基于视频监控的运动目标检测

运动目标检测是计算机视觉、视频信息处理等应用领域的重要研究内容。本文采用基于减背景技术的运动目标实时检测:首先利用统计的方法得到背景模型,并实时的对背景更新以适应光线和场景本身的变化,然后用当前帧和背景差分,得到运动目标,利用形态学方法和检测连通域面积消除噪声和背景扰动带来的影响,得到较为准确的运动目标。     

基于USB的嵌入式远程视频监控系统设计

利用嵌入式系统开发技术与Internet技术,根据固定场所使用的特点,提出了一种采USB摄像头的嵌入式远程视频监控系统实现方案;本方案采用ARM 9S3C2410为处理器和嵌入式Linux作为系统服务器端,将USB摄像头采集的视频数据压缩后,通过Internet传输实现对固定场所的远程视频监控.     

基于嵌入式Linux的运动目标跟踪视频监控系统简

针对运动目标检测和出现严重遮挡时目标丢失的问题,提出了一种基于五帧差分和Surendra背景更新相结合的检测算法,同时设计了结合Kalman滤波和线性预测的MeanShift算法,引入了动态自适应窗口的CamShift算法,并提出了CamShift算法的全自动跟踪策略,减少手工选取目标引起的误差.在实现系统功能方面,搭建嵌入式交叉开发环境,通过相关应用程序的交叉编译实现了在嵌入式平台上目标跟踪的监控系统.实验结果表明,该文提出的算法跟踪效果相比传统的算法明显提高,所设计的视频监控系统运行可靠,改进后算法检测效果好,可以快速完整地提取出运功目标,并且进行稳定的跟踪.     

基于TMS320C6416的视频运动对象分割

以DSP器件TMS320C6416为核心构建硬件平台,实现了视频图像采集系统的设计.提出了一种适合硬件实现的运动目标分割算法,完成视频图像中运动对象的分割.为提高视频图像数据处理的实时性,还采用了Ping-Pong数据缓存结构和CCS内联函数实现C代码的优化等技术手段.实验结果表明:该系统能适用于背景相对变化不大的运动目标的检测与分割,而且实时性较好.     

一种基于背景减法的运动目标检测算法

针对静止摄像机下的运动目标检测问题,提出了一种基于背景减法的运动目标检测算法.首先利用无拘束学习方式迅速建立多个可靠的RGB颜色背景模型,然后在运动目标分割过程中,及时地根据场景变化对背景模型进行更新,同时利用色度信息及局部交叉熵信息去除阴影,得到较为精确的运动目标.在对用普通USB摄像头获取的视频序列实验中,该算法显示了良好的性能.     

基于运动目标检测的视频存储策略

运动目标检测和视频存储是嵌入式视频监控系统中的两个重要功能。对于背景不变区域监控的存储,本文提出了一种基于背景减除算法(运动目标检测)的视频存储策略。该策略大大提高了磁盘空间的利用率。     

基于变化区域检测的运动对象分割方法研究

随着MPEG 4和MPEG 7的研究发展 ,如何从视频序列中分割出在语义上有意义单独运动对象显得极其重要 .最近几年形成的相应分割方法很多 .文章详细讨论了基于变化区域检测的运动对象分割方法如基于参数和非参数等 ,对其算法和性能进行了比较和评述 ,并分析了当前视频对象分割技术尚存在的问题和研究前景 .     

面向视频编码的运动对象分割和提取

多媒体通信的发展迫切需要面向对象的视频编解码技术,其关键是视频对象（VO）的提取和视频对象平面（VOP）的分割,提出一种自动分割VOP的新方法。根据初始帧,使用形态运动滤波技术,初始运动对象首先被提取出;在后继帧中使用活动轮廓（Snake)技术对运动对象进行拟合匹配,最后根据一系列精确的二值轮廓导出运动对象的提取。实验结果表明,该算法可有效地提取视频对象和分割视频对象平面。除了个别参数需要调节外,整个过程是自动完成的。     

一种创建关键帧的核密度估计运动目标检测

背景减法是运动目标检测的一类重要方法,它的难点在于背景动态模型的建立.非参数密度估计中的核密度估计方法是解决这一难点的十分有效的方法.但该方法的缺点是它的计算量较大,难以满足运动目标检测的实时性.针对该问题,提出一种基于关键帧的核密度估计运动目标检测算法.该算法采用提取关键帧的方式来建立背景模型,同时用此方式进行背景更新.它不仅减少了用于密度估计的样本数,而且降低了目标检测的虚警率和误检率.实验结果表明该算法能够适应环境的变化,比改进前的算法快了不止9倍,并可以有效地进行运动目标的检测.     

基于运动对象的电子物流系统

本文给出了电子物流产生的必然性及基本特征，讨论了电子物流中重要的研究对象——运动对象管理系统的建模，同时架构了电子物流中运动对象的模型设计及详细描述了MOMS子系统。     

基于视频流的林火烟雾运动目标检测方法的研究

运动目标检测是实现视频图像分类与识别的前提.烟雾是森林火灾发生早期的显著特点和视觉现象,通过对林火烟雾图像的特征分析,研究了几种常用的运动目标检测方法,即帧间差分法、背景估计法等,分析了其实现过程,对比了它们的优缺点,并寻求最佳的视频林火烟雾运动目标检测方法.实验结果表明:改进的背景估计法结合色彩判断准则的方法不仅具有更好的烟雾捕捉能力,而且抗干扰能力强,将大大减轻后续图像识别的压力.     

