基于运动轨迹分量的行人徘徊行为检测研究

针对传统的目标徘徊检测方法在实时性和准确性等方面的不足,本文提出了一种基于目标轨迹分量曲线的行人徘徊检测算法。首先采用帧差法的背景模板建模方法来建立初始背景。然后用改进的结合背景差分的三帧差分法检测前景目标,通过Mean-shift算法对前景目标进行跟踪。最后将得到的运动轨迹做正交分解,根据根据轨迹的X,Y轴分量曲线来对徘徊行为进行识别。实验表明,该方法能够对几种典型的徘徊行为进行实时、精确判断,同时可以检测出其他复杂的徘徊行为,有较好的实时性和准确率。     

静态背景下基于OpenCV的目标徘徊行为检测方法

本文提出了一种静态背景下基于OpenCV的目标徘徊行为检测方法。在介绍了Intel公司的开源OpenCV计算机视觉库的基础上,本方法通过背景差分法检测出运动目标,并采用矩形框逼近目标轮廓来标识跟踪目标,在进行目标分类并得到目标运动轨迹后,利用目标运动轨迹和空间分布信息分析判断目标是否属于徘徊行为,并对徘徊目标进行报警。...     

运动目标轨迹网格化分析与徘徊行为检测研究

针对传统的目标徘徊检测方法不能准确判断目标行为的局限性,通过对运动目标轨迹进行网格化分析,提出一种新的目标徘徊检测方法.首先采用背景差分法检测出运动目标,利用Camshift算法进行目标跟踪.然后对防区内运动目标的轨迹做网格化分析,统计轨迹在网格中的分布情况,判断目标是否有徘徊行为并进行跟踪报警.最后实验结果表明,该方法能够对几种典型的徘徊行为进行实时、精确判断,同时可以检测出其他复杂的徘徊行为,满足了系统的准确性要求.     

一种基于运动分析的行人异常行为检测

提出了一种基于运动分析的行为检测方法,用于行人异常行为的检测.利用HSV色彩空间变换法抑制阴影,利用三帧法建立初始化背景模型.将所提取的连续三帧图像的背景像素进行填充融合以实现背景图像的重构,进而更新背景图像,最终完成背景图像的建立.将大津法(Otsu)和背景差分法进行融合以自适应检测前景目标,将目标区域的质心差值、矩...     

基于视频的行人闯红灯检测方法

针对行人闯红灯的研究,固定在交通路口的单目摄像机拍摄的视频图像背景基本不发生变化,但是室外环境下受光照、温度、天气以及其他原因造成摄像机自身抖动的影响,背景会随着时间发生一定的变化,需要采用自适应的背景建模方法。现采用了混合高斯背景建模的方法提取运动目标。在梯度方向直方图特征(HOG)基础上,运用MIT行人和汽车数据库通过SVM分类器训练,运用训练结果对视频图像当中运动目标进行分类,识别出视频图像当中的行人,运用颜色直方图、位置和轨迹特征对运动行人进行跟踪,结合交通信号和可行区域判断行人是否构成了闯红灯的行为。对视频图像的处理用于行人闯红灯研究,经实验论证切实可行。     

一种基于视频序列的行人检测算法研究

随着计算机视觉技术在图像处理与模式识别中应用的不断深入,人体 运动目标检测逐渐成为了备受人们关注的热点问题。提出了一种改进的人体运动目标检测算法。 用中值法提取了图像的背景,然后通过结合背景差分法和帧间差分法处理图像得到了运动目标区域。试验结果 表明,该方法可克服单种算法所带来的缺陷,同时还具有较高的准确性,且满足工程实时性的需 求。本文算法简单有效,适合应用在嵌入式平台上。     

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。     

基于红外热图像处理技术的运动轨迹检测研究

为增强体育运动轨迹检测过程中的抗噪性能,提升运动轨迹检测精度,提出了基于红外热图像处理技术的运动轨迹检测方法.利用红外热像仪采集初始红外热图像,针对红外热图像内空间不均匀或重影问题,采用基于场景的线性校正算法校正初始红外热图像.采用运动检测优化帧间滤波算法清除校正后红外热图像内包含的噪声,并通过边缘增强处理令红外热图像...     

