地铁监控中的行人检测方法

针对地铁视频监控中行人检测问题,提出了一种将背景建模与形态学相结合的行人检测方法。算法首先对视频序列图像进行预处理;然后利用背景建模不断更新复杂环境中运动区域,提取目标区域;再通过改进的形态学算法对目标区域进行人体检测。实验结果表明,该方法能够准确地检测地铁视频监控中的行人,运算速率较快,鲁棒性较高。     

基于计算机视觉的人流量双向统计

提出了一种采用视频监控系统对人行通道口进行双向人流量计数的方法。首先建立发色模型与头部形状模型,采用形态学运算提取人的头部目标,然后跟踪目标建立人头目标移动链,依据目标链位置信息判别行人的进出方向,最后设置感兴趣的检测区域,并对通过该检测区域的行人计数。实验结果表明,该方法能实时有效地统计通道口处双向人流量。     

基于ViBe算法及Canny边缘检测的运动目标提取

为了能快速提取视频监控中的运动目标,提出将ViBe算法与Canny边缘检测算法相结合快速准确提取运动目标的方法。该方法利用ViBe算法检测运动目标,运用Canny算子提取运动目标边缘轮廓,并将其与通过区域填充得到的精确运动目标相"与",获取运动目标准确的外边界;通过膨胀、腐蚀、闭运算等数学形态学图像处理,得到运动目标完整检测区域,结合相对应视频序列帧可以提取运动目标。实验表明,该方法可以快速、实时地提取多运动目标。     

视频运动矢量的获取FPGA实现

提出一种视频运动检测的方法,通过融合帧间差法、色彩匹配法、区域特征匹配法、目标关键位置选取和光流场分析的视频运动检测方法,对视频数据流进行分析计算,获取运动目标的运动矢量.在Altera公司的FPGA试验平台DE1上,构建了视频运动检测矢量获取的验证系统.实践结果表明,该方法能够实时分析目标运动信息,快速准确获取视频流中目标的运动矢量.     

公共区域监控视频数据目标特征跟踪定位方法

为了提高公共区域监控视频的目标定位检测能力,需要进行目标特征跟踪定位算法设计,提出一种基于图像超分辨率重建的公共区域监控视频数据目标特征跟踪定位方法。构建公共区域监控视频的三维图像重建模型,采用边缘层的高分辨融合方法进行公共区域监控视频图像数据的三维结构重组,提取公共区域监控视频的关键特征点,用图像退化模型进行公共区域监控视频数据目标特征检测,结合线性滤波模型使得监测输出图像满足最优匹配特征解,提高对公共区域监控视频数据目标特征跟踪能力。引入引导滤波方法进行公共区域监控视频数据的图像超分辨重建,实现对目标特征准确跟踪定位。仿真结果表明,采用该方法进行公共区域监控视频数据目标特征跟踪定位的准确性较高,图像重建能力较强,归一化均方根误差较小。     

基于运动信息与多尺度分水岭的视频目标分割

从视频序列中提取视频目标是基于内容编码中的一项关键技术。提出了将高阶统计运动检测和多尺度分水岭相结合的视频目标分割算法。该算法首先利用高阶统计运动检测算法检测出运动区域,通过后处理得到运动目标的初始模板。然后,用小波变换对视频图像进行多分辨率分解。在最低分辨率上应用分水岭算法分割得到具有精确边缘的分割区域,通过将区域融合后的区域逐步投影到高分辨率图像上并结合高分辨率图像上的分水岭算法逐步提取出具有精确边缘的区域。最后,将运动目标的初始模板和多尺度分水岭分割得到的区域结合起来提取出具有精确边缘的视频对象。实验结果表明该算法能有效地分割和提取出视频序列中的视频对象。     

基于卷积神经网络的实时视频目标检测优化方法

文章引入动态感兴趣区域（DynamicRegionofInterest,DROI）策略,提高基于区域卷积神经网络的快速目标检测（Faster Region-based Convolutional Neural Networks,Faster R-CNN）模型在实时视频目标检测任务中的性能。首先,分析FasterR-CNN;其次,提出一种基于DROI的优化方法,通过动态调整感兴趣区域以适应目标的运动和变化;最后,在MOT17数据集上进行实验,验证该优化方法的有效性。     

