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.     

动态场景中运动目标检测与跟踪

为了在静态和动态场景中均能实现对运动目标的检测与跟踪,提出了基于运动检测和视频跟踪相结合的视频监控方法. 建立四参数运动仿射模型来描述全局运动,采用块匹配法对其进行参数估计;采用基于全局运动补偿的Horn-Schunck算法检测出运动目标;使用卡尔曼滤波对运动目标的质心位置、宽度和高度进行跟踪. 实验结果表明,该方法能够有效地对静态和动态场景中运动目标进行检测与跟踪.     

人体运动目标检测与跟踪系统设计及算法仿真实现

在人体运动目标检测部分,根据室内监控的特点,提出了先采用统计平均法获取室内背景,然后选用背景减除法对运动目标进行检测,接着利用改进的区域增长法对属于同一目标的像素区域进行合并,判断并提取人体目标。在人体跟踪部分,使用卡尔曼滤波器预测目标参数,再根据预测参数跟踪人体目标,得到行人的运动轨迹。利用Matlab/Simulink对整个系统进行建模仿真,并不断修正算法的参数。通过室内实际采集的几个视频序列进行试验,该算法能够正确地检测并且跟踪运动的人体。     

基于在线学习判别性外观模型的多目标跟踪算法

在基于检测的跟踪框架下,设计了一种在线学习的判别性外观模型并应用于多目标跟踪.对检测器输出的相邻帧间检测响应做保守关联,生成短小可靠的轨迹片;利用目标轨迹时空域约束条件,从轨迹片中提取训练样本及特征;采用Adaboost算法在线生成目标外观的判别性模型,计算轨迹片之间的外观相似度;最后采用匈牙利算法,经过多次迭代得到每个目标的完整轨迹.对实验结果做了定量和定性分析,结果表明:所设计的算法提高了跟踪精度,在复杂场景下能够较好地完成多目标跟踪任务.     

基于改进高斯混合模型和卡尔曼滤波的车辆检测与跟踪

提出一种基于改进高斯混合模型和卡尔曼滤波的车辆检测与跟踪方法.该方法在车辆检测阶段,为了解决传统高斯混合模型对运动目标速度变化自适应能力较差的问题,通过定义运动目标速率因子,给出一种模型学习率自适应更新策略,对传统高斯混合模型进行了改进,并用以实现车辆检测;在车辆跟踪阶段,通过建立一个适用于视频目标跟踪的卡尔曼滤波系统,并以车辆检测阶段输出的车辆质心为该卡尔曼滤波系统的量测值,实现了选定车辆目标的跟踪.实验结果表明,该方法车辆检测与跟踪效果良好,能满足实际交通监控系统的需求.     

运动目标检测与跟踪

运动目标检测与目标跟踪是判断采集的视频序列中是否存在运动目标、以及监控运动目标运动轨迹和时空变化的技术手段,在电子地图数据处理、X光像、遥感跟踪、军工设备和雷达信号处理中都有很重要的运用.本文基于两个背景变化不大的图像序列,背景模型的建立采用累计平均法,检测图像内容变化时利用重建的差分法,利用运动图形序列在时间和内容上具有连续性,建立运动前景影像的历史纪录图,然后通过对历史纪录图进行处理,输入到卡尔曼滤波跟踪器,实现动目标的检测与跟踪.实验结果表明,该方法能够准确地定位物体运动的方向,能确定运动目标的运动规律,能实现对运动目标的实时检测与跟踪,具有很高的鲁棒性,效果良好.     

