智能视频监控中高效运动目标检测方法研究

针对智能视频监控中的运动目标检测技术,提出了通过帧间差分法重建背景图像,辅以背景差分法分离当前帧图像中的背景点和运动目标点,然后通过滤除非连续运动目标点来减少误识率的方法.采用自适应背景更新方法,使背景每隔一定的时间间隔更新一次,以达到理想的分割效果.     

数字视频监控系统与运动检测技术概述

随着社会经济和科学技术的发展,数字视频监控系统在不同领域中得到了广泛应用。本文综合介绍了数字视频监控系统的结构、功能、应用等方面内容,并对常用的视频运动检测算法进行了介绍。在视频监控系统中对图像序列进行运动检测,可以大大增强监控系统的功能,促进监控系统的智能化发展。     

浅谈运动目标检测方法的研究

运动目标检测是数字图像处理技术的一个主要部分,在现实生活中有着广泛的应用。本文分别论述了：（1）运动目标及运动目标检测的基本概念;（2）运动目标检测研究的难点;（3）运动目标检测方法。     

数字视频监控系统中运动检测算法及应用

运动检测是图像处理和分析系统的关键技术,本文详细阐述了数字视频监控系统中运动物体检测算法中的帧差法,该算法主要基于视频帧图像的变化分析;以及运动方向判断算法中基于视频块的匹配算法,并介绍了基于这两个算法的一个系统的实现.     

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。     

一种新型快速运动目标检测算法

为了克服光流法计算量大和亮度不连续性引起的运动估计误差,提出一种基于改进帧差法和改进光流法相结合的快速运动目标检测算法.通过改进帧差法,精确获取运动目标区域.利用改进的光流法,在光亮度不连续的情况下,准确地提取运动目标区域特征点的光流,并对光流矢量采用阈值标注,进而检测出运动目标.实验结果表明:该目标检测算法鲁棒性强,计算量小.     

智能视频监控中运动目标检测研究综述

运动目标检测是智能视频监控技术中非常重要的一个组成部分,现有的运动目标检测算法主要包括背景差分法、帧差法、光流法和背景统计模型等四种类型。本文在对现有算法进行研究的基础上,对四种算法各自的基本原理、优缺点、研究现状和发展趋势等方面进行了介绍。     

基于视频的运动目标检测及算法分析

社会经济高速发展、人民生活水平不断提高,必然导致各类汽车使用数量的飞速增长。城市交通拥堵、交通事故频发、交通环境恶化等社会问题不但造成了巨大的经济损失,也促成了空气质量的进一步恶化。作为交通事件检测系统的关键环节,基于视频的运动目标检测可以有效加强交通管理者对道路的可视化管理,提高道路交通事件的检测效率,力图在第一时间发现并及时处理交通事件。     

序列图像中多运动目标的识别

提出了一种对序列图像中多目标进行识别的方法．利用多帧差分与颜色查表法相结合，采用高斯滤波器对差分后的图像进行平滑去噪，并且消除了运动快慢带来的不利因素．基于颜色表的快速搜索进一步提高了目标识别速度．经过实践证明该方法识别准确、速度快、效率高．     

摄像机运动情况下的运动目标检测技术研究

针对视频运动目标检测技术的研究现状,介绍了摄像机运动情况下的视频运动目标检测方法,包括帧间差分法、图像分割法、运动矢量场法等,并对其算法适应性、复杂度、实时性等算法性能方面进行了较为详细的对比分析,详细讨论了各种运动目标检测方法的适用场合和优缺点,从而为不同应用场合下视频运动目标检测方法的选择提供参考依据。     

视频运动目标检测方法的对比分析

针对视频运动目标检测领域的研究现状,对帧间差分法、背景建模法、图像分割法、聚类分析法、运动矢量场法等视频运动目标检测方法的算法适应性、复杂度等性能进行了对比分析.辅以典型的视频运动目标检测实例,比较了各种方法的适用范围与优劣特点,可为不同应用场合下视频运动目标检测方法的选择提供参考依据.指出了现阶段视频运动目标检测技术研发的瓶颈所在,以及在新的应用需求背景下所面临的挑战,并对进一步的发展趋势作了预测和评估.     

实时视频监控系统中运动目标检测和跟踪的一种实用方法

针对目前信息发展的要求，讨论了视频序列中运动目标检测和跟踪的一些方法，并在视频监控系统的具体应用环境中，提出了运动目标的适时检测和跟踪的一种适用方法，同时给出了相应的实验结果．结果表明，本文方法是比较实用的，能满足实时视频监控系统的要求．     

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.     

一种去抖动的运动目标检测方法

在视频图像序列中,经常会遇到摄像机平移、晃动等抖动现象.这些抖动现象会严重干扰对运动目标检测的效果,为了解决这个问题,实现了一种改进的钻石搜索方法的快速块运动估计方法,再经过运动补偿实现了将动态背景向静止背景下的转化,转化后的图像再采用帧间差分法就可以得到运动目标.经实验证明,该方法不仅可以解决基于钻石搜索的块运动估计中存在的过搜索和欠搜索问题;而且还可以有效提高图像运动估计的精度,对运动目标进行准确的检测.     

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。     

基于混合差分法的运动目标检测

为了提高背景重建速度和目标检测精度,提出了基于混合差分的运动目标检测方法.采用一种基于统计模型的区域像素级背景重建方法.结合帧差分法对于环境的适应性和背景差分法目标检测的准确性.首先用帧差分法得到目标最大的可能区域,在该区域进行像素级背景重建.然后用背景差分精确提取目标区域.既克服了单纯帧差分对于目标运动速度的限制,又缩小了背景差分的区域,使运动目标检测的时间复杂度迅速降低.通过实验,验证了该方法在检测精度和速度上的优势,可以应用于视频监控和目标跟踪领域.     

一种快速运动目标检测算法

运动目标检测是智能视觉监控系统的重要组成部分,其主要功能是检测监控场景中的运动目标,为高层运动分析提供必要的信息。文章提出一种快速运动目标检测算法,以帧差法和背景减法为基础,快速实现背景提取、背景更新、运动目标检测的功能。实验结果表明,该算法计算量小,检测目标完整,能够满足实时监控系统的要求。     

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。     

基于改进三帧差分法对监控视频中行人目标检测

行人是交通系统中的主要参与者,所以监控视频中的行人目标检测对智能交通系统的研究和应用有着重要的意义.由于场景的动态变化使得行人目标的检测变得相当困难,有效检测出监控视频中行人目标是解决这个问题的关键.本文对比帧差法、光流法、背景相减法、三帧差法等几种常用检测算法的效果,最终采用三帧差法结合形态学技术对监控视频中行人目标...     

一种基于时间差分与背景差分的运动目标检测方法

运动目标检测技术对于目标识别、跟踪和行为理解等后期处理有着重要意义.本文提出一种基于时间差分与背景差分的运动目标检测与背景更新算法.实验结果证明该方法适应能力与抗干扰能力较强,有一定的实际应用价值.