该方法具有一定普及意义。分别在标准库和自行拍摄的视频上进行实验验证。实验证明,该系统能够稳定实现对上述六种普遍异常行为的分类分级预警,实现了群体分析与个体分析、检测与识别、分类与预警的一体化。     

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。     

基于视频图像的油田联合站火灾预警系统

研究了基于视频图像的油田联合站火灾预警系统,采用图像型火灾探测传感器获取联合站内火灾点的视频图像,通过改进的BP神经网络图像识别算法进行站内火灾爆炸实时识别及火灾点定位,实现联合站内可视化火灾探测与预警.实际运行表明,系统提高了联合站火灾预报的灵敏度和可靠性,能够有效保障联合站安全生产.     

基于时空信息约束的密集人群分割方法

在密集场景中,人群可以看作是由三五成群的、具有运动一致性的子群体构成的集合.为了能划分这些子群体,以便对人群的交互行为进行分析,提出了一种基于时空信息约束的分割方法.该方法首先利用背景建模和特征点跟踪,获取视频图像帧中运动目标的时空信息;然后,利用前景中群体分布的空间区域信息,将空间上相邻近的人群划分为若干个子群体;最后,通过一段时间内的运动相关性将子群体进行进一步的分割.这两种约束信息相互作用,得到具有运动一致性的子群体.通过大量实验验证测试,表明该方法可以应用于不同人群密度、视角范围等多种场景视频.     

基于融合邻域信息的海面运动目标检测

运动视目标检测是视频信息处理的重要研究课题之一.本文提出了一种基于高斯混合模型邻域信息融合的海面运动目标检测算法.该算法融合了背景差分和背景邻域信息差分,充分利用同一幅图像的像素邻域信息得到运动目标的种子点,认为高斯背景差分图像中包含种子点的连通区域为真实前景目标.实验表明,该方法可以避免背景模型在构建或更新阶段对场景的表征不足或错误而造成的误检,对强光下的海杂波也有良好的抑制作用,且对不同的气候环境有较好的鲁棒性.     

一种基于环视图像的车辆开门碰撞预警方法

为避免汽车停车开门时车门和外界的移动物体产生碰撞,提出了一种基于环视图像的车辆开门碰撞预警方法.该方法采用安装在车上的四个鱼眼摄像头获取车辆四周图像,然后在四个图像上设置与潜在碰撞运动方向平行的扫描线,利用扫描线上的像素点构成时空信息图,对时空信息图中的边缘线进行提取和拟合,根据每条边缘线的斜率进行统计得到决策向量后做出决策.实验结果表明,该方法可以有效实现对汽车开门时人视线盲区内存在的威胁的预警,辨识率约99.3%,误检率低于1%.     

基于背景差法的运动目标检测

视频序列图像中,视频分割的主要目的是要在视频序列中分割出具有意义运动对象实体.背景差法能够很好地从一段视频中提取出运动目标.可靠的背景图像的提取是该算法的关键.表述了一种新的背景提取算法,利用图像序列的灰度统计特性来提取背景图像,并利用Surendra背景更新算法根据每帧图像对背景进行更新已获得可靠的背景.然后,将当前帧与背景作差,并对差值图像进行适当处理,这样运动目标就能够被精确地提取出来.     

基于OpenCV的运动目标检测与跟踪

提出了一种基于OpenCV的视频应用程序的开发方法。将Intel公司开放的OpenCV源代码作为开发的视频应用程序的基础函数库,改写或调用其中的函数,可根据需要用C++语言开发视频应用程序,从而克服了视频应用程序开发周期长、效率低的缺点。给出了部分OpenCV具体的设置方法和过程,并通过利用OpenCV编写的运动目标检测与跟踪的应用程序验证了该方法的有效性和可行性。对图像进行形态学去噪、平滑滤波处理和二值化阈值分割等图像预处理,获得二值化黑白图像。通过轮廓提取和跟踪检测得到车辆和人的外轮廓,进而实现运动目标的跟踪。在VC++6.0环境下,利用OpenCV编程实现了此方法。实验结果表明,该方法可行。     

动态场景中运动目标检测与跟踪

为了在静态和动态场景中均能实现对运动目标的检测与跟踪,提出了基于运动检测和视频跟踪相结合的视频监控方法. 建立四参数运动仿射模型来描述全局运动,采用块匹配法对其进行参数估计;采用基于全局运动补偿的Horn-Schunck算法检测出运动目标;使用卡尔曼滤波对运动目标的质心位置、宽度和高度进行跟踪. 实验结果表明,该方法能够有效地对静态和动态场景中运动目标进行检测与跟踪.     

一种基于背景的视频运动对象分割算法

就如何从视频序列中分割出具有语义意义的运动对象，本文提出了一种自动的基于背景的运动对象分割算法，利用颜色、形状和灰度等特征对第一帧图像进行初步分割，然后根据帧间运动信息构造背景图像，最后以背景图像和帧差图像作为参考图像，对同一场景中的所有视频帧进行快速可靠的分割．     

基于运动目标的图像识别及追踪技术应用研究

研究了在一定背景下实现对运动目标的识别和追踪,分析与说明了基于运动目标图像识别下的追踪技术系统的功能实现过程。重点论述了图像信号处理单元的实现过程和基本算法,包括图像预处理,图像分割,目标识别与追踪算法,充分考虑系统的实时性,稳定性。通过分析,该系统能完成在一定场景下对运动目标进行追踪,达到预期的效果。     

基于OpenCV的运动目标检测与跟踪

提出了一种基于OpenCV的视频应用程序的开发方法.将Intel公司开放的OpenCV源代码作为开发的视频应用程序的基础函数库,改写或调用其中的函数,可根据需要用C++语言开发视频应用程序,从而克服了视频应用程序开发周期长、效率低的缺点.给出了部分OpenCV具体的设置方法和过程,并通过利用OpenCV编写的运动目标检测与跟踪的应用程序验证了该方法的有效性和可行性.对图像进行形态学去噪、平滑滤波处理和二值化阈值分割等图像预处理,获得二值化黑白图像.通过轮廓提取和跟踪检测得到车辆和人的外轮廓,进而实现运动目标的跟踪.在VC ++ 6.0环境下,利用OpenCV编程实现了此方法.实验结果表明,该方法可行.     

运动目标检测跟踪方法研究

研究了在简单背景下实现对单一运动目标识别跟踪,并给出了系统的原理图和结构图。介绍了利用帧差法实现对运动目标的识别,结合形态学中的开运算和闭运算对初识别后的二值图像进行双滤波,再对运动区域进行跟踪与标注,将运动目标用矩形框包络起来。实验结果表明,该方法能够在简单场景下对运动目标进行实时识别跟踪,达到预想的效果。