基于五帧差分和模板匹配的运动目标检测识别

针对帧差法和背景差分法检测运动目标准确率低,自适应能力弱等缺陷,提出了一种改进五帧差分法与背景差分法和模板匹配相结合的运动目标检测和识别算法;通过改进的五帧差分和背景差分法融合的算法从视频图像序列中检测出运动目标;利用形态学方法去除噪声,改善运动目标提取效果;在Harris算法提取图像匹配特征值的基础上角点配准,提高图像识别的准确率,通过提取目标特征与自适应模板图像进行特征匹配的方法实现了目标检测识别和跟踪。仿真结果和实验表明该方法有噪声和部分遮挡的运动目标有良好的检测识别效果,识别率达到了95%。     

一种快速目标检测跟踪方法研究与实现

阐述目标检测跟踪详细过程,提出一种近距离复杂背景下使用快速模板匹配方法对运动目标检测跟踪的方法。该方法针对目标的环境,利用高斯-拉普拉斯滤波器预处理,进而对相邻图像的差分图像获取和识别运动目标中心和区域大小,然后利用相关匹配算法并结合改进的十字搜索法对目标进行快速持续的检测跟踪。实验表明该方法是有效的。     

基于图像分割与特征匹配的目标检测及跟踪

提出了一种静止背景下多运动目标检测与识别跟踪的新方法。该方法将自适应背景差分法与特征匹配算法相结合。首先,利用自适应背景差分法检测出运动目标,然后标记前景区域,提取前景区域的大小和形心作为目标特征,在形心位置特征空间上运用最小距离搜索算法以实现目标跟踪。实验结果证明,该算法对刚体和非刚体目标均能快速、有效地识别跟踪,并且具有良好的鲁棒性。     

基于Kalman和GMM-PBAS融合的红外视频目标检测与跟踪

红外成像系统已被广泛地应用于红外精确制导、视频监控、搜索和跟踪等领域。基于红外视频的目标检测与跟踪是上述领域中的一项重要技术,文中通过结合GMM和PBAS算法的优点进行背景提取,再结合Kalman滤波进行目标检测与跟踪。实验证明该方法能够在多种外部扰动情况下准确地提取背景并抑制阴影对真实运动目标的影响。     

基于动态图像处理技术的动目标检测与跟踪

针对摄像机与目标同时运动情况下运动目标的检测与跟踪问题,提出了背景匹配法.通过相关匹配算法使背景对齐,结合帧间差分技术有效地将运动目标提取出来;然后通过预测未来路线,运用光流学与对应物的对应方法进行运动目标跟踪.     

基于三步搜索法的特征相关目标跟踪算法

针对相关匹配跟踪算法,提出一种新的基于三步搜索法的特征相关跟踪算法。该算法利用Moravec算子提取目标灰度特征,并根据特征点选取相应的子模板,然后利用三步搜索法进行多子模板的相关匹配。该方法可以在大幅度缩短相关匹配的搜索过程的基础之上适应运动目标的旋转、缩放等情况。实验证明该算法实际应用的可行性。     

基于Kalman滤波原理的运动目标跟踪

应用Kalman滤波原理,对运动目标进行跟踪,缩小目标的搜索范围,实现快速实时跟踪,使跟踪更为准确.理论分析和实验结果表明,该算法与常规的模板匹配法、直方图模板匹配法等算法相比,有效地提高了目标跟踪的速度及跟踪的准确性.该算法对运动目标进行跟踪,运行速度可提高三倍.     

空域视频场景监视中运动对象的实时检测与跟踪技术

本文分析了空域视频场景中运动对象实时检测、跟踪系统的模型。提出了一种在运动背景下实时检测与跟踪视频运动目标的技术。该方法首先进行背景的全局运动参数估计,并对背景进行补偿校正,将补偿校正后的相邻两帧进行差分检测。然后利用假设检验从差分图像中提取运动区域,利用遗传学方法在指定区域内确定最优分割门限,提取视频运动对象及其特征;最后利用线性预测器对目标进行匹配跟踪。在基于高速DSP的系统平台上的实验结果表明该方法取得了很好的效果。     

基于视频的运动目标检测与识别

为了对目标进行跟踪和识别,针对固定场景提出一种基于视频的运动目标检测和识别算法.该方法采用改进的混合高斯模型为动态背景更新方法,并结合梯度背景差分方法及Otsu's阈值分割法提取出运动目标,然后利用目标特征参数建立目标链,通过两条目标链间的目标特征匹配实现运动目标的快速跟踪与行为识别.该方法与传统方法相比具有更好的学习能力,提高了算法的场景适应性,从而有效地提高了运动目标检测的正确率和快速性.实验结果表明该方法具有良好的鲁棒性和自适应性.     