基于计算机视觉的机场跑道异物检测

本文介绍了基于计算机视觉的机场跑道异物检测算法。文章结构分为两部分,即对静止的异物和运动的异物分别进行检测。对静止的异物用基于梯度的边缘检测方法。对运动的异物则是先建立背景,对当前输入的图像减去背景图像得到目标前景,实现对异物目标的跟踪,然后对运动的目标前景进行形态学处理、区域增长等方法进行处理。实验结果表明,该算法能够检测出各种颜色形状大小各异的异物。     

基于三角核估计模型的运动目标快速检测方法

在资源受限情况下,针对视频监控系统的实时性要求,在摄像头静止场景下,通过三角核估计法并结合改进的帧差法实现运动目标检测.首先通过帧差法对场景中物体运动进行判断,并结合背景减法对于运动点进行预判,对已判为预运动点部分采用三角核估计模型对目标进行精确提取,在保证精度的情况下显著减少了运算量.同时引入一种快速有效的背景模型更新模式,使三角核估计法的样本数目大大减少,节约了硬件资源,提高了系统性能.     

基于嵌入式系统的运动检测算法的设计及实现

提出一种基于TMS320DM6437嵌入式视频处理系统的运动检测算法,采用实时性很强的ViBe算法进行背景建模及像素点分类,在背景更新的算法上,引入帧级更新的策略,以弥补ViBe算法对突变的背景更新较慢的不足.对前景二值图,使用扫描标记法实现对运动物体的捕捉.实验结果表明,该算法实时性强,适用于嵌入式系统.     

基于FPGA的红外目标自动检测系统

红外成像在军民监控领域广泛应用,红外自动目标检测能减少人工参与,有效提高效率.本文实现了基于FPGA的红外目标检测系统,首先对系统的硬件资源需求进行评估,并设计了以FPGA为核心处理器的系统硬件平台.其次,开发了基于FPGA的红外目标自动检测处理流程,经过两点校正与盲元补偿等预处理后的红外图像信号,通过混合高斯背景建模的方法建立背景模型,自动检测前景目标,再将目标区域周围高亮标识出来.实测结果表明,该系统可有效检测出高亮背景下的红外目标.     

基于鲁棒主成分分析的运动目标检测优化算法

针对鲁棒主成分分析(Robust Principal Component Analysis, RPCA)算法中将动态背景误检为运动目标的问题,该文提出一种运动目标检测优化算法。在RPCA算法初步检测出运动目标后,利用动态背景在时间域上满足高斯分布的特性,以及动态背景和运动目标在整个视频流上检出点均值和方差的差异特性,进一步将动态背景和运动目标分离开来。实验结果表明,所提算法能够有效地处理动态背景的问题,并在一定程度上完整检测出运动目标。     

基于混合高斯模型和主成分分析的轨迹分析行为识别方法

针对家庭辅助生活应用场景下的目标意图识别和异常行为判别问题,提出了一种基于目标轨迹的行为分析方法.首先,提出了关键点和关键区域的概念,将家庭环境划分为不同的关键点和关键区域,并以此来描述和区分不同轨迹;然后,提出了利用混合高斯模型的关键点及关键区域获取算法,将轨迹转化为关键点及关键区域表示,并以此为基础进行了行为意图的识别和部分异常轨迹的判断;最后,借助主成分分析的方法弥补混合高斯聚类在异常轨迹识别方面的缺陷,提高了识别准确率.实验表明,该方法能够有效的对行为意图和异常行为进行识别.     

基于稀疏表达残差的自然场景运动目标检测

本文提出一种基于稀疏表达残差的非参数化运动目标检测算法,在假设前景变化相对静态背景可以视为稀疏残差的基础上,采用视频前n帧初始化稀疏表达字典;利用字典对后续视频帧进行重构,提取每帧的重构残差;结合基于光照强度的全局阈值矩阵,将残差图像二值化,提取图像前景;利用前景区域和边缘点关系剔除ghost区域;采用增量PCA(Principal Component Analysis)算法和保守更新的思想对背景模型进行更新.在changedetection.net提供的shadow数据集上实验表明,采用全局更新和残差计算的方法,可以有效的解决由于自然场景光线变化导致的阴影变化,并且对自然场景中背景的小幅度抖动和相机抖动等问题也具有一定的抵抗能力.     

基于颜色空间转换的运动目标检测与阴影去除

针对室内视频监控中运动目标检测常出现的阴影误检,提出了一种基于颜色空间转换的自适应背景建模和阴影消除算法.在RGB空间采用自适应背景差对视频图像进行前景背景分离,并将检测出的前景目标锁定在活动轮廓矩形框内进行目标跟踪,对于误检的虚假目标(即阴影),利用其亮度等信息,在HSV空间去除.经实验验证,该算法对阴影的去除有良好的效果,能准确检测出真实目标.     

基于光流计算的三维并行运动检测的研究

本文基于局部均匀操作及相关运动检测器提出一种能够有效地检测光流力象运动及运动间断的强而可靠的算法，从而为进一步研究动态运动视觉开辟了新的途径。