基于高斯背景建模的目标检测技术

研究了室内环境下的运动目标的检测技术。讨论了各种目标检测的算法,提出基于室内相对静止背景下的目标检测算法,利用高斯背景建模方法提取较为理想与"干净"的背景帧,并可进行背景的自适应更新,然后再利用所得的背景与当前视频帧进行相减,得到视频中运动目标的前景图像,经过平滑去噪处理得到较为理想的目标检测效果。     

基于模糊控制的路径识别智能小车设计

本文介绍了一种C语言实现的基于模糊控制的智能小车系统,通过小车的位置值和位置差值建立模糊系统,配合以速度PID控制,达到智能寻迹和速度匹配的目的。文章着重阐述了智能车的路径识别方法和用C语言实现模糊算法的方法。智能车系统核心控制单元采用了具有模糊指令的MC9S12DG128单片机。实践表明,采用模糊控制的智能小车在路径识别的精准度,稳定性,及速度控制上具有明显优势。     

基于视频序列的目标检测与跟踪技术研究

针对计算机智能监控环境,文中提出一种改进的基于像素灰度出现概率最大值的背景建立方法,该方法克服了光照变化对背景重建的影响,使得背景建立的时间大大缩短。并采用一种新的自适应背景更新算法获得背景图像以进行目标检测,这种方法较好地克服了IIR法更新速度难以取值的缺点,使得更新速率可以达到自适应的效果;在目标跟踪阶段,使用基于卡尔曼滤波的方法对检测出的运动目标进行跟踪,由于卡尔曼预测可以大大减小特征匹配的搜索范围,因此提高了跟踪的实时性。实验结果表明,该文的算法能够快速有效地获得、更新背景,并且能够实时地对运动目标进行跟踪。