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针对传统运动目标检测算法在动态背景条件下难以准确检测出运动目标的问题,提出了一种基于元胞自动机的动态背景运动目标检测算法。首先,根据SLIC算法分割视频图像,并应用多模态混合动态纹理模型对视频图像进行背景建模。然后,融合空时显著性检测与基于元胞自动机的自动更新机制得到优化的显著性图。最后,通过对优化后的显著性图做适当的阈值分割处理得到视频图像中的运动目标。实验仿真结果表明,在动态背景条件下该算法可以有效的抑制视频图像中非运动目标的显著性物体对检测结果带来的影响,检测运动目标的精度较高,并且具有一定的鲁棒性。 相似文献
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运动目标检测是视觉领域的重要研究内容,文章在研究了现有大量算法的基础上,提出了一种基于改进背景差法的运动目标检测方法,利用三帧差分图像法的主要思想,将背景差法和帧间差法结合起来,使它们优势互补,从而克服相互的弱点。实验结果表明,该方法可以很好地适应背景中存在周期运动干扰的情况,并且可以适应背景突变的情况。 相似文献
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生物视觉系统具有对运动目标敏感、分辨率调节迅速等特点,能准确无误地识别目标。对数极坐标变换(log polar transformation,LPT)是生物视觉的基础。对已有的传统运动目标检测算法进行了比较分析,并在仿生视觉认知模型基础上提出了一种基于对数极坐标变换和改进背景减算法的运动目标检测方法。该方法使用混合高斯背景建模,通过对对数极坐标变换后的图像进行柔和帧差法和背景建模的背景减算法,实现对运动目标的检测。通过实验分析,结果表明该方法可有效实现目标的准确快速检测定位和跟踪。 相似文献
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针对现有的满足实时性要求的检测算法,在复杂环境下检测效果较差,容易出现检测目标不完整和重影的现象,而具有较高准确性的检测算法,往往复杂度高,无法在无人机平台上满足实时性要求的问题,提出一种结合高斯模型和图像分割的运动目标检测方法。首先,在背景建模阶段,使用双高斯模型提高背景建模的准确性;其次,使用四叉树算法提取特征点并对特征点进行匹配;接着,计算前后帧图像中背景的运动参数,并对背景模型进行运动补偿;最后,结合背景模型与当前帧图像检测出前景目标,对前景周围区域进行图像分割,并与检测出的前景进行比较,得到最终的运动目标。实验结果表明,该算法能有效处理无人机运动对目标检测的干扰,检测出的运动目标轮廓完整且能满足实时性要求。 相似文献
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运动目标检测是视频监控系统的重要组成部分,针对传统的基于混合高斯模型(GMM)的运动目标检测方法存在的不足,提出一种基于颜色和梯度特征相结合的混合高斯模型的运动目标检测算法。该算法首先基于像素的颜色特征建立混合高斯模型,进行运动目标初步检测;然后结合像素的梯度特征,建立像素梯度的混合高斯模型,实现运动目标精确检测。通过在室内和室外等不同场景下进行的运动目标检测实验,结果表明,该算法能有效消除光照变化影响,抑制运动目标的阴影干扰,对室内和室外环境的运动目标检测都具有较好的检测效果和鲁棒性。 相似文献
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复杂场景中基于变块差分的运动目标检测 总被引:5,自引:5,他引:0
针对复杂场景中包含的摄像机扫描运动、随机抖动和目标运动,提出一种基于帧间可变块差分的运动目标检测算法.首先,利用全局特征点估计运动参数对帧间背景进行补偿,提取图像的全局特征点并匹配,以特征点集的最小位置误差和作为目标进行迭代,获取误差不大于0.5 pixel的全局运动参数,并精确补偿当前帧实现背景校正.然后,利用可变块... 相似文献
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权重系数自适应光流法运动目标检测 总被引:1,自引:0,他引:1
