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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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《实验室研究与探索》2016,(2)
采集视频信息时因摄像机抖动造成图像不稳定,将给后期运动目标检测带来严重的误检测问题。针对此问题提出一种融合小波变换及自适应SIFT算法的运动补偿方案。首先引入基于阈值的小波变换对图像进行去噪,然后设计变步长迭代准则自适应地搜索匹配的SIFT特征点,保证了高配准精度的特征点对的获取,通过对比当前帧与参考帧匹配特征点的偏移量估计抖动参数,再利用改进的高斯混合模型对运动补偿后的视频帧进行运动目标检测。实验结果表明,与同类方法相比,能够获取具有更高配准度和稳定性的匹配特征点对以有效地估计抖动参数,具有良好的去抖动效果和较高的运动目标检测精度。 相似文献
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针对传统基于HOG特征与AdaBoost算法分类器在目标检测中存在检测速度慢、误差率大的问题,提出一种基于改进帧差法与AdaBoost算法相结合的动态行人检测方法。帧差法是运动目标检测的一种算法,能够将运动中的区域很好地显示出来。改进的帧差法不再单一使用一个阈值,而是利用多个阈值,以更好地分割出检测行人,再通过分类器进行多尺度检测来确定目标。该方法减少了传统HOG特征的检测时间,能够更快地找出感兴趣区域,并提高检测速度和误差率。 相似文献
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针对跳水运动视频中的人体运动目标分割问题,提出利用颜色信息进行运动目标检测和分割的算法。首先采用色相和亮度两个彩色分量加强图像中的颜色差异,使用OTSU算法对图像进行阈值分割,同时结合RGB颜色空间启发式肤色聚类,确定运动目标所在的连通区域,从而完成首帧运动目标的自动检测。在后续帧的处理中,以数学形态学方法进行自适应运动区域预测,运用改进的OTSU算法,提高了分割速度。实验表明,本方法有效地克服了复杂背景变化的影响,能够快速实现跳水运动目标的分割,且对运动对象的快速运动有较强的鲁棒性。 相似文献
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利用滑动窗口来进行镜头边界检测自适应阈值的计算是一种常用的方法。该文提出一种基于颜色——梯度模值二维直方图的自适应镜头边界检测方法。计算出帧间差值以后,在原有高斯模型滑动窗口内部增加一个滑动窗口计算自适应阈值。实验结果表明,该方法能有效避免滑动窗口方法中因窗口大小参数设置所导致的漏检问题,并且使检测性能得到进一步的提高。 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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针对跳水运动视频中的人体运动目标分割问题,提出一种简单有效的基于颜色特征运动目标检测及分割算法.首帧进行图像预处理,利用色相和亮度两个分量加强颜色差异,然后使用OTSU算法对图像进行阈值分割,结合RGB颜色空间启发式肤色聚类结果确定运动目标所在的连通区域,从而完成首帧运动目标的自动检测.在后续帧的处理中,通过数学形态学方法自适应预测出运动区域后,运用改进的OTSU算法在区域中分割运动目标.实验表明,本方法有效地克服了复杂背景变化的影响,能够快速实现跳水运动目标的分割,且对运动对象的快速整体运动有较强的鲁棒性. 相似文献
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基于视频的运动车辆检测及车型识别系统是智能交通系统的重要组成部分。论述了在固定摄像头拍摄的车辆图像序列中检测出运动车辆,使用了目前最常用也最有效的运动目标检测方法和背景差分算法,其中前景提取是背景差分算法的关键。实验表明:此方案可行。 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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基于小波分析的红外弱小目标检测算法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对红外弱小目标检测需求,根据红外弱小目标图像特性及其小波分析特性,提出了一种基于小波分析的红外弱小目标检测算法。算法首先对红外弱小目标图像进行小波分解;然后置低频小波系数为零去除背景,阈值化高频小波系数滤除噪声,自适应子带增强加强目标能量;最后进行小波逆变换并进行自适应阈值分割。实验结果表明,提出的算法速度快、抑制噪声的能力强。 相似文献
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《嘉应学院学报》2017,(8):37-40
鉴于传统的帧差法检测准确率不高,而且在光照变化、噪声干扰时鲁棒性不高,容易造成检测错误等问题,提出了一种改进的视频序列运动目标检测算法.该算法是将混合高斯模型与改进的五帧差分算法相结合:首先改进五帧差分是将当前帧与前2帧、后2帧进行差分二值运算,然后将4个差分的结果轮廓填充,最后进行先"与"再"或"运算;通过将混合高斯建模后得到的运动目标与改进的五帧差分算法得到的运动目标,进行逻辑"与"操作,最后再通过形态学处理检测出运动目标.从实验结果证明,改进的算法既能适应光照的变化,又能有效克服空洞的现象,与同类的算法相比具有更高的鲁棒性和准确率. 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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针对交通视频中车辆移动检测问题,结合交通视频镜头相对固定、实时性强的特点,研究了基于图像差分运动目标检测算法中的背景差分算法,在真实的环境中对运动的目标区域完成实验检测,然后对检测数据进行分析,在背景估计和背景更新算法上做了相应的改进。通过对实验数据的观察和分析,背景差分法在交通视频车辆移动目标检测中具有较好的适用性和通用性,能较好地对交通视频车辆移动目标进行检测。 相似文献
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针对智能交通系统中车辆阴影严重影响运动目标检测的问题,在混合高斯前景检测的基础上,提出了一种基于极限学习机的阴影检测方法。该方法只需提取前景像素点处的梯度值及其邻域的方差值来作为特征,并通过极限学习机来对其进行分类,获得真实阴影区域,无需预先设置任何经验阈值。最后实验结果表明,与传统方法相比,该方法不仅实现简单,而且可以准确地检测出阴影内部区域和阴影边缘区域。 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