复杂场景下运动车辆实时动态自适应检测方法

针对复杂交通场景中运动车辆检测方法存在的局限性,提出了一种基于自适应背景与改进动态阈值相结合的运动检测算法.基于当前帧与背景相减得到的差分图像,利用自适应阈值选取方法分别对差分图像的三个颜色通道进行二值化,从而实现运动目标的精确检测.根据检测结果,采用中值更新策略实现背景图像的实时更新.实验结果表明,该算法可以从复杂交通场景图像序列中有效地检测出运动目标.而且算法计算量小,具有良好的鲁棒性与实时性品质指标,能够很好地满足智能交通监控系统中运动车辆实时检测技术要求.     

视频图像序列中的运动目标实时检测

大多数基于背景差的运动目标检测方法,主要运用背景图像与当前帧图像之差进行目标检测和提取,但对背景的实时更新和场景中的光线明显变化等情况不能很好的处理.本文结合Surendra背景更新算法和动态阈值背景差算法,给出了一种新的运动目标实时检测算法.首先采用Surendra方法动态更新背景,然后使用Ostu算法计算出的阈值与一个反映光线变化的增量之和为阈值实时检测运动目标.该算法既可以稳定地对背景进行实时更新,又可以适应场景光照变化的情况.     

基于交通视频的运动车辆检测方法

为解决交通测试系统中车辆实时跟踪和分割的问题, 以数字图像处理方法为手段, 针对采集到的交通路况信息, 重点研究了背景差分算法提取运动车辆, 并提出了一种计算量较小的自适应背景更新算法; 采用一种工作在HSV(Hue, Saturation, Valve)空间非基于模型的车辆阴影检测算法, 并提出设置阈值参数的方法, 在去除车辆阴影的同时也滤除了行人、 自行车及摩托车等干扰; 针对车辆阴影检测后的二值化图像, 采用适合的形态学方法进行后期处理。对实际交通环境下的大量视频和图像进行测试的结果表明, 该方法可以有效地实现运动车辆的检测。     

基于差分均值背景提取和矩阵分区目标检测算法的研究

为提高对车辆图像的检测程度和实时性,针对智能交通系统,通过对实时路况的信息采集和视频图像的处理,提出了一种基于差分均值的背景提取计算方法和矩阵分区域的阴影检测方法,最终得到一个视频车辆的检测原型,从而实现对运动车辆的检测.实验结果表明,此种方法简单、计算量小、鲁棒性高,能快速地提取出背景图像,检测出比较完整的车辆阴影,可满足多运动目标的实时检测要求.     

基于关键帧背景更新策略的运动目标检测算法

近年来,视频序列图像中的运动目标检测在智能监控、视频压缩、自动导航、人机交互、虚拟现实等许多领域中的应用越来越广泛.论文提出了一种基于关键帧背景更新策略的运动目标检测算法,该算法采用视频序列中提取的关键帧作为背景,通过关键帧统计平均实现背景更新,结合矩阵像素差分和阈值判定来进行运动目标的检测.通过实验表明,本文提出的方法与典型的背景差检测相比,能够在一定程度上减少噪声的影响,提高运动目标检测的准确度.     

融合光流速度场自适应背景建模的交通场景中运动行人检测算法

将视频监控技术应用于行人信息获取与处理,解决交通安全问题,已成为智能交通系统中的一项关键技术。为了精准提取交通场景语义信息,提出了融合光流速度场的自适应背景建模的行人检测算法。该算法把光流引入背景建模,结合背景差分法构建和实时更新背景模型;采用背景差分法和形态学连通域识别法检测运动目标,并根据目标特征设置约束条件,消除小型连通域和长条形的中小型连通域,更加精确地提取交通场景内人数信息;并以北京南站为例进行检验。研究结果表明:该算法能在保证实时检测的同时,更好地描述背景运动,具有较高的准确性和有效性。     

基于运动检测与H.264的智能监控系统设计与实现

针对远程智能监控的应用,基于H.264视频编解码与运动检测标识技术,在由小型工控机与计算机组建的客户机/服务器系统上设计并实现了实时运动检测视频监控系统。系统对采集的视频帧进行H.264规范的压缩编码并传输,在保证图像质量前提下降低了带宽与存储开销。运动检测算法在Kalman动态背景更新的基础上,采用了加权方式的图像差分法。通过实际试验表明,该系统能稳定的压缩传输视频流,并在不增加虚警的情况下,提高了系统的检测准确度。     

