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在帧差法和背景差分法的基础上引入了边缘检测以及形态学处理,提出了一种将基于边缘检测的帧差法与背景差分法相结合的算法,并进行了仿真实验.实验结果表明,该算法计算简单,有效地弥补了背景差分法与帧差法的不足,在场景发生局部亮暗变化的情况下能够取得较好的检测效果. 相似文献
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《淮北师范大学学报》2017,(2):64-68
为克服帧间差分法只适合于帧像素变化较大的视频检测及背景消减法只适合于固定背景模型的视频检测的缺点,提出一种新的基于帧间差分与背景消减的视频摘要算法,这种算法首先对前后两帧的帧图像像素进行检测,若无显著运动对象,则继续进行背景模型对比检测.实验结果表明,该算法能够快速、精准地对运动显著及不显著的视频进行摘要提取,浓缩事件精华,较高地还原视频关键信息内容. 相似文献
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针对场景照明变化、模型初始化以及阴影等问题, 提出了一种用于视频监视系统运动物体检测的统计多模态背景模型. 通过相隔固定的帧差值阈值化得到背景样本值, 并采用高斯核密度估计方法计算背景灰度的概率密度函数. 利用像素的邻域信息来去除由于摄像机抖动和场景小运动产生的噪声. HMMD色彩信息用来检测和抑制运动投射阴影. 实验结果验证了算法在交通监控前景物体分割中的有效性. 相似文献
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倪鹏 《吉林广播电视大学学报》2008,(4):94-95
用于数字视频监控系统中运动物体检测的算法是一种基于三帧差分法的对称差分运动目标检测算法。实验表明,这种算法对于光照、背景内容的变化不敏感。该算法能够有效地检测出图像中的运动物体。 相似文献
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分析目前运动目标检测跟踪中的经典方法,包括帧间差分法、背景差分法和Mean Shift法,探讨其适用范围及优缺点,然后对3种算法进行验证,给出实验结果,并分析其优缺点。 相似文献
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实时背景更新是数字视频监控中进行运动目标检测的关键技术,与基于PC的监控系统不同,嵌入式系统资源有限,难以执行复杂算法。为此提出一种帧间差分和背景减除法相结合的新方法,通过引入备份帧,有效实现了监控系统的自适应背景更新,并在嵌入式处理器DM6437上实现。实验结果表明该方法可以自动检测物体进出所引起的背景变化并进行背景更新,更新速度快,能够满足实时监控系统目标检测的需要。 相似文献
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针对视频中的运动目标离摄像头较近时由于形状的变化而导致目标边界测定不准确的问题,在帧间差分法的基础上,提出了一个求精运动目标边界的算法。先用得到边界值计算目标中心点,再对视频中的运动目标进行运动距离和速度的检测,并在Matlab中进行仿真。实验结果表明,该算法对帧差法的结果进行求精后,得到的运动目标的状态值更接近于实际情况,改进的算法更适合于视频中运动目标形状变化较大的情况下进行运动目标状态的检测。 相似文献
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为了能够准确、快速地跟踪运动目标,提出了改进帧间差分与局部Camshift相结合的目标跟踪算法。针对传统帧间差分法在运动目标提取过程中容易产生“空洞”的现象,并且对噪声敏感的问题,提出了三帧差分的运动目标检测算法。首先,利用三帧差分法,将相邻的三帧图像作为一组进行再差分,从而检测出中间帧运动目标的形状轮廓,然后将该区域作为运动目标的模板区域,并将该区域进行适当扩充,最后采用局部Camshift算法进行目标跟踪。实验结果表明,改进的帧间差分可以有效地弥补“空洞”现象,对噪声也起到了一定的抑制作用。同时,该方法克服了传统Camshift算法需要人为选择跟踪区域和容易发散的缺点,达到了预期的目标检测和跟踪效果。 相似文献
