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1.
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
2.
针对异常事件监控的需求,提出一种运动目标跟踪算法.该算法首先运用背景减法检测出运动目标,然后运用SURF(speeded-up robnst features)对运动目标进行特征提取和特征匹配,结合扩展卡尔曼滤波器(EKF)实现目标跟踪.实验结果表明,该算法能够有效地解决静态场景下异常事件监控等问题,具有较好的实时性和鲁棒性. 相似文献
3.
讨论在复杂动态环境中基于象素级别和帧级别的背景更新算法及其实现验证.该算法可以对多种复杂的背景进行累积更新,通过实验验证表明该算法具有计算量小、运行速度快等优点;同时可以克服许多恶劣条件,包括虚影、摄像机的晃动和急剧的光线变化等.而且该算法可以用于实时监控跟踪领域,有效提高实时监控跟踪效率,也可以用于其他计算机视觉和视频分析应用领域. 相似文献
4.
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
5.
航拍视频具有监控场景范围大、采集设备移动迅捷等优点。与普通监控视频相比,航拍具有目标分辨率低、场景干扰因素多、采集设备不固定等问题,运动目标检测是个难题。针对这些问题,提出一种融合时空特性的两级运动目标检测算法。首先利用SURF算子完成图像匹配,解决摄像机移动问题,并结合目标的运动特性及自适应道路检测算法完成时域上的目标区域检测|采用HSV空间中的S分量图颜色特征,利用道路区域与目标区域的差异性完成空域目标区域检测。实验采用著名的VIVID Egtest01数据库以及Munich Crossroad01数据库中的数据,并与传统方法进行对比。结果显示该算法平均准确率达到93%,相比于传统方法有效性和鲁棒性更好。 相似文献
6.
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
7.
高智中 《荆门职业技术学院学报》2011,(7):48-51
针对视频监控领域面对的运算量大,实时性要求高的情况,依靠达芬奇双核（ARM＋DSP）处理芯片的高性能,设计了1个多目标的运动检测与跟踪系统。硬件系统围绕TMS320DM6446进行设计与实现,软件部分在Linux系统下实现了视频的采集,播放,运动目标的检测与跟踪。ARM端采用多线程处理方式,DSP端运行核心算法。算法采用了灰度空间与彩色空间、三帧差分与背景减法相结合的方式进行运动目标检测;跟踪部分采用动态权重系数的多特征融合匹配,最小二乘法预测形心的跟踪算法。经过实验表明系统检测与跟踪效果良好,实时性强,能够满足实时的对视频图像进行采集与处理的要求。 相似文献
8.
《赤峰学院学报(自然科学版)》2017,(2)
运动目标检测和跟踪技术是视频监控系统中的两大关键技术,本文以智能视频监控系统研究为基点,介绍了智能视频监控系统的兴起及组成部分、运动目标检测与跟踪算法的基本作用原理,阐述了基于智能视频监控系统的运动目标检测方法和运动目标检测方法的实现,分析了包括基于均值偏移的跟踪算法、基于粒子滤波的跟踪算法、融合Mean-Shift的粒子滤波跟踪算法在内的运动跟踪方法,对于后期智能视频监控系统的运动目标检测和跟踪研究具有一定的指导意义. 相似文献
9.
利用对称差分、肤色模型和几何特征相结合可以快速实现视频图像中的人脸检测,具体做法是:先利用图像对称差分方法得到运动区域,再用肤色检测方法在运动区域中得到人脸候选区域,最后通过检测眼睛位置,利用人脸几何特征精确定位人脸.此方法提高了检测速度,降低了误检率,可以应用在视频监控等实时系统中. 相似文献
10.
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
11.
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
12.
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
13.
本文提出了一种针对监控视频序列的分段算法．即通过计算输入视频帧与可更新背景帧的差异计算帧运动量,来实时更新背景,按当前帧与实时背景帧的差异进行聚类,然后按照每帧图像的类别对该视频序列进行分段,并提供了计算每帧图像时间的算法,从而可以确定各段视频的起止时间,该算法可以为后续的各种视频挖掘算法提供前期的视频数据处理,方便后续的视频数据分析． 相似文献
14.
《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
15.
传统的Camshift运动目标跟踪算法在目标遮挡或背景颜色干扰下,容易陷入局部最大值,造成目标跟踪丢失。针对这一问题,提出了一种结合Kalman滤波及Surf特征提取的改进算法。该算法需在视频序列中手动框选跟踪目标作为目标模板。将传统Camshift算法得到的目标候选区域与目标模板进行直方图对比,得到的巴氏系数若大于设定的阈值则说明目标跟踪丢失。采用Surf算法,在该帧图像中匹配出新的目标候选区域,最终得到候选区域的位置信息更新Kalman滤波。仿真实验表明,改进后的算法在复杂背景下仍然具有良好的跟踪效果。 相似文献
16.
在分析复杂天空背景下红外视频序列特征的基础上,针对红外小目标本身特性及红外序列低信噪比的问题,提出适合该环境的红外小目标检测算法.该滤波方法以形态学滤波理论为基础,首先采用均值滤波和Open ing-Tophat运算对红外视频序列进行预处理,然后运用基于均值和方差的统计分割方法提取图像中的运动目标,从而实现了红外小目标的检测.实验结果表明,所提出滤波方法具有良好的检测和分割效果,能够有效地改善跟踪精度. 相似文献
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在视频序列图像中,视频图像分割的主要目的是要在视频序列中分割出运动实体,背景差法能够在实时性要求很高的情况下从一段视频中将当前帧图像跟背景图像作差,然后提取出运动目标,而对差图像进行二值化是关键,自适应阈值方法通过对差图像的直方图进行分析寻找直方图上的一个点,该点到直方图最高点与最低点之间的线段的距离最大,为求该点,本文提出了一种快速算法,以该点对应的灰度值作为阈值,这样运动目标就能够被精确地提取出来. 相似文献
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高效视讯编码（HEVC）是新一代编码标准,在编码效率上有明显优势。监控视频结构特点是背景几乎不变,HEVC并没有考虑这种情况。使用动态背景模型（DBM）生成动态背景帧,作为HEVC帧间预测的参考帧,可以提高视频压缩效率。然而,运动缓慢的前景区域有时会被认为是背景区域,为此提出多层差值（MDM）算法,根据多层像素块差值更新背景,提高背景帧的质量。实验结果表明,与高效视讯编码测试模型HM14.0相比,在几乎不增加计算复杂度的情况下,采用该算法压缩效率平均提高了2%,最高提高了5.2%。 相似文献
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车辆检测是智能交通系统（ITS）的核心。探讨采用自适应算法对背景进行实时更新的方法,能有效削弱恶劣天气和环境变化在画面上产生的各种噪声。实验表明此方法具有很好的实时性,能满足视频车辆检测的要求。还探讨了一种在堵车的复杂环境下背景的实时更新算法,用前景静止物体表面灰度值的变化量,来估算背景的改变量,从理论上解决停车及车辆缓行条件下的背景更新问题,达到扩展背景差法通用性的问题。 相似文献