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基于分块差分与背景减除的运动检测 总被引:2,自引:0,他引:2
本文提出了一种基于分块的帧间差分与背景减除相结合的运动目标检测方法.该方法中,运动目标检测分两步进行,在粗分割阶段,首先把视频图像划分为多个子块,用帧间差分对运动图像各个子块进行检测,分离出背景区域和前景区域,背景区域用来构造和更新背景模型.一旦背景构造完成后,便可以对粗分割出的运动区域采用背景减除方法进行细分割,检测出精确的运动目标.使用帧间差分获取的背景区域构造和更新背景,能有效地把停止的运动目标融入背景,同时也能去除场景中突然运动的目标原来位置所留下"鬼影".实验结果表明,该方法克服帧间差分提取目标不精细缺点,解决了背景减除方法中背景构造更新的困难,能够对监控场景中运动目标进行精确检测,对光线变化、背景干扰不敏感,具有较好的鲁棒性和实时性. 相似文献
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文章基于RTP/RTCP网络协议,对多媒体信息在网络环境下实时传输和控制以及MPEG-Ⅱ视频编解码技术和网络编程技术等进行了研究,给出了一个多媒体信息实时传输和控制系统的实例,介绍了它的体系结构和技术参数. 相似文献
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基于时空联合双重约束Snake算法的运动目标分割 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种针对运动目标进行分割的STC(Spatio Temporal Combined) Snake算法。该方法利用待分割帧图像的灰度梯度及其和相邻帧图像的时域信息,构造一种时空联合双重约束的外部能量函数,实现对Snake曲线的变形和收敛。对Snake轮廓进行初始化时,首先将相邻帧图像进行减运算,提取出大致的运动区域,然后再以该区域的外接矩形的长和宽为轴长,在该区域上构造一个椭圆,等间距提取该椭圆形上的N个点,形成Snake的初始化轮廓。实验结果表明,该方法是有效可行的,可精确的分割出非刚体的运动目标。 相似文献
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交通监控系统中车辆和行人的检测与识别 总被引:3,自引:0,他引:3
本文提出一种应用于智能交通监控系统的车辆和行人的检测和识别方法.首先结合帧间差分,对交通监控场景的视频图像序列建立动态背景模型,然后用背景消除法对监控视频中的运动目标进行有效检测,提取出运动目标的轮廓.最后采用支持向量机,对检测出运动目标进行快速识别.实验结果表明,该方法能够快速准确地在监控视频中对运动的车辆和行人进行检测和分类识别,对快速交通通道中非法行人入侵进行自动报警. 相似文献