一种混合高斯背景模型下的像素分类运动目标检测方法

运动目标检测在智能视频监控、人机交互、目标导航等诸多领域有着广泛应用.背景减法是运动目标检测中应用较广泛的一种方法.在该方法中,背景建模和阈值化分割是最重要的步骤,直接决定了检测效果的好坏.当目标本身变化比较大时,若利用传统的基于全局阈值的分割法,分割效果并不理想.针对基于全局阈值分割差分图像存在的问题,本文提出了一种基于混合高斯背景模型的像素分类运动目标检测方法.该方法首先利用混合高斯模型对背景建模,克服了场景变化等因素带来的影响;其次,利用背景减法得到差分图像并对像素进行分类,最后对分类后的像素集分别进行阈值化分割,得到前景目标.实验结果表明,与传统的基于全局阈值的分割法相比,本文算法能够获得更好的检测效果和鲁棒性.     

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.     

静态背景中运动目标的检测与跟踪系统

给出了系统的整体设计流程,采用背景减法完成目标检测与跟踪;针对不同应用领域,提出了基于时间的背景模型建立法和改进的累加平均背景模型建立法,对背景更新采用了手动更新与自动更新相结合的方法;利用全局阈值与分割因子的乘积作为阈值对减法结果进行二值化,实现图像分割;在目标检测时提出了检测区域的概念,针对不同应用领域,预设了运动目标模型;采用相邻两帧同一运动目标的距离差和面积差相结合的方法实现目标跟踪。     

基于最佳阈值分割的舰船目标检测方法

提出了一种基于最佳阈值分割的舰船目标检测方法,该方法通过构造分割阈值集合,并搜索特征约束条件下的最佳分割阈值进行目标分割,从而实现目标与背景区域的成功分离.使用该方法对不同卫星来源、不同分辨率的24 523幅光学遥感图像和516幅SAR图像进行了实验,对于1 155个目标图像的检测率高于95.0%,同时虚警率保持在较低水平,表明该方法对于遥感图像中的海上舰船目标检测效果较好、适应性强.     

一种改进的运动目标检测

针对现有方法在复杂的环境下不能很好地检测出运动物体的问题,提出了一种改进的基于混合高斯模型的背景消减法检测运动目标.改进了背景模型的更新算法,提高了背景更新速度.利用帧间差分法消除了"鬼影"问题,同时采用动态阈值分割算法,提高了准确性.实验结果表明,该算法能很好地提取出运动目标.     

基于改进Otsu法的自动阈值分割方法

针对图像序列的背景变化和背景的复杂性,本文提出了一种基于改进Otsu法的自动阈值分割方法,实现了复杂背景下图像序列中运动目标的快速分割。实验表明,这种目标分割方法,减少了图像降噪和图像增强等处理,同时还降低了噪声的影响,且算法简单,具有较好的分割效果和较高的效率。     

基于背景差分的运动目标检测方法

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.通过对一组连续视频进行处理,从中得到不含运动目标的背景图像.再利用背景差分的方法提取出运动目标.在确定比较阈值的过程中,一改以往通过实验不断调整的做法,提出了动态阈值的概念,从而增强了检测效果,提高了算法的可实施性.融入了高斯模型关于背景更新的算法,克服了由于背景突然改变而造成的误检测.实验结果表明,通过背景差分与高斯模型相结合的方法,在有诸多不确定性因素的序列视频中构建背景有较好的自适应性,能迅速响应实际场景的变化,为准确地检测出运动目标提供了必要的基础.     

一种自适应背景差分运动目标检测算法

运动目标检测是运动行为理解的前提,也是安防系统研究的热点、难点问题。在分析现有检测算法的基础上,针对背景更新模型不准确、分割阈值难以选取等问题,提出了一套自适应背景差分运动目标检测算法。算法包括：基于像素相关区域灰度曲率特征的背景更新模型,基于直方图统计的动态阈值,改进型区域生长的运动目标标识。实验表明该算法能较好解决光照变化所引起的背景更新以及不同环境下阈值选取等问题。     

