Motion Tracking with Fast Adaptive Background Subtraction

0　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＩｎａｎｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｖｉｄｅｏｓｕｒｖｅｉｌｌａｎｃｅａｎｄｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍ ,ｏｎｅｏｆｔｈｅｍｏｓｔｃｏｍｐｌｅｘａｎｄｉｍｐｏｒｔａｎｔｔａｓｋｓｉｓｒｅａｌｔｉｍｅｅｘｔｒａｃｔｉｎｇａｎｄｔｒａｃｋｉｎｇｍｏｔｉｏｎｏｂｊｅｃｔｓ .Ｉｎｇｅｎｅｒａｌ,ｔｈｅｒｅｅｘｉｓｔｔｗｏｍｅｔｈｏｄｓｆｏｒｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｎａｍｅｄａｓｆｏｒｅｇｒｏｕｎｄｅｘｔｒａｃｔｉｏｎａｎｄｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ ,ｒｅｓｐｅｃｔｉｖ…     

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.     

基于融合邻域信息的海面运动目标检测

运动视目标检测是视频信息处理的重要研究课题之一.本文提出了一种基于高斯混合模型邻域信息融合的海面运动目标检测算法.该算法融合了背景差分和背景邻域信息差分,充分利用同一幅图像的像素邻域信息得到运动目标的种子点,认为高斯背景差分图像中包含种子点的连通区域为真实前景目标.实验表明,该方法可以避免背景模型在构建或更新阶段对场景的表征不足或错误而造成的误检,对强光下的海杂波也有良好的抑制作用,且对不同的气候环境有较好的鲁棒性.     

运动目标的快速检测、跟踪和判别

为完成自然环境中大范围的环境监控 ,实现了一个运动目标检测、跟踪和判别系统。该系统利用一个固定平台上的、有 3 60°旋转和一定俯仰的两自由度摄像机监视自然环境 ,利用 2 -D仿射模型和鲁棒参数估计的主运动分析得到背景运动参数 ,能够在短时间内完成 3 60°全景图的拼接 ,并能利用出格点检测和聚类自动检测、通过限制搜索范围的检测和维护运动目标缓冲池主动跟踪运动目标 ,还能按目标区域的周期性变化判别目标种类 (人或车辆 )。实验表明 ,系统能够实时可靠地检测、跟踪运动目标并完成判别 ,满足特定的监控要求。另外 ,该运动目标判别方法简单可靠 ,其结果可作为视频序列识别和检索的一项重要特征     

基于运动背景的自适应视频对象分割算法

为解决运动背景中视频对象的准确提取,提出一种基于全局运动的自适应视频对象分割算法。基于特征点计算帧间运动,利用最小二乘法计算摄像机仿射参数进行运动补偿,通过二值开闭重建滤波器进行预处理消除噪声;采用改进的分水岭算法将图像标记成不同的灰度区域,以自适应的光流法对分割的对象信息进行评判,从运动背景中分割出前景对象。实验表明,该算法能准确地从运动背景中分割出视频对象,显著地减少了动态前景对象的分割误差,提高了分割质量,可应用于运动目标检测与跟踪。     

基于MPEG—2视频流的目标跟踪快速算法

提出了一种新的目标跟踪算法 .对于输入的一组由静止摄像机捕获的 MPEG- 2视频流 ,该算法不需对其进行解码即可对场景中的运动物体直接进行目标跟踪 .MPEG- 2码流中的直流 ( DC)系数和运动矢量在目标跟踪算法中作为运动物体的特征被直接使用 .实验表明 ,该算法针对MPEG- 2视频流进行的目标跟踪具有实时性 ,也排除了复杂背景中的局部变化对跟踪结果产生的影响 .     

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.     

基于区域信息的自适应码本目标检测算法

运动物体检测是视频监控系统的一个重要组成部分。针对经典码本目标检测算法存在的自适应动态背景能力不足,以及在复杂环境下检测精确度差的问题,提出一种基于区域信息的自适应码本目标检测算法。首先,利用添加学习率的方法对背景模型进行自适应更新以使其适应不同的光照环境。其次,结合区域信息,将待检测像素的码本和周围像素的码本融合,得到更为精确的背景模型。最后,对前景像背景一样进行建模和更新,使得前景和背景模型可以在预设参数的控制下相互转化,消除由于背景变化造成的误检。实验结果表明:所提算法在有随机噪声及光照变化的复杂环境下,依然具有较好的检测率和较好的鲁棒性。基本满足动态场景中运动目标检测的精度高、速度快、抗噪强以及光照适应性好等要求。     

Adaptive Contour Model for Real-Time Foreground Detection

A multiscale foreground detection method was developed to segment moving objects from a stationary background. The algorithm is based on a fixed-mesh-based contour model, which starts at the bounding box of the difference map between an input image and its background and ends at a final contour.An adaptive algorithm was developed to calculate an appropriate energy threshold to control the contours to identify the foreground silhouettes. Experiments show that this method more successfully ignores the negative influence of image noise to obtain an accurate foreground map than other foreground detection algorithms. Most shadow pixels are also eliminated by this method.     

基于分块帧差的视频图像运动检测

在常用的图像运动检测方法基础上提出了一种改进的运动目标检测算法,即将连续2帧差图像和背景差图像直接相乘,再将相乘的结果进行二值化处理得到运动检测结果,从而将运动目标从背景图像中分离出来,最终得到视频序列图像中运动存在与否的一个二值运动模板,提高了运动检测的效果。     

基于PCNN的高斯混合模型运动检测改进方法

针对同定摄像机的视频监控系统,提出了一种改进的基于混合高斯模型的运动目标检测方法.改进方法引入PCNN算法,针对模型匹配问题,提出自适应局部阈值算法并结合区域增长思想,利用PCNN的迭代计算,逐步检测出运动目标.实验表明,改进的方法与传统方法相比具有更好的运动目标检测能力,在运动目标和背景的灰度值差别比较小的情况下,能改善其运动目标检测的效果.     