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针对用于实验室的网络摄像头存储大量无意义视频内容、占用存储空间大、查阅耗时耗力的问题,研究了一种基于ARM Cortex-A9的可运动目标检测的网络摄像头监控系统。该系统硬件由供电模块、ARM主控模块、外部存储电路、DUSB串口电路、USB电路、USB摄像头、网卡电路、路由器、服务器和客户端构成;软件基于Open CV函数库,通过获取初始背景帧及实时获取当前视频对应的图像序列,根据混合高斯模型背景减除算法对图像序列中每一帧图像进行前景提取和背景更新,并进行二值化处理,由白像素点个数来确定是否有运动目标。若有运动目标出现,通过网卡电路将监控视频数据经由路由器发送至服务器并保存。该系统在实验室现场进行测试达到了预期效果。 相似文献
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保持安全的社交距离在预防高传播风险疾病时起着至关重要的作用,为规范行人间的社交距离,减小行人间可能存在的新冠传播风险,提出一种基于单目视觉的多行人测距方法,实现对监控视角下的多行人间距测量。该方法通过行人检测模型捕捉监控视角下的多行人目标,利用单目测距原理,实现了多行人间的距离度量,通过分析这些距离来达到规范行人间的社交距离。实验结果表明,该方法能够高效和迅速检测出不符合社交距离规范的人群。 相似文献
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在对Kinect采集到的图像进行预处理后,为了实现行人运动目标检测,需要对行人目标进行特征识别,然后将识别分割的区域作为行人目标的备选区域。通过改进的自适应高斯混合模型的背景建模对预处理后的深度图像进行行人目标分割,分离出有用信息,然后利用Freeman链码方法提取连通域轮廓,作为行人目标的人体头部区域,便于后续对行人目标的跟踪与统计研究。试验表明,最终得到的结果达到了预期目标,算法准确性与鲁棒性很好。 相似文献
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在计算机视觉应用中,复杂场景运动目标检测是视频监控、目标追踪的基础,也是智能视频监控领域的研究热点之一。针对现有运动目标检测算法中阴影干扰和参数初始化粗糙的问题,在混合高斯背景建模的基础上采用HSV颜色空间替换原有的RGB颜色模式,并提出一种结合K均值算法与EM算法的参数初始化方法。实验表明,该算法可以有效抑制场景中运动物体的阴影干扰,检测结果更加精确,对复杂场景下的运动目标有较好的检测效果。 相似文献
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张淑军 《湖南科技学院学报》2015,(5)
针对视频监控系统,论文提出了一种基于自适应阈值的运动目标检测方法。通过帧间差分与背景差分相结合来检测运动目标。差分图像二值化时,利用自适应阈值算法来得到最佳阈值。实验结果表明该方法具有很好的实时性、有效性和鲁棒性。 相似文献
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针对俯视的行人,提出一种基于俯视行人特征、矩形分块特征、颜色均匀特征等多特征融合的行人检测和跟踪方法。该方法主要由4个部分组成：运动检测、目标识别、目标跟踪建模、目标跟踪。系统在整张图像上用检测窗遍历扫描的方式检测是否含有人头目标,每次移动都是在原图像的一个采样,将所有候选目标都依次检测,保留目标图像;同时,对检测到的目标重新建模以便后续跟踪;最终利用MeanShift算法跟踪检测到的目标。实验表明：该算法精度高、速度快,能有效避免漏检、误检等情况,可以很好地适应复杂场景下的行人检测 相似文献
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针对红外图像中行人检测算法准确率低、漏检等问题,提出了一种基于改进YOLOv5s的红外行人目标检测方法。首先,利用Transformer编码结构替换C3模块中的Bottleneck结构,以加强检测网络的特征融合能力;其次,利用递归门控卷积gnConv对视觉感受野模块RFB进行改进,并在YOLOv5s头部检测网络前加入改进的RF-gnConv模块,以提高模型对各种复杂场景行人检测的适应力;最后,利用OTCBVS数据集对算法模型进行验证。结果显示：改进后的算法模型平均精度均值达到97.3%,检测速度为63帧/s,验证了改进算法对红外图像中行人检测的有效性。 相似文献