改进ViBe算法与Meanshift结合的目标跟踪方法

为解决视频监控系统中因光照变化、相似颜色干扰及快速动目标而导致的目标易丢失问题,提出一种改进ViBe算法与Meanshift结合的目标跟踪方法。首先采用三帧差分和ViBe算法结合进行前景目标提取和检测,以消除鬼影的干扰,利用色度特征和梯度特征相结合的方法来抑制阴影;同时通过将边缘特征融入到Meanshift算法中,引入运动矢量在当前帧中预测下一帧运动目标的位置,实现场面监视环境中运动目标的持续、准确跟踪。通过在监控视频中行人、车辆及飞行器等不同场面目标做实验,验证了本文方法不仅能够持续、准确地跟踪运动目标,并且可适用于场面雾天低能见度条件下的运动目标跟踪。     

基于DSP的运动人体小车跟随系统

为弥补传统监控视野范围固定缺陷,并实现运动人体实时监控,采用图像处理方法,设计了一个基于数字信号处理器件(Digital Signal Processor,DSP)车载摄像头运动人体小车跟随系统。采用帧间差分法检测识别运动人体,提出一个基于灰度直方图的连续自适应均值漂移运动人体跟随算法,通过计算运动人体反向投影图的0阶矩阵和1阶矩阵,求出运动人体的质心坐标和宽度,作为下一帧跟踪框位置和大小。实验结果表明:电荷耦合器件摄像头采集的运动人体图像在DSP进行检测识别和跟随处理,正确地获得左转、右转、前进和后退等四个驱动信号,驱动小车跟随运动人体。实地测试表明:该系统能够实现对运动人体目标左右前后跟随,并时刻与运动人体保持一定安全距离。     

基于模型动态切换的运动目标实时跟踪

针对视频监控系统中运动目标的跟踪问题,提出了一种基于模型动态切换的实时跟踪方法.在运动目标分割之后,跟踪系统有效判定运动目标的遮挡状态,对未遮挡的运动对象采用基于区域的跟踪模型,对于相互重叠的运动对象采用基于SIFT特征的窄基线图像匹配模型.基于区域的跟踪模型采用简单的目标区域特征以及运动预测属性,实现快速地跟踪.基于SIFT特征的图像匹配模型利用被跟踪目标在相邻图像帧之间很小的尺度和外形变化以及基于目标区域位置预测出的有限运动范围,实现快速的窄基线小范围SIFT特征匹配和跟踪.实验结果表明,该方法具有较强的鲁棒性,能有效实现复杂遮挡场景下的多目标实时跟踪.     

融合时空多特征表示的运动人体目标跟踪算法

为提升运动人体目标的跟踪效果,缩短目标跟踪耗时,提出融合时空多特征表示的运动人体目标跟踪算法。利用运动人体目标位置的获取时间关系确定目标初始运动速度,根据目标区域的质心位置计算搜索窗,提取运动人体目标位置;融合待检测像素点、像素点矢量及最大似然估计值3大特征,将融合多特征表示引入运动人体目标的联合概率密度函数,利用运动人体目标检测门限检测运动人体目标图像像素点,确定运动人体目标区域;通过对运动人体目标的重采样及状态转移,完成运动人体目标的跟踪。实验结果表明:所提运动人体目标跟踪算法的跟踪准确率高到92%左右,跟踪耗时较短、跟踪查全率较好,跟踪效果得到了提升。     

相机运动状态下的实时运动目标跟踪算法

提出了一种相机运动状态下的实时运动目标跟踪算法。根据运动目标对光流结果的影响对特征点进行筛选;利用光流法对相机的全局运动进行估计;根据全局运动估计的结果对粒子滤波的运动方程进行修正,选取颜色直方图作为目标的特征模型,实现对移动目标的跟踪。实验结果表明,在相机运动的状态下,能够准确快速跟踪运动目标,可以达到实时性要求,具有非常好的鲁棒性。     

基于Nios Ⅱ的光学定位跟踪系统

介绍了一套由SOPC开发平台构成的定位跟踪系统,该平台核心为Altera的FPGA及内嵌的软核Nios Ⅱ CPU。系统采用DE2开发板、OV7670数字摄像头以及数字触摸屏实现。该装置操作方便,能进行一定范围内运动物体的光学定位追踪,同时还具备手动式协调定位功能。实验结果表明,该系统功耗低、设计灵活、可拓展性强、能稳定精确地定位被跟踪目标。     