基于视频序列中的运动目标检测技术

视频图像中的运动目标检测是当前进行图像分析和理解以及计算机视觉领域的重要研究内容,为了能够在数字视频系统中实时的检测出运动目标,提出了一种基于序列图像的运动目标实时检测和定位的适用方法.采用连续帧间差分法和最大类间方差阈值分割法提取运动区域,通过数学形态滤波的开运算和闭运算消除噪声,改善运动区域提取效果,然后求出目标重心.结果表明,该方法能够快速有效地检测出视频图像中的运动目标,计算出目标在图像中的位置.     

边缘特征与局部纹理特性融合的阴影消除算法

针对视频分割中的阴影消除问题,提出了一种以置信度为桥梁,前景边缘投影特征与局部纹理特性相融合的阴影提取算法.采用自适应高斯法获得动态背景,提取包含阴影的前景,计算出当前帧和背景帧在前景最小外接矩形坐标范围内的边缘差异,得到低干扰的车辆和阴影边缘信息.利用大津阈值算法进行投影分割,在阴影连续性前提下,高置信度区域确认为阴影,低置信度区域确认为车辆,而一般置信度区域,进一步结合局部纹理在当前帧和背景帧间的跳变程度,搜索出与车辆相连的阴影.结果表明:该方法能够去除导致前景严重变形的大面积阴影,去除有效率在90%以上,保障了车辆的有效提取;算法实时性好,可应用于智能视频监控的目标检测及跟踪中.     

基于YC_bC_r颜色空间的背景建模及运动目标检测

高斯混合模型广泛应用于基于背景建模的运动目标检测中.首先在YCbCr颜色空间采用自适应高斯混合模型对背景的每个像素建模;然后,对输入的当前帧图像的每一像素值与该像素点对应的高斯混合背景模型的各个高斯模型进行比较,将前景运动区域(包括运动目标、投射阴影)从场景中提取出来;最后,采用局部二元图(Local Binary Pattern,LBP)来提取纹理特征,利用背景在阴影覆盖前后的纹理相似性去除投射阴影,同时结合阴影的空间几何特性优化运动目标检测结果.实验结果表明,该算法能有效地检测出投射阴影和运动目标,具有较高的实际应用价值.     

视频帧内运动目标复制-粘贴篡改检测算法

摘要： 提出了一种基于Lucas_Kanade(LK)光流及运动目标预检机制的视频帧内运动目标复制 粘贴篡改检测算法.该算法分为运动目标检测与跟踪、运动序列筛选和空间域匹配3个阶段.运动目标检测与跟踪利用背景建模算法和卡尔曼滤波器进行检测和跟踪;运动序列的筛选采用LK方法得到各运动序列的光流值,并计算其相关性来选择可能存在篡改的视频帧序列;空间域匹配利用尺度不变特征变换算法对上一阶段得到的对应运动序列逐帧进行匹配,过滤正常的视频序列.实验结果表明,本文算法能有效检测同源视频中针对运动目标的多帧复制 粘贴篡改.     

基于非接触摄影测量的拉索索力测试

开展了基于运动目标图像跟踪法的拉索索力测试研究.在拉索上布置目标测点,用摄像机获取单个及多个目标的振动图像序列,利用背景差分法进行运动目标检测,基于卡尔曼滤波法对运动目标进行跟踪,获得拉索多个目标测点的振动位移时程曲线,进而利用频率法求解拉索索力.实验结果表明,与加速度传感器的结果相比,摄影测量法测试结果可信,是基于频率的拉索索力测试方法的有效发展与补充.     

