基于时空结合概率模型的运动估计和分割方法

探讨了一种基于贝叶斯框架的时空标记场最大后验边缘概率与最大后验概率相结合的运动对象分割算法.通过建立贝叶斯分布模型,求得对象分割标记场的最大后验概率,引入最大后验边缘概率求取最小能量.该算法将时间域分割结果作为初始标记场,空间域的分割结果作为图像的观察场,获取初始运动数目以及相应的运动模型的初始参数,然后通过参数估计,不断更新模型参数,之后通过把每个运动区域和运动模型相关联,来估计运动区域,最终达到分割的目的.实验结果证明,研究的方法对运动目标分割具有较好的分割效果.     

一种新的车辆遮挡检测与分割方法

遮挡是图像处理和运动物体跟踪过程中比较难解决的问题。针对交通视频中车辆遮挡问题,提出了一种基于统计模型的车辆遮挡分割算法。该算法在提取出运动车辆的基础上,使用横向-纵向扫描方法对运动车辆前景模板进行去空洞处理,得到完整的运动车辆区域;利用统计模型判断是否发生遮挡,如果判断车辆发生遮挡,在加入纠错机制的前提下得到正确的遮挡点,同时确定遮挡区域;利用边缘提取方法分割出遮挡区域,得到完全分隔的车辆。实验结果表明,该方法能够很好地解决车辆部分遮挡问题。     

基于贝叶斯模型的相机间人群目标识别

准确获取相互遮挡粘连目标的位置特征,是在视野有重叠区域条件下进行相机间目标识别的关键。提出首先构造人体模型,利用贝叶斯模型将粘连目标的分割问题转换为求解最大后验概率问题,然后依据获得的目标轴线特征,在不同的相机间按照最小距离原则进行相同目标的匹配识别。结果表明,利用人体模型进行人群分割的抗干扰能力强,目标识别的准确率较高。     

利用视频图像检测车位状态的方法

为了实现停车场空车位的快速自动寻找,提出了一种用于视频图像车位检测的车位组合状态网络模型,在最大后验概率意义下,求解最可能的车位状态.对改进的HSI车位图像像素进行贝叶斯分类,利用预先训练好的条件概率计算出相邻车位状态传递概率,通过车位组合状态网络的优化,确定出最佳的车位状态.该方法可以很好地解决车辆遮挡所造成的误判问题,准确地检出车位的占有情况.实验结果表明,该方法具有较高的准确性与鲁棒性,特别是可以较好地消除车辆相互遮挡和环境光线变化对检测结果造成的影响.     

交叉口入口路段车流量及车辆换道率检测研究

针对交叉口入口路段交通视频中存在车辆遮挡严重、频繁走停以及频繁换道插队等特点,提出了一种获取交叉口停车线后大视野范围内车流量以及车辆换道率的检测方法.首先采用多级虚拟特征线生成多级时空图,对车辆进行快速检测和分割,获得车辆候选区域;然后对车辆候选区域内局部特征点进行初步分组和跟踪,并根据相同组内特征点运动趋势相似性来修正分组,解决车辆遮挡问题,用于检测车辆换道率;最后将多级时空图与特征点跟踪相结合,进行相互反馈,实现对车辆准确分割和鲁棒跟踪,避免车辆行驶中走停的影响.实验结果表明,通过该方法能实时准确地获取大视野范围内交叉口入口路段车流量和车辆换道率的交通参数.     

利用七宫格的遮挡车辆凹性检测与分割

目的:交通场景中车辆间的距离过近或相互遮挡容易造成识别上的粘连,增加了准确检测目标车辆的难度,因此需要建立有效、可靠的遮挡车辆分割机制。方法:首先在图像分块的基础上确定出车辆区域,根据车辆区域的长宽比和占空比进行多车判断;然后提出了一种基于“七宫格”的凹陷区域检测算法,用以找出车辆间的凹陷区域,通过匹配对应的凹陷区域得到遮挡区域;最后,将遮挡区域内检测出的车辆边缘轮廓作为分割曲线,从而分割遮挡车辆。结果:实验结果表明,在满足实时性的前提下算法具有较高的识别率,且能够按车辆的边缘轮廓准确分割多个相互遮挡的车辆。与其他算法相比,该算法提高了分割成功率和分割精度,查全率和查准率均可达到90%。结论:提出了一种新的遮挡车辆分割方法,有效解决了遮挡车辆不宜分割和分割不准确的问题,具有较强的适应性。     

一种新的基于吉布斯随机场的视频运动对象分割算法

与现有的视频运动对象分割算法不同, 本文提出一种新的基于吉布斯 (Gibbs) 随机场模型的视频运动对象的分割算法, 该算法将运动对象的运动场作为主分割信息, 空间像素值的一致性作为次要分割信息. 该算法首先对运动矢量场进行累加和滤波处理；然后在 Gibbs 运动场模型的势能函数的定义中引入空间相关影响因子, 采用最大后验概率的方法进行分割；最后细化运动对象边缘. 对多个视频序列的测试, 实验结果表明该算法比现有基于光流的分割算法更准确的分割运动对象.     

混合空间新型贝叶斯网络模型的图像分割应用研究

现有研究工作没有确定概率向量模型的混合部分比例,所以无法解决MCMC方法的迭代收敛性问题。在具有空间平滑约束的高斯混合模型GMM基础上提出新型贝叶斯网络模型并应用于图像分割领域。模型应用隐Dirichlet分布LDA的概率密度模型和Gauss-Markov随机域MRF的隐Dirichlet参数混合过程来实现参数平滑过程,具有如下优点:针对空间平滑约束规范概率向量模型比例;使用最大后验概率MAP和期望最大化算法EM完成闭合参数的更新操作过程。实验表明,本模型比其他应用GMM方法的图像分割效果好。该模型已成功应用到自然图像和有噪声干扰的自然艺术图像分割过程中。     

户外环境下抗遮挡的运动目标跟踪方法

针对户外环境光线和气候条件多变以及目标间相互遮挡对目标检测和跟踪的影响,提出了一种基于改进的高斯混合模型方法来检测运动目标,并消除噪声和阴影;同时采用基于Kalman滤波器的预测模型和最大后验概率目标匹配相结合的方法来实现目标的连续跟踪。实验表明,该方法能实现目标的稳定跟踪,且能够处理目标相互遮挡的情况,计算复杂度较低,基本满足实时应用的需求。     

基于仿射特征描述的鲁棒车辆遮挡检测方法

在交通场景下进行多目标跟踪时,往往会存在车辆之间的相互遮挡,使得基于视觉的车流量计算准确度受到严重影响。针对这一问题,提出一种基于仿射特征描述的鲁棒车辆遮挡检测方法,该方法利用车辆的角点特征,建立基于仿射变换的车辆特征描述模型,判断车辆之间是否存在遮挡现象,再对遮挡车辆进行特殊分割,保证了车辆跟踪以及车流量统计的准确性。通过50段5分钟连续视频,每个视频中出现车辆遮挡时段大于1分钟,遮挡频率25%,遮挡帧数大于500幅进行试验,算法的车流量统计的正确性达到95%,正确跟踪率达到98%,验证了该算法的有效性。