一种基于SIFT的遮挡目标跟踪算法

针对运动目标遮挡的难题,提出一种新的遮挡目标跟踪算法.采用三帧取均值进行背景建模,采用相邻帧差法和背景差分结合自动提取出运动目标,对单运动目标生成SIFI(scale invariant feature transform)向量.当运动目标处于遮挡状态时,将遮挡区域与单运动目标进行SIFT特征匹配,通过特征匹配点的坐标...     

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 .     

基于单目运动摄像机的三维物体运动参数估计

针对单目视觉监测系统摄像机和目标物体同时运动时,如何有效测量物体三维运动参数的难题,提出一种基于单目序列图像对插入虚拟视点的算法确定运动物体位姿及运动参数的方法。动摄像机连续采集运动物体的图像序列,根据摄影几何原理对摄像机和运动物体进行分析,结合本质矩阵的特性,估算空间物体运动参数。实验结果表明,该方法能够在为摄像机与目标物体同时运动的情况下,有效地估测出物体三维运动参数,且该方法简单有效,具有较高的精确度和准确性。     

基于运动平台的运动目标检测与跟踪

为了实现大视场智能监控,本文提出了一种基于运动平台的运动目标检测与跟踪方法.在相邻帧之间通过块匹配进行运动补偿,采用三帧差分法分割出运动目标.当运动目标正常运动时跟踪其形心;当运动目标被遮档时,根据卡尔曼滤波器预测的形心跟踪目标.其中,对于块匹配,采用边缘点作为匹配块的中心点并根据摄像机的运动方向确定搜索范围,使处理速度提高了38.6%.另外,比较得出最小二乘法对运动目标运动状态突然改变时拟合效果差,因此采用卡尔曼滤波器进行预测.实验证明,本算法适应环境变化的能力强,而且平均每秒处理37.6帧,达到实时处理要求.     

嵌入式视觉实时跟踪系统

在差分得到的二值图像基础上，采用快速搜索算法确定运动物体，并用光流场方法跟踪运动目标。作者选择TMS320作为视觉跟踪系统的硬件平台，采用摄像机获取场景图像，通过软件捕捉场景图像中的运动物体，识别物体运动的方向和距离，实现了视觉实时跟踪功能。在此基础上，完成了分立器件构成的嵌入式视觉实时跟踪系统的设计，对于视觉技术的实际应用具有一定工程意义。     

移动目标的自动监视报警方法

为了快速准确地从背景中检测出移动目标,并控制云台对目标进行自动跟踪,提出了一种移动目标的自动监视报警方法。该方法充分利用连续图像特性,采用改进的帧间减影法检测运动,并用差分图像的阈值化方法分割出动目标;进而采用光谱滤波等技术提高图像传感器的探测灵敏度,进一步提高了该方法的作用距离。仿真结果表明,该方法可以有效、准确地对移动目标进行检测和跟踪。     

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.     

视频稳像评价方法研究

为有效地完成视频稳像评价任务,根据摄像头状态及场景中有无运动目标,将视频分为四类,并对每一类视频的稳像评价难点进行了分析。针对摄像头运动的条件下,峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)无法正确评价视频稳像效果的问题,提出了基于全局运动矢量角变化(variation of intersection angles,VIA)的方法来衡量两段视频的稳定程度。由于场景中运动目标对PSNR及VIA的计算均有影响,针对固定背景存在运动目标的情况,提出了基于背景重叠区域的PSNR方法;而在动态背景条件下,通过筛选运动目标上的运动矢量,有效去除前景运动目标对于全局运动矢量计算的干扰。实验证明,提出的评价体系,能够在不同类别的视频中去除运动目标带来的干扰,正确评价各类视频的稳像效果。