序列图像运动目标检测的一种快速算法

研究了序列视频图像中运动目标的检测与跟踪快速算法．研究基于Kalman滤波理论的渐消记忆最小二乘法，用该方法重建背景图像；采用图像差分算法提取运动目标；提出简化的等效灰度投影算法来计算目标的质心；采用记忆外推跟踪算法实现图像目标的跟踪，并且对全部算法做了仿真．仿真结果表明算法简单、有效、执行速度快、具有很强的适应性，能够用于单镜头序列图像中运动目标的检测与跟踪．     

改进局部二值模式算法与Camshift结合的目标跟踪方法

为解决视频实景监视系统中因场景光照、阴影及远距离小目标跟踪易丢失问题,提出一种改进局部二值模式(local binary patterns, LBP)算法与Camshift结合的目标跟踪方法。利用LBP算子纹理和颜色对阴影不敏感的特性,采用改进的LBP算子与高斯混合模型结合进行背景建模和目标检测,以抑制阴影的干扰;同时将LBP算子的纹理和颜色融入Camshift算法中,结合Kalman滤波进行目标运动状态的预测,最终实现对监视场景中运动目标的可靠、稳定跟踪。采集行人、车辆及航空器等不同类目标进行实验,验证了本文方法不仅能够稳定、精确地跟踪运动目标,同时可适用于场景雾天低能见度条件下的目标跟踪。     

基于AM5708的智能多目标跟踪监控系统设计

监控系统的视频序列往往受到环境噪声、运动目标繁多和目标遮挡的影响,针对传统视频监控无法对人员实施有效检测、跟踪和计数的问题,设计一种基于ARM的智能多目标跟踪监控系统.从整体性角度阐述系统硬件设计方案和软件环境搭建.在算法实现方面,基于改进的自适应高斯混合模型和卡尔曼滤波实现了目标检测和跟踪,引入匈牙利算法进行数据关联来解决多目标跟踪的任务指派问题,同时利用检测目标和预测目标之间的欧式距离以及卡尔曼滤波解决了遮挡问题.实验结果表明,系统在场地和摄像头视角有限的情况下可以有效跟踪到6个运动目标,其平均处理能力保持在18帧/s.     

用Kalman滤波改进的背景建模红外运动目标检测

针对运动目标检测中的背景重建问题,提出一种用Kalman滤波理论改进混合高斯背景模型的建模方法,进行背景图像的重建和更新.把当前帧目标图像与背景图像进行差分运算,检测出运动目标.通过红外图像库中标准数据集的测试,实验结果验证了该方法应用于红外图像运动目标检测的有效性.     

基于卡尔曼滤波器的背景抑制及小目标检测

提出了一种采用卡尔曼滤波器作为杂波背景预测器的小目标检测方法,相比较于传统的梯度下降算法,该方法充分利用了假设的杂波图像模型,并且算法中也没有影响检测性能的步长参数,因而具有更好的检测性能,实验表明,该方法能有效地抑制杂波,并同时增强小目标的信号。     

基于卡尔曼滤波多目标追踪的家用精子活力检测算法研究与验证

针对传统精液分析方法存在的主观性差异、操作繁琐和不适合便携式家用检测等问题,研究并验证了一种基于卡尔曼滤波多目标追踪技术的精子活力检测系统算法. 首先,通过叠加平均法,获取静态精子数量,根据三帧差法获取运动精子质心位置;然后,使用卡尔曼多目标追踪方法绘制运动目标轨迹,再根据筛选条件获取运动精子数量;最后,综合静态与运动精子数量评价精子活力. 通过对实际采集的7组样本图像进行分析,研究结果表明：该系统所检测精子的活力值与人工检测的活力值相差较小,基本满足了家用精子活力检测的需求.     

附有权值条件的卡尔曼滤波定位方法

采用描述机动载体运动的"当前"统计模型,根据GPS接收机实际能够输出位置与速度信息的特点构建了系统的量测方程,建立了标准的GPS动态定位卡尔曼滤波模型,并描述了算法的推导过程.仿真实验分析,带有速度信息的卡尔曼滤波方程在载体低速运行时位置误差会很大,通过改进卡尔曼滤波方程,在方程中附加一个权值,能有效的提高载体在低速运...     

基于DM642的自适应运动目标检测系统

针对帧差法和背景差法的运动检测方法的不足以及运动检测系统中图象数据处理量大、算法复杂等特点,设计了以TMS320DM642为核心处理器运动目标检测系统硬件平台。运动目标检测算法采用三帧差法与背景差法相结合的方法,并使用一种类单高斯阈值求解的方法实现门限的自适应调整和运动目标的分割,弥补了帧差法和背景差法的缺陷,提高了检测的准确性。结果表明,该系统运行良好,能够准确地检测出运动目标。