为了实现Horn-Schunck光流法权重系数的自适应设定与更新,研究了权重系数对Horn-Schunck光流法的影响规律,提出一种融合模糊C均值(FCM)聚类的权重系数自适应Horn-Schunck光流法。首先,统计不同权重系数下运动目标检测的光流总值变化曲线。然后,以光流总值的最优化为依据,结合两层模糊C均值(FCM)聚类寻找最优权重和基于固定迭代次数Horn-Schunck光流法的收敛点,从而自适应地获取最优权重系数,并将收敛阈值的人工设定转化为光流值的自动寻优。最后,通过标准视频序列进行测试以验证算法的有效性。实验结果表明:相比于其他权重系数值,最优权重估计的光流图像不但运动目标明显而且噪声较少。对运动目标检测的运行时间为0.106 0s,有用比为0.596 9,幅度误差为0.801 1,满足光流法运动目标检测的最优或次优性能。 相似文献
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动态多目标优化的运动物体图像分割 总被引:1,自引:0,他引:1
对小区背景下运动物体图像进行分割时多使用单目标或多目标优化方法,这类方法不能有效适应目标的动态变化,因此本文提出一种动态多目标图像分割优化方法。该方法将时间及环境动态因素作为动态因子,利用K均值(KMeans)算法和和模糊C均值(FCM)聚类算法构造多目标函数;结合动态多目标粒子群算法(DMPSO),使用背景差分法定义环境变化规则,实现动态多目标的图像分割。根据DMPSO算法优化后的聚类结果,分别与K-Means和FCM聚类方法得到的结果进行了对比。结果表明,动态多目标优化的Pareto最优解集分布均匀,图像分割准确率可达到95%,对图像识别的准确率可达到90%,具有较高的识别能力,能满足确定背景下运动物体的准确识别。 相似文献
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室内环境中的运动目标检测是计算机视觉领域的研究热点,而移动相机造成的动态背景是运动目标检测的难点。本文提出一种基于同步定位与地图创建(ORB-SLAM)三维背景估计的运动目标检测算法,首先使用移动相机遍历整个室内环境,采用ORB-SLAM技术建立当前全局环境的三维背景特征点云模型;然后基于局部视频建立局部三维特征点云,根据定位信息将当前局部三维特征点云与环境三维背景特征点云进行嵌入,基于环境背景信息,采用三维均值漂移(3DMS)算法,对局部三维特征点云进行前景特征点提取;运用深度卷积神经网络,对提取的前景特征点所在候选区域进行运动目标确认。通过多个室内场景的实际实验进行验证,结果表明本文方法具有较高的运动目标检测准确率和召回率,提出的运动目标检测算法充分利用了三维背景信息,采用深度卷积神经网络进行确认,有效地改善了检测的准确性和鲁棒性。 相似文献
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提出了一种新的运动目标检测算法,实现了只对帧图中感兴趣的运动目标区域进行背景匹配更新,能够较精确地检测出运动目标。该算法首先提出了双差分模型确定运动目标最大分布的可能区域,然后融合单高斯背景模型对此区域进行背景重建,再运用背景差分得到精确前景目标。仿真试验结果表明,该方法降低了运算的复杂程度,提高了检测精度,具有很好的鲁棒性。 相似文献
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针对基于云台的移动式摄像头视频监控系统,为准确、实时地对运动目标实施检测、跟踪,提出了一种基于状态分割思想的运动目标实时跟踪方法。该方法将运动目标检测跟踪过程按摄像头的运动状态分为静止、运动2个阶段。在摄像头静止阶段,采用基于混合高斯模型的背景差法检测运动目标,提取目标的颜色特征信息;在摄像头运动阶段,采用Camshift算法对运动目标进行跟踪。开发了基于 OpenCV 开源库的算法程序。实验结果表明,在目标颜色特征显著的情况下,该方法实现了移动式摄像头对运动目标的精确跟踪,并具有较好的鲁棒性和实时性。
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