基于改进ViBe算法的运动目标检测

ViBe算法是一种基于静态背景下的运动目标检测算法，针对其“鬼影”问题和运动目标静止时会被更新为背景的问题提出了改进ViBe算法，即对原ViBe算法的背景模型初始化、动态阈值、前景分割和背景模型更新等4个部分进行了改进。采用均值法获取的背景图像初始化背景模型，可消除“鬼影”;利用计数法控制前景分割动态阈值，使前景图像更加准确；使用帧差法思想改进前景分割，使前景图像更加完整；通过引入阈值保证背景模型更新的稳定性。根据试验结果可知，改进ViBe算法对正常移动车辆、较小运动目标和存在静止情况的运动目标都有较好的检测能力，解决了“鬼影”问题和运动目标静止时会被更新为背景的问题，同时相较于原ViBe算法和其他常用运动目标检测算法，改进ViBe算法在保证准确性的基础上提高了检测的完整性。     

视觉显著性驱动的运动鱼体视频分割算法

针对养殖监控视频中运动鱼体目标检测问题,提出一种基于视觉显著性计算的运动鱼体视频分割算法.首先,将运动特征通道引入基于图论的显著性计算模型中,对多通道特征进行自动加权,生成全局视觉显著图.其次,利用基于方向梯度直方图的支持向量机分类器对显著区域进行目标确认,得到包含前景目标的感兴趣区域.最后,分割出运动鱼体目标,并将其标注在视频序列中.实验结果表明,所提方法在室内养殖监控数据集上能够很好地剔除水面杂波、反光等复杂背景干扰,实现运动鱼体的视频分割.     

由Tubular代数的Hall代数实现相应的单李代数

与李代数的交叉与渗透是近年来有限维代数表示理论发展的重要特点之一．用Hall代数的方法实现李代数是一个有趣的问题．按照Asashiba的思路，本文利用Tubular代数的根范畴的Ringel—Hall李代数与2-Toroidal李代数的同构对应．在T（2,2,2,2）,T（3,3,3）,T（4,4,2）,T（6,3,2）型Tubular代数的退化合成李代数上构造商代数．并证明它们同构于相应的D4,E6，E7，E8型单李代数．而且李运算完全由Hall积给出．作为例子文中还通过计算系数给出D4型单李代数的具体实现．     

区间软布尔代数

将区间软集应用于布尔代数之中,定义了区间软布尔代数、区间软布尔子代数、区间理想软布尔代数和区间软布尔代数的区间软同态等概念,并研究了它们的相关性质。推广了软布尔代数及其相关结论。     

具相联阶化李代数为型S_1的滤过李代数

本文研究滤过李代数它的相联阶化李代数同构于型S_1的李代教,得到这样的滤过李代数同构于它的相联阶化李代数本身.     

路李代数及其性质

对路李代数及其性质做了研究.给出了有限维路李代数均可解的结论和所有的卡当子代数;并给出了其相对于一个特定的卡当子代数的根子空间的分解;最后,对一类无限维路李代数可解的条件作了探讨.     

可交换弱R0代数

简化了弱R0代数及R0代数的定义。在弱R0代数的基础上，提出可交换弱R0代数，并讨论了它的一些新的性质。探究了可交换弱岛代数与格蕴涵代数之间的关系，以及与MV代数之间的关系。     

Hopf代数和辫子李代数

针对那些想知道一些Hopf代数方面重要课题的读者；本文介绍和评述了Hopf代数的基本理论，如：Hopf模基本定理，Maschke定理和Morita理论，同时，作为新概念，我们介绍了辫子李代数，并指出了它的应用。     

关于n-李代数的有余性

讨论有余n-李代数的性质,研究并总结了有余n-李代数与一些已知n-李代数的关系.     

零对称BZ-代数元素周期的性质

在BZ 代数中引入元素周期的概念 ,并讨论了零对称BZ 代数元素周期的重要性质 .研究表明 ,零对称BZ 代数子系统是一类比BCI/BCK、BCC 代数弱的逻辑代数系统     

Hilbert--代数的右拟交换元

引入Hilbert-代数的右拟交换元的概念,研究右拟交换元及正则Hilbert-代数的性质.     

一类无限维滤过李代数

研究了复数域上一类无限维滤过李代数,它的相联阶化李代数是由所有微分算子或所有导子算子所成的李代数,获得这样的滤过李代数同构于它的相联阶化李代数的充分与必要条件。