基于背景差分法的机动目标检测
改进水平集的车辆检测算法
１ 视 频 车辆 检 测技 术
基于 视频 的车 辆检 测方 法主 要有 背景 差分 法 、 计模 型检 测算 法 、 于主动 轮廓 的方 法等 。 统 基
１ １ 背 景 差 分 法 ．
背景差 分法 是 目前运 动 目标检 测 中最 常用 的方法 之一 ［ 。这种 方 法 利用 当前 帧 图像 （ ） 背 ｚ， 与
第３ ３卷 第 ５ 期
２１ Ｏ Ｏ年 １ 月 ０
பைடு நூலகம்
辽 宁 科 技 大 学 学 报
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆＵｎｖ ｒ ｉｙｏ ｃｅ ｃ ｎ ｃ ｎ ｌｇ ａ ｎｎ ｏ ｒ ａ ｉｅ ｓｔ ｆＳ ｉｎ ｅａ ｄ Ｔｅ ｈ ｏ ｏ ｙ Ｌｉｏ ｉｇ ｏ
Ｖｏ ＿ ３ ＮＯ ５ Ｉ３ ．
Ｏ ｃ ．， ０１ ｔ ２ ０
改进 水 平集 的车 辆 检 测 算 法
赵 莹 ， 学 东 张
（ 宁科 技 大 学 电 子 与 信 息 工 程 学 院 ， 宁 鞍 山 １ ４ ５ ） 辽 辽 １ ０ １
摘 要 ： 对视频序 列的车辆检 测 ， 究 了常用的车辆检 测算 法。提 出一种 改进的基 于水平集 函数 的车辆 针 研
景 图像 Ｂ （ ） ｚ， 的差 分检 测运 动车 辆 。得到 前景 二值 图像 ＤＢ （ ． ｙ ， ）
）一 （） １
式 中 阈值 适 当选 择 ， 得 到较好 的前 景二 值 图像 。 可 １ ２ 混合高 斯分 布背 景模 型 ． 混合 高斯 分 布背景 模 型（ ｘｕ ｅ ｆ ａ ｓｉｎｍｏ ｅ ， Ｍｉｔ ｒ ｕ ｓ ｄ ｌ ＭＯ ） ｏｇ ａ ｓ ＧＳ 由于具 有 良好 的鲁棒 性 、 定性 而在 稳 图像 序列 处理 中得 到广 泛应 用 ］ 。在 高斯 分 布背 景 模 型 中 ， 图像 中的 每一 个 像 素 点 都 被 看作 一 个 过 程 ，｛ ， ， ， ｝ ｛ （ 。 Ｙ ，） １ ≤ ｔ ， 每 一 个像 素 点 建立 一个 有 ｋ个 高斯 