自适应背景下的运动目标检测

智能视频监视就是实时地观测被监视场景的运动目标,如人或车辆等,并且分析描述其行为。在数字视频监控系统中,从视频流里捕获出序列图像并进行实时运动检测是一项重要的功能。采用基于自适应背景相减法的运动目标检测,并结合数学形态学的方法来进行特征提取。该方法由于增强了边缘检测技术,所以有效地提高了检测水平。     

机载广域监视SAR地面运动目标检测和参数估计方法

提出了一种机载广域监视SAR地面运动目标检测和参数估计方法.首先,基于斜视SAR的空间几何模型推导了地面运动目标成像的特征,得出运动目标不仅在方位向发生偏移,而且在距离向也会产生位移;然后,利用子孔径方法实现杂波抑制和运动目标的检测;最后,提出了广域监视SAR模式下运动目标的参数估计方法,并得到了该模式下运动目标的成像轨迹.计算机仿真验证了本文提出的机载广域监视SAR系统可以实现运动目标的检测和目标运动轨迹的形成.     

视频图像序列中的运动目标实时检测

大多数基于背景差的运动目标检测方法,主要运用背景图像与当前帧图像之差进行目标检测和提取,但对背景的实时更新和场景中的光线明显变化等情况不能很好的处理.本文结合Surendra背景更新算法和动态阈值背景差算法,给出了一种新的运动目标实时检测算法.首先采用Surendra方法动态更新背景,然后使用Ostu算法计算出的阈值与一个反映光线变化的增量之和为阈值实时检测运动目标.该算法既可以稳定地对背景进行实时更新,又可以适应场景光照变化的情况.     

基于视频序列中的运动目标检测技术

视频图像中的运动目标检测是当前进行图像分析和理解以及计算机视觉领域的重要研究内容,为了能够在数字视频系统中实时的检测出运动目标,提出了一种基于序列图像的运动目标实时检测和定位的适用方法.采用连续帧间差分法和最大类间方差阈值分割法提取运动区域,通过数学形态滤波的开运算和闭运算消除噪声,改善运动区域提取效果,然后求出目标重心.结果表明,该方法能够快速有效地检测出视频图像中的运动目标,计算出目标在图像中的位置.     

基于SSD的低空监视雷达目标检测

针对空管自动化系统中民用飞行器难以被检测到的问题,提出了一种基于SSD(single shot multibox detector)的低空监视雷达目标检测方法.为了准确描述目标特征,首先,将MTD(moving targets detection,运动目标检测)图像经过扩展并分块后作为训练样本直接输入到SSD网络;其次...     

图象动目标检测

提出一种用连续运动的三帧图像递推处理方法,检测出当前帧运动目标.处理前用特征向量相关背景配准算法对图像进行背景配准.还提出了一种快速去噪声并同时提取目标轮廓的算法.采用高速数字信号处理器TMS320C25研制的图像动目标检测装置,可实时对128×128的图像进行动目标检测处理。     

一种基于背景差分的运动目标检测新方法

针对传统运动目标检测方法存在的缺点和不足,提出了一种运动目标检测的新方法:基于背景差分,融合多种检测手段和理念,有效地克服了传统方法存在的误检和空洞等问题.实验结果表明,该方法快速、有效,能够满足运动目标的实时检测要求.     

汽车智能驾驶系统中运动图像的实时检测与跟踪

采用CCD摄像机获取运动目标图像序列,用基于背景重建的运动变化,对运动目标检测;通过运动分割并求运动梯度计算出物体运动方向;利用目标的短时相似性,完成对目标的跟踪与识别,并进而实现对目标长时间的稳定跟踪,确定目标的运动规律,实现运动图像实时检测与跟踪的目的.基于上述运动目标检测跟踪算法,利用C++编写了实时处理程序,实现了动态单目标、多目标及不同方向运动目标的检测与跟踪.实验证明,本算法可以实现对单运动目标和多运动目标的实时检测与跟踪,具有很高的鲁棒性,效果良好.     

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DM642的快速目标检测与跟踪算法

基于TI DM642硬件平台,设计了运动目标快速检测与跟踪算法.首先改进了Running Average 背景实时更新建模的方法,消除了原有算法背景更新时产生的运动目标重影.采用背景差分方法检测运动目标,速度较快.使用Otsu算法自适应求取最佳二值分割阈值分割目标,提高检测精度.在此基础上,提出了一种快速的运动目标形状中心线性预测算法,估计运动目标中心,再结合MCD（Maximum Close Distance）高精度模板匹配,进行目标的精确定位.