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。     

图像序列运动检测算法的研究及其应用

探讨了监控图像序列中进行运动检测的若干基本算法,结合统计方法和边缘检测筛选出运动边缘点,对运动边缘点逐个进行了块匹配最优搜索,估算出其运动矢量,此方法在数字视频监控系统中用于运动物体检测和报警,不但提供了智能型监控,而且也有效的压缩了存在数据,改善了系统性能,有较好的实用价值。     

基于运动目标识别的摩托车视频监控驾考识别技术研究

针对人工监考摩托车驾考往往存在徇私舞弊、判断不准确等缺点,提出一种基于运动目标识别的摩托车视频监控驾考识别技术.基于改进ORB图像特征匹配算法、消除误匹配点等策略对摩托车驾考监控视频进行稳像处理;使用边缘轮廓检测的运动目标识别算法,完成运动中摩托车目标图像边缘轮廓特征检测,利用双目视觉极线约束模型对摩托车目标特征点进行立体匹配与三维重构,提高轮廓检测精度.测试结果显示,该方法检测摩托车驾考目标的最优准确率可达96％,检测算法运行的响应时间较少、实时性优,具有良好的视频监控驾考适应性.     

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．     

基于视频图像处理的机场航空器冲突检测

 针对场面监视雷达成本较高、不适用于流量较小的中小机场等问题, 采用多摄像机对机场场面航空器进行动态跟踪, 采用图像边缘检测和形态学处理方法对目标进行识别, 跟踪和提取航空器的飞行轨迹并分析其位置和速度参数, 提出了运动目标跟踪算法和基于DCPA 和TCPA 的滑行冲突检测模型, 开发了基于视频图像处理的机场航空器冲突检测原型系统, 并应用于西南某通航机场。实验表明, 视频图像处理技术和冲突检测模型可用于中小机场的航空器识别和冲突检测, 提高机场安全运行水平。     

Ostu算法的改进研究

智能视频监控系统已经逐步应用到医院、商场等公共场合,运动目标检测算法是该智能系统的关键技术之一。文章首先从比较现有的典型运动目标检测算法出发,然后引入Ostu算法用于目标检测的图像处理过程中选取最佳阈值,最后针对其实际存在的问题,给出了一种改进方法及测试结果。     

智能小区安防实时视频图像跟踪系统的研究

本文介绍了一种用于安防视频监控系统的实时视频图像监控系统，构琏了一个简单的实验平台，并对实时图像的获取、目标检测和跟踪算法作了讨论和验证。     

定点视频监控系统中行人检测平台设计与实现

行人检测技术是定点视频监控中数据采集分析的一项关键技术,实现对系统中运动行人自动检测,有着非常重要的意义.由于监控视频中远景区域中的运动行人目标相对较小,对运动行人的检测常存在漏检和误检等问题.通过设置辅助变焦摄像头,对远景区域进行数据采集,使得采集到的图像分辨率得到提高,再进行检测分类处理,从而解决远景区域中运动行人...     

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.     

基于人脸检测与跟踪的智能监控系统

针对现有视频监控系统的缺陷,提出一种新的基于人脸检测与跟踪的智能监控系统.利用对称差分算法,自动检测场景中的运动区域,限制搜索范围;然后利用BP神经网络对肤色进行识别,获得候选人脸区域,该方法比固定阈值肤色检测方法具有更强的环境适应能力;经过人脸验证,最终定位图像中的人脸;对检测出的人脸,提出了新的基于肤色信息和维护运动人脸缓冲池的方法,主动跟踪目标人脸.依据检测出的人脸信息和当前的日期、时间,建立相应的监控信息标注数据库,以供后期查询.实验表明,该系统能够实时可靠地检测、跟踪运动人脸,满足特定的监控要求.