基于摄像机的人体运动分析系统标志点图像处理

针对基于普通摄像技术的人体运动分析系统检测精度与处理速度低的问题,提出了一种快速标志点模糊图像预处理及标志点识别与跟踪的新方法。该方法首先利用快速模糊边缘检测算法对图像进行增强处理,然后使用作者构造的基于阈值法的连通域判别算法提取标志点图像边缘,最后运用“一阶预测—局部搜索”方法查找与跟踪标志点。对比实验及临床应用结果表明,该方法具有运算量小,图像处理快的特点,提高了运动分析系统的运行速度。该方法尽管是针对由普通摄像机替代专用设备建造的人体运动信息分析系统中图像处理问题提出的,但它同样适用于其它有关静止或低速运动物体图像的检测、处理与模式识别等方面的研究。     

基于改进的自适应混合高斯背景模型的车辆检测方法

针对静止摄像机条件下运动车辆的检测问题,提出一种改进的自适应混合高斯背景模型的方法.该方法初始时通过三帧差分法判断运动目标所在区域,运用提出的区域背景更新算法生成初始背景图像,然后在Stauffer等人提出的自适应混合高斯背景模型的基础上融入帧间差分和背景差分相结合的方法用于判定运动目标区域和背景区域,通过对背景区域和运动目标区域设置不同的学习率来更新背景模型,提高了模型的收敛速度.实验结果表明,同传统检测方法相比,改进的算法能较快地初始化背景模型并能有效地检测出运动车辆,有较强的鲁棒性和较好的自适应能力.     

基于分块变化检测的人体肢体运动跟踪

人体运动跟踪是基于视频的人体运动分析的关键技术之一.提出了一种新的人体肢体运动的跟踪方法,通过基于分块的帧间变化检测和二维人体块模型检测出人体运动区域,利用背景统计的技术从累积的帧差信息中构建出完整的背景区域,进而从运动区域中提取出头部和四肢的区域,通过区域形状分析确定各肢体区域的位置信息,从而判断出关节点的位置.实验证明,该方法可以对人体肢体的大幅度运动进行跟踪.     

基于改进混合高斯模型的交通流背景检测算法

针对交通流视频中道路背景像素较为统一的特点,提出一种基于时空信息的双混合高斯模型背景检测算法.该算法先构造像素时间域混合高斯模型进行时间域的检测,并采用双重阈值分别判断前景与背景.当某像素无法准确判断时,针对该像素邻域构造空间域混合高斯模型,以空间域的检测结果代替时间域的检测.通过不同的交通流视频中的测试和比较,验证了所提出的算法能有效地融合像素自身的时间信息与像素间的空间信息,提高了检测初始阶段的鲁棒性,同时有效地解决了出现停车现象时的误检测问题.     

基于ARM的智能监控系统的设计与实现

针对现有的监控系统和报警系统缺乏组合和集成的问题,提出了一种基于ARM(Advanced RISC Machines)的视频监控系统.该系统选用嵌入式WinCE操作系统、ARM的S3C2440处理器和130万像素的CMOS(Complenmentary Metal-Oxide-Semiconductor)摄像头组成视频...     

复杂场景下自适应视频前景提取算法

针对目前基于背景建模的前景提取算法在复杂场景中误检率高以及鬼影融入背景模型慢等问题,提出一种复杂场景下自适应视频前景提取算法。在前景检测阶段,利用背景模型中样本之间最小欧式距离的均值衡量背景动态波动程度,自适应调整像素点的半径阈值,从而抑制在光线变化,树叶晃动等场景中产生的拖影和噪声点;在更新背景模型阶段,根据物体的运动速度自适应选择一次更新背景模型中样本个数,加快因首帧存在运动目标和物体运动状态变更而产生的鬼影融入背景模型。实验表明,相比其他代表性算法,改进算法在加快鬼影融入背景模型和抑制背景动态干扰方面均有较好的表现,且提升了准确率、召回率,降低了假正率。     

融合空域信息的码本动态背景相减算法

背景动态纹理是导致传统背景相减算法性能下降的一个重要因素。为了区分背景动态纹理导致的图像运动与真实目标导致的图像运动,同时确保目标检测的完整,对码本编码的过程引入空间位置信息,实现近邻像素间码本模型的共享。这样不仅利用了动态背景的时间准周期行为,还兼顾了它们的空间准周期行为。在保证检测率的基础上,降低了虚警的产生。实验结果证实了提出算法的有效性。     

一种改进的室内运动人体检测与轮廓提取算法

运动人体的检测与人体轮廓提取是计算机视频处理中的重要内容,是进行行为理解和分析的基础,在交通监控、银行监控、机器视觉领域有着广泛的应用。结合运动人体的特点,根据背景差分法与Sobel梯度计算方法,提出一种具有自适应背景图象更新功能的运动人体检测及提取精确轮廓的算法。实验表明该算法有较好的运行效果。     

HSV彩色空间的室内外运动人检测与阴影消除

提出一种用于运动目标的分割,基于最大统计概率的自适应背景模型,采用简单的背景重建方法,用于维护背景以适应场景的动态变化.利用阴影区域亮度和色调的特点,在HSV(Hue Sataration Value)空间消除运动阴影,使得运动目标的分割更为准确.为了客观的评价所提出的阴影检测算法的性能,引入一种量化的方法,对不同光照和环境条件视频的实验结果及量化分析表明,方法是有效的.