基于粒子群算法和卡尔曼滤波的运动目标跟踪算法

针对目前一些常用的运动目标跟踪算法存在跟踪精度不高、实时性低、对遮挡问题处理不佳等问题,提出一种粒子群算法与卡尔曼滤波相结合的新的运动目标跟踪方法。利用卡尔曼滤波预测目标中心在下一帧图像中的位置,从而极大减少了搜索范围,并以该位置为中心建立目标搜索区域。然后以目标的灰度统计特征对目标模板和候选区域进行匹配,确保跟踪准确性。为了有效减少搜索匹配次数、提高实时性,利用粒子群算法在搜索区域找到和目标模板最相似的区域,从而找到最优中心位置,并以该位置作为卡尔曼滤波的观测值,进行下一帧跟踪。仿真实验结果表明新算法显著提高了跟踪的实时性、精确性,并对部分遮挡能较好地处理。     

运动目标检测与跟踪算法的改进与实现

提出了一种对视频图像中运动目标检测并进行实时跟踪的新方法。该方法利用基于背景建模的背景差分与改进的带时间戳的运动历史图像(tMHI)的目标分割相结合的算法对运动目标进行检测,在获取到视频流中的运动目标轮廓后使用基于tMHI的运动梯度算法来实现运动目标的跟踪。实验结果表明,该方法能够对指定区域内的目标进行有效识别和准确跟踪,并且弥补了运动目标暂时性停止时无法检测出来的不足。     

实时目标检测与跟踪系统的设计与实现

针对固定监控场景设计并实现了一个实时的运动目标检测与跟踪系统.在复杂背景下,改进的三帧差分法能准确、快速检测出运动目标.金字塔图像的Lucas Kanade光流法跟踪目标容易丢失;传统的模板匹配跟踪方法由于对图像利用率高,其跟踪比较准确,但计算量大.文章将两者结合起来,可以避免上述问题.实验表明,该算法能较好地实现目标跟踪、获得目标运动轨迹,且具有良好的实时性和鲁棒性.     

基于OpenCV的运动目标跟踪系统研究

本文分析比较了传统运动目标检测的3种主要方法：背景图像差分法、时态差分法和光流法,在此基础上给出了一种背景图像预测算法,大大减少了因为背景变化而产生的目标检测误差。本文基于OpenCV设计出改进的运动目标检测与跟踪算法,实现了运动目标的跟踪,并在VC＋＋编译环境下,利用USB摄像头作为视频采集器,通过观察实验结果可以看出,本文的运动目标检测算法能够正确地检测出视频图像中的运动目标,而且在检测性能上优于普通的自适应背景差分法。     

基于智能视频监控系统的运动目标检测和跟踪

以DaVinci技术的TMS320DM365作为处理器,完成周边模块的配置以及监控系统的设计,并以用改进型背景更新差分法和Kalman滤波方法对运动目标进行检测和跟踪。实验结果表明,改进后的算法在对运动检测中背景更新和目标提取有更好的效果,同时也满足了系统运算量小、实时性强的需求。     

结合直方图反投影的多特征运动阴影检测算法

针对视频监控中运动阴影影响目标检测跟踪准确性的问题,提出一种结合直方图反投影的多特征运动阴影检测算法。首先利用背景减除法,得到前景区域并进行初步筛选;然后在背景区域建立亮度、颜色、梯度特征的联合直方图,以反投影的方式投影到前景区域得到运动阴影概率图;最后结合空间一致性和滞后阈值,对概率图进行分割得到运动阴影区域。与典型算法进行对比的实验结果表明,本文算法能够有效区分阴影与目标,适用于实时的运动目标检测与跟踪。     

基于区域特征的视频序列人脸快速检测

提出了一种基于区域特征的快速人脸检测算法.采用瞬时差分和背景差分获取并跟踪运动目标.消除了运动目标引起的背景模型更新误差.在检测到的运动目标区域内.通过基于区域特征的马赛克三分图模型检测人脸区域,并利用频率直方图方法合并所检测区域,最终获得人脸位置.实验结果表明,平均检测时间为30ms/帧,检测准确率可达95.7%,算法复杂度低、检测效果好,适合各类视频图像的人脸实时检测.     

复杂监控环境下运动目标的检测和跟踪方法

具有实时检测、跟踪和分析判断的智能化监控系统是智能化监控系统发展的必然趋势,本文提出一种在实时监控下检测和跟踪运动目标的方法,首先使用背景差分法检测出运动目标,并定期使用背景更新策略对参考背景进行局部更新,这样可以提高目标检测的精确度。目标跟踪时在不同的尺度空间获得目标的关键点,增强算法目标在遮挡情况下的鲁棒性,接下来使用mean shift算法估计目标在下一帧的位置。采用IBM研究中心的测试视频序列对本文的方法进行了测试,实验结果表明,该方法是有效可行的。     

Vehicle Tracking and Speed Measurement system (VTSM) based on novel feature descriptor: Diagonal Hexadecimal Pattern (DHP)

Object detection and tracking is an important and active research area in computer vision community. The proposed Vehicle Tracking and Speed Measurement (VTSM) system can find out speed parameters of the vehicles. Speed parameters are used to take judgment on accidents at a low cost. The main objective of this paper is to develop an algorithm that can detect foreground, track specified object and calculate speed parameter of the object. Identifying stationary background from moving objects in a video is a critical task. To achieve superior foreground detection quality across unconstrained scenarios, a novel dynamic background subtraction and object tracking algorithm using a novel Diagonal Hexadecimal Pattern (DHP) is proposed. Metric F-score and MOTA are used to measure the performance of the proposed system. From the results, it is observed that the proposed system gives good results for the background subtraction and tracking.     

基于图像融合的空间运动目标检测算法

文中提出了一种结合背景减除法和瞬时差分法在图像序列中检测运动目标的算法．算法利用瞬时差分法得到当前图像中运动目标的轮廓信息,在更新背景模型时不更新运动目标轮廓内区域,避免了由运动目标引起的背景模型更新误差．实验结果表明,该方法可以实现静止背景下图像序列中运动目标的检测,具有实时性,并能得到较好的检测结果．