协同治理视角下城市更新项目公众参与有效性研究

传统高斯混合模型在抖动干扰下无法取得理想的运动目标检测效果,但实际的各种复杂情况下摄像系统均会存在抖动。针对这一问题,文中提出一种抖动干扰下运动目标检测算法：首先利用基于 AKAZE 特征点匹配算法,进行动态图像精确配准,消除图像抖动,做出运动补偿;其次利用高斯混合模型对配准后的视频序列进行运动目标检测,然后利用三帧差分技术对检测出的运动目标轮廓进一步补偿;最后使用连通域分析补全运动目标。实验表明,本文提出的方法能够满足检测要求,可以在抖动干扰下有效检测出运动目标。     

基于图像配准的动态场景运动目标检测算法

针对摄像机运动的动态场景下运动目标的检测问题,提出了基于Harris角点方根-算术均值距离配准的动态场景运动目标检测算法。首先将当前帧图像与前一帧图像进行配准,获取图像的全局运动参数;利用求得的运动参数对当前图像进行运动补偿;然后,将其与存储的前两帧图像进行帧差法,以获得运动目标的轮廓信息;以该运动目标区域为掩模,检测并定位该运动目标。实验结果表明,此算法能够较好的处理摄像机运动等动态场景情况下的运动目标定位问题,为运动目标的跟踪和识别奠定基础。     

一种基于改进混合高斯模型的运动目标检测算法

针对运动目标检测中ViBe算法的鬼影、阴影和噪声干扰问题,本研究提出一种融入改进混合高斯模型(GMM)的ViBe算法。该算法改进混合高斯模型的自适应性,使混合高斯模型的K值与学习率对背景进行自适应调节;对视频帧进行训练,构造"虚拟"背景代替第一帧图像进行背景建模,算法能够有效地提取背景建模初始化的视频运动目标,从而消除鬼影现象。该算法用像素分类法提取前景目标,经形态学处理得到完整的运动目标。实验结果表明:与几种运动目标检测算法相比,本研究提出的算法不仅能够有效地抑制鬼影、阴影和噪声干扰,而且该算法自适应性强、检测速度快、检测结果可靠。     

基于高斯混合模型和canny算法的运动目标检测

提出一种基于高斯混合模型和canny算法的运动目标检测算法.利用高斯混合模型计算像素之间的颜色信息,同时利用高斯混合模型更新背景信息;用canny算子提取图像的边缘信息;将颜色信息和区域结构信息线性融合起来,较好地解决了边缘信息明显的运动目标检测.实验中采用改进的加权高斯模型及传统的canny算法相结合.结果表明,本文...     

基于混合高斯模型优化的运动人体跟踪方法

复杂背景下运动人体目标的自动检测与跟踪效果常易受环境光线变化的干扰.面向变光线环境下运动人体检测与跟踪,提出一种基于混合高斯模型优化的Camshift检测跟踪算法,首先采用混合高斯模型进行前景建模,将外界扰动作为背景信息进行处理;然后进行色彩空间转换并计算反向投影值,进一步利用Meanshift迭代定位运动目标;最后,通过更新混合高斯模型及后续帧的处理保持人体目标的有效检测及跟踪.实验结果表明,该方法相较于传统的光流方法及Camshift算法,可更好地适应环境光线变化及枝叶晃动影响,较好地获取运动目标前景信息,提高运动人体目标的检测及跟踪精度.     

基于自适应混合高斯模型全方位视觉目标检测

针对全方位视觉传感器视野范围大的特点,提出一种基于自适应混合高斯模型的全方位视觉目标检测系统.该系统通过Hough变换检测全方位图像的中心,基于图像中心对全方位图像进行展开.对展开后的图像利用混合高斯模型进行背景建模,并自适应地更新背景模型,通过前景分割可以有效地分割出运动目标.在图像展开及混合高斯建模时,通过调整系统的采样频率可以较好地改善目标检测的实时性.实验结果表明,该系统可以在复杂环境中有效地检测运动目标,具有较强的准确性和鲁棒性.     

基于快速的混合高斯模型的运动目标检测算法

针对传统高斯模型实时性差的问题,该文提出了一种快速的背景更新策略.首先对彩色图像建立混合高斯模型,根据场景中象素点的稳定性来调整模型参数的更新速度;其次利用混合颜色空间的阴影检测算法消除前景图像的运动阴影;最后对该文方法进行了验证性实验,结果表明提出的运动目标检测方法有效、实时性好、对光照有较强鲁棒性.     

基于EmguCV的改进背景减除法运动目标检测方法研究

针对复杂场景中运动目标检测时出现的问题,设计了一种基于EmguCV的改进背景减除法运动目标检测方法。首先对每一帧图像进行混合高斯模型处理,再通过帧间差分算法进行背景更新,继而分析了传统混合高斯模型和传统的帧差分目标检测方法,并对算法进行了改进。利用Kmeans聚类算法采用不同的背景区域对复杂场景实现不同更新速率,在EmguCV框架的基础上利用C#语言实现对运动目标的检测。实验结果表明,该方法易于使用,且性能比较好。     

基于混合高斯模型和GPU的车辆闯红灯快速检测算法及实现

为实现对闯红灯车辆的准确快速检测,提出了基于混合高斯模型和GPU的车辆闯红灯检测算法。先用时间均值法根据监控系统运行后的第1个红灯期间采集的视频数据构建背景图像,再利用这个背景图像初始化混合高斯模型参数,进而采用混合高斯模型检测运动车辆;为实现实时检测,采用GPU并行计算对算法进行了实现。实验结果表明,该算法克服了实际道路监控视频中出现的混合高斯模型初始化参数选择不合理的问题,加快了混合高斯模型的收敛速度,实时性好。     

自动引导车视觉导航的灰度投影稳像算法

自动引导车(AGV)在运行过程中由于路面不平等原因产生随机抖动,引起摄像头所获得图像产生位移导致后续路径视觉跟踪不稳定;针对此问题,本研究搭建了AGV视觉抖动模型,在图像中划分出路径区域作为目标区域进行后续处理以减少背景中其它物体带来的干扰,然后通过快速灰度投影算法检测平移向量,利用运动补偿校正视频图像从而达到稳像目的。仿真结果表明:相对传统的投影曲线匹配法,本研究所用算法显著提高了图像平移向量检测精度并大大提高了运算效率,满足AGV对稳像系统高效性和实时性的要求。