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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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《洛阳师范学院学报》2015,(8):35-38
本文阐述了在视频场景中进行运动物体检测的基本流程.介绍了视频目标跟踪的基本算法及其研究进展,包括基于帧差的方法、基于背景模型的方法、基于光流的方法、基于上下文的方法,文章分析了它们的优缺点. 相似文献
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针对道路交通车辆检测问题,提出了一种利用边缘特征与垂直投影结合的运动车辆阴影消除方法。先用混合高斯背景模型提取出背景,利用背景差检测出运动车辆区域,再用区域填充去掉目标区域的噪声,最后利用边缘特征与垂直投影结合,消除阴影。 相似文献
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《淮北师范大学学报》2016,(4)
为去除运动目标检测中阴影造成的误检漏检问题,提出一种基于多特征自适应融合的运动目标阴影检测方法.目标特征的相似度构造目标的多特征描述,利用线性加权将多个特征集成在阴影检测方法中,具体利用目标的YUV颜色空间的亮度色调特征与梯度纹理特征等实现多特征自适应融合的阴影检测.实验表明,该方法阴影检测的有效率在85.3%以上,并且能很好地满足实时场景要求,为后续交通参数的提取等工作奠定良好的基础. 相似文献
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随着信息技术和计算机视觉技术的发展,仓储管理自动化和智能化成为趋势,对仓储物体进行准确检测变得尤为重要。针对仓储环境下的物体检测应用场景,提出一种基于SSD的仓储物体检测算法,实现对仓储环境下的物体智能检测。首先采用VGG16网络进行图像特征提取,然后在仓储物体数据集上进行模型训练,最后通过优化模型参数将训练好的模型应用于仓储物体检测。在创建的仓储物体数据集上训练SSD300和SSD500两种模型,获得的仓储物体检测准确率（mAP）分别为91.83%和94.32%,表明该算法基本实现了仓储物体的准确检测。 相似文献
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现在用Flash开发的多媒体课件是越来越多了。大家知道,不管在什么多媒体课件中,物体的运动往往是不可缺少的,而不同的多媒体课件里物体运动的方式又不尽相同。所以,想学习制作Flash多媒体课件首先要学会如何实现物体的运动。这里介绍三种方法:方法一:通过单击按钮实现物体的运动这种方法一般在需要按键的多媒体课件中使用。你也可以给某个实体加上这段代码,然后通过单击这个实体使物体开始运动。1.打开Flash,按快捷键“Ctrl M”打开犤MovieProperties犦面板。根据你的要求设置场景大小和背景颜色。2.按快捷键“Ctrl F8”新建一个名为Gra… 相似文献
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1IntroductionBackground subtraction methods are extensively ex-ploited for moving object detection in videos in manyapplications ,such as traffic monitoring[1],human mo-tion capture[2]and video surveillance[3]. The centralidea behind such methods is to segment foreground ini mage sequences taken from a fixed camera by com-paring each newframe to a model of the scene back-ground . Therefore , correctly and efficiently modelingand updating the background model is one of the mostchallenging aspec… 相似文献
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Detecting objects of interest from a video sequence is a fundamental and critical task in automated visual surveillance. Most current approaches only focus on discriminating moving objects by background subtraction whether or not the objects of interest can be moving or stationary. In this paper, we propose layers segmentation to detect both moving and stationary target objects from surveillance video. We extend the Maximum Entropy (ME) statistical model to segment layers with features, which are collected by constructing a codebook with a set of codewords for each pixel. We also indicate how the training models are used for the discrimination of target objects in surveillance video. Our experimental results are presented in terms of the success rate and the segmenting precision. 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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CHU Yi-ping YE Xiu-zi QIAN Jiang ZHANG Yin ZHANG San-yuan 《浙江大学学报(A卷英文版)》2007,8(4):586-592
Video object segmentation is important for video surveillance, object tracking, video object recognition and video editing. An adaptive video segmentation algorithm based on hidden conditional random fields (HCRFs) is proposed, which models spatio-temporal constraints of video sequence. In order to improve the segmentation quality, the weights of spatio-temporal con- straints are adaptively updated by on-line learning for HCRFs. Shadows are the factors affecting segmentation quality. To separate foreground objects from the shadows they cast, linear transform for Gaussian distribution of the background is adopted to model the shadow. The experimental results demonstrated that the error ratio of our algorithm is reduced by 23% and 19% respectively, compared with the Gaussian mixture model (GMM) and spatio-temporal Markov random fields (MRFs). 相似文献
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Statistical and contextual information are typically used to detect moving regions in image sequences for a fixed camera. In this paper, we propose a fast and stable linear discriminant approach based on Gaussian Single Model （GSM） and Markov Random Field （MRF）, The performance of GSM is analyzed first, and then two main improvements corresponding to the drawbacks of GSM are proposed： the latest filtered data based update scheme of the background model and the linear classification judgment rule based on spatial-temporal feature specified by MRF. Experimental results show that the proposed method runs more rapidly and accurately when compared with other methods. 相似文献
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本文采用了一种运动目标存在情况下的背景重建算法,能较好地抑制外界环境变化带来的影响。该运动目标检测算法通过一定数量帧的学习、统计,找到各坐标点像素灰度等级的分割阈值。在对当前帧图像进行背景差分后,分割出运动目标区域。若存在运动目标,则根据串行边界跟踪算法获得运动目标轮廓。获得边界后,模型将绘制方框显示运动物体,并发出警报。该运动目标检测模型用VisualC＋＋给予实现。 相似文献
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针对运动目标检测中背景模型的获取和更新,描述了自适应背景模型常用的几种背景模型,并对这些背景建模和更新进行了分析和比较,最后通过试验验证了各自的有效性. 相似文献