Background Subtraction and Frame Difference Based Moving Obiect Detection for Real-Time Surveillance

A new real-time algorithm is proposed in this paper for detecting moving object in color image sequences taken from stationary cameras. This algorithm combines a temporal difference with an adaptive background subtraction where the combination is novel. When changes occur, the background is automatically adapted to suit the new conditions. For the background model, a new model is proposed with each frame decomposed into regions and the model is based not only upon single pixel but also on the characteristic of a region. The hybrid presentation includes a model for single pixel information and a model for the pixel's neighboring area information.This new model of background can both improve the accuracy of segmentation due to that spatial information is taken into account and saliently speed up the processing procedure because portion of neighboring pixel can be selected into modeling. The algorithm was successfully used in a video surveillance system and the experiment result shows it can obtain a clearer foreground than the single frame difference or background subtraction method.     

自适应背景更新及运动目标检测算法

从视频中检测运动目标是智能视频监控应用中的一项关键技术.文中提出了一种基于区域的自适应背景更新及运动目标检测算法,首先使用高斯模型建立初始的静态背景图像,通过背景减法得到差值图像;然后使用自适应阈值对差值图像进行二值化,并利用形态学滤波和连通区域面积检测进行后处理,得到运动目标区域掩模;最后,根据运动目标区域掩模检测出运动目标,同时使用基于区域的自适应背景更新算法动态更新背景图像.实验结果表明,该算法能够自适应地对背景模型进行更新,对于背景的扰动、光线的渐变等带来的影响有很好的抑制作用,可以有效地检测出运动目标.     

基于对称差分算法的视频运动目标分割

提出一种视频运动目标分割的改进算法, 该算法综合帧间差分算法及背景减算法获得的信息分割运动物体, 利用对称差分算法获得中间帧运动目标的轮廓信息, 以该轮廓的外接矩形为分界, 再对其外部进行动态背景更新处理, 并对其内部进行减背景运算. 实验结果表明, 该改进算法解决了帧间差分算法在运动物体缺乏足够表面纹理时, 易产生空洞和边缘缺失的问题, 具有计算速度快、 抗噪声能力强和分割效果好等优点.     

基于RGB颜色空间的视频运动目标检测

为解决当前视频运动目标检测中检测精度不高以及视频颜色失真对运动目标检测的干扰问题,该文提出了一种改进的视频运动目标检测方法.比较了多种颜色空间下的运动目标检测算法,通过对视频的RGB(Red Green Blue)颜色空间建模,根据实际情况,对不同的颜色分量赋予不同的权值,提高了该颜色空间的真实性.同时,创新性地将神经网络与颜色空间结合,通过自组织映射,实现了对视频流数据中的运动目标检测.大量的实验结果表明,该方法对提高视频运动目标检测准确率有着显著的效果.     

基于运动目标检测的智能视频监控系统

通过对视频序列的处理,使计算机在无人操作的情况下,检测出监控区域内的运动目标,并与预先设定的报警规则相比较,当发现异常行为时自动产生报警信号,提醒监管人员查看.系统中所用算法是将自适应混合高斯模型背景更新方法加以改进,结合基于帧间差分思想的双向匹配法,配合图像滤波方法,进行一系列后处理.实现室外场景运动目标检测,克服了树叶摇摆及轻微光照变化的影响,有效地滤除了各种噪声.提取出的运动目标精确完整,效果较已有算法得到了明显改善.     

视频运动目标提取的实现

针对混合高斯模型建模实现背景差分获取的运动目标中含有较多的阴影这一问题,对基于Phong光照模型的判断和检测阴影的准则作了改进,并给出了视频运动目标检测算法.使用基于混合高斯模型的背景差分法和对称差分法相结合获取运动目标,使用改进的阴影判断准则检测和去除阴影.结果表明:改进后的阴影判断准则去除阴影所用时间比原方法平均减少了18%~30%,并且能够取得较好的去除阴影效果,最终获得精确的运动目标.     

基于改进K均值的运动目标检测算法研究

背景建模是运动目标检测的关键环节,提出了基于改进K均值背景建模的方法,并进行前景提取．该算法在HSV颜色空间对视频流的前N帧中的每个像素样本进行K均值聚类学习,K均值聚类的结果用来表示该像素螅背景模型;接着输入的视频流像素与背景模型比较,进行背景、可能前景和阴影的分离,并提出了一种像素相关的选择性背景更新机制;然后利用TOM（Time Out Map）方法来消除鬼影现象．实验结果表明该算法能够很好地对背景进行建模,较精确地提取出运动目标信息,对光照变化具有较强的鲁棒性．     

嵌入式智能网络视频监控系统设计与实现

网络视频监控是进行远程分布式视频监控的重要途径。设计实现了一个基于DSP的嵌入式智能网络视频监控系统。整个系统包括视频服务器端、视频客户端和视频控制端三大部分。其中服务器端采用自行研制的嵌入式DSP开发平台实现，具有体积小、智能判断运动目标等特点。测试结果表明，该系统运行稳定，对于D1格式的视频图像，能达到实时网络视频监控的目的。