基于灰度差分的新闻视频标题字幕探测

为实现新闻视频图像中标注文本的快速检测与定位,提出了一种有效的字幕定位方法。该方法通过灰度差分统计对视频帧中文字区域进行行定位,再利用行定位信息得到的子图像在垂直方向的投影进行列定位,最后对预处理结果进行过滤和合并得到文字区域定位的精确结果。实验结果表明：该方法效果良好,不受文字大小影响,不受图像背景复杂度限制,方便快捷。     

基于改进混合高斯模型与阴影去除的目标检测

随着计算机视觉和摄像设备的日益普及,目标检测技术已经成为一个重要的研究领域。虽然提出了几种目标检测方法,但由于其适用性与局限性,并不能解决实际复杂场景中的各种挑战。针对传统混合高斯模型对动态背景、光照变化和阴影敏感等问题,提出一种混合高斯模型的改进算法,用于视频中目标检测。该方法首先通过传统混合高斯模型获取当前帧目标的粗略区域;通过将双级学习率和组合权重引入混合高斯模型,从而区分出运动区域与包含动态背景的背景区域;然后进一步利用基于颜色特性与空间连续性的方法去除阴影;最后通过形态学处理提取出准确的运动目标区域。对比实验表明,所提方法不仅能够有效去除动态背景,而且能够有效抑制阴影和光照变化的影响。     

基于局部注意的快速视频目标检测方法

视频目标检测是对视频内的目标进行准确分类与定位。现有基于深度学习的视频目标检测方法通过光流传播特征,不仅存在模型参数量大的问题,而且直接将光流应用于高层特征难以建立准确的空间对应关系。提出一种轻量级的视频目标检测方法。通过设计一种特征传播模型,在不同帧的局部区域内将高层特征从关键帧传播到非关键帧,并将有限的计算资源分配给关键帧,以加快检测速度。构建动态分配关键帧模块,根据目标运动速度动态地调整关键帧选择间隔,以减少计算量并提高检测精度。在此基础上,为进一步降低最大延迟,提出异步检测模式,使得特征传播模型和关键帧选择模块协同工作。实验结果表明,该方法的检测速度和最大延迟分别为31.8 frame/s和31 ms,与基于内存增强的全局-局部聚合方法相比,其在保证检测精度的前提下,具有较快的检测速度,并且实现实时在线的视频目标检测。     

基于视频图像的飞行姿态检测方法研究

利用流场实验平台对仿生实验的风洞环境进行模拟,以航模飞机为检测对象,给出了一种基于双摄像机的视频图像飞行姿态检测方法。利用颜色特征分别提取两路视频图像中的飞行航模目标,采用提取直线的方法获得航模目标中的直线参数,通过直线参数的变化分别解算飞行的横滚角和俯仰角姿态。与AHRS航姿参考系统MIN—IVA900的数据进行对比表明：该方法检测结果的最大偏差小于1°,取得了飞行姿态检测结果的一致性。     

海天背景下港口船舶检测算法研究

针对海面视频图像中目标船舶总是出现在海天线附近且海面经常出现间断性不连续杂波和孤立噪声点的问题,采用边缘检测、阈值分割与霍夫线检测结合的方法检测出海天线.去除海天线及以上背景,准确定位目标船舶.采用局部自适应阈值分割去除海面由于漩涡产生的间断性杂波,分割出真实目标船舶.通过形态学处理来填补目标船舶中间出现的空洞,连通域面积检测去除静止点来消除对目标点的影响.实验结果表明:该方法能有效地去除海面杂波和噪声点等对目标的干扰,有效检测出海面背景下的目标船舶.     

基于光流法的卫星视频交通流参数提取研究

抽样分辨率达1米的高清卫星视频已经能够实现对地面较小的运动目标的实时监控。针对卫星视频中运动车辆目标仅显示为一个或几个像素点的特点,提出了一种基于光流法的卫星视频交通流参数提取的思路与方法。该方法利用卫星视频中车辆目标为像素点的特点,结合Shi-Tomasi角点检测方法实现车辆检测及车辆计数;在车辆检测的基础上利用光流法得到的连续视频帧中角点的位置信息进行双向车辆平均车速的计算,并对实验结果进行了对比分析。该文是基于卫星视频中小微运动车辆目标进行交通流参数提取的一次有益尝试。     

面向智能视频监控中的运动目标检测方法研究

运动目标检测是实现智能视频监控的基础,针对当前运动目标检测方法在复杂场景中适应性差的问题,提出了一种结合时空马尔可夫随机场模型和高斯混合模型的运动目标检测方法。在训练时空马尔可夫随机场模型时,采用高斯混合模型的参数更新算法计算邻域图像分割区域的均值和方差,并通过时空邻域标记场设置势函数。通过与传统目标检测方法的仿真比较,验证了该方法的优越性。结果表明,与传统的目标检测方法相比,该方法在复杂场景下具有更高的检测精度,能够更清晰地分割前景中的运动目标。     

动载体光电系统自主跟瞄稳定控制方法

针对动载体的摇摆扰动对光电系统瞄准线稳定的影响,以及视频转换和目标提取滞后等造成的跟踪精度低等问题,提出了利用两个正交安装的速率陀螺敏感载体摇摆扰动的原理,实现动载体光电系统瞄准线的自主稳定;同时采用一种带前馈的分段线性双环控制方法,实现目标的高精度自动跟踪;在模拟动载体上的实验结果表明,瞄准线稳定精度最大值优于1 mrad,跟踪精度优于0.3 mrad,控制方法可适用于动载体光电系统的自主瞄准稳定和跟踪。     

基于FPGA的运动目标远程监视系统设计

运动目标检测是智能安防系统的重要组成部分,为了满足安防系统远距离监视目标以及视频传输实时性等需求,设计了一种基于FPGA平台的运动目标远程监视系统;该系统以Xilinx公司的Artix7系列FPGA芯片为核心,通过OV5640摄像头实现视频图像的采集,将采集到的图像进行灰度化处理,并通过DDR3存储器缓存处理后的图像,采用帧间差分法运动目标检测技术实现对多个运动物体的检测与标记,将检测结果通过以太网的UDP协议传输到上位机实时显示;实验结果表明,在图像分辨率为640*480时,以太网UDP传输速度为133Mbit/s,视频图像帧率为26fps,大于人眼的可视帧率24fps,满足视频传输实时性的要求,同时该系统能够远距离、高效地检测与跟踪多个运动目标,相比于其他系统具有可远程实时检测、小型化、低功耗的特点,可进一步应用到智能安防系统中。     

基于光流法和行人面积特征的人数统计方法研究

为了提高视频监控领域中出入口的人数统计的准确率,提出构建一种近似 俯视运动行人面积作为人数统计的特征。使用垂直悬挂的单目摄像头对出入口进行拍摄,设 置一条虚拟计数线,利用Lucas-Kanade 光流算法计算计数线上像素的速度矢量,并构建近 似俯视运动行人面积作为特征对过线人数进行估计并计数。实验结果表明,使用该方法可以 降低光照原因产生的阴影以及图像预处理对人数统计的干扰,比较准确地对出入口进行人数 统计。     

一种快速的视频刚体运动目标检测算法

检测速度慢、准确度低是传统视频运动目标检测方法普遍存在的问题,为克服以上缺点,结合帧间差分和变分水平集方法提出一种新的运动目标检测算法。通过改进的帧差法快速初始化运动区域,并将其作为初始水平代入无需重新初始化的水平集演化方程进行演化,利用强度和光流信息控制水平集演化最终停止在目标边界处。实验结果表明,该算法具有检测速度快、准确性高的特点,是一种有效的视频刚体运动目标检测方法。     

联合YOLOV3和核相关滤波算法的红外视频目标检测及跟踪

红外热成像视频与可见光视频相比噪点较多,细节模糊,缺少颜色特征,传统算法常出现目标检测错误、目标跟踪丢失的情况.对此,将YOLOV3目标检测算法与核相关滤波算法相结合,进行红外视频目标的检测及跟踪任务.加载训练后的YOLOV3网络模型进行第一帧目标检测,完成目标跟踪的初始化目标选取,使用KCF算法对后续视频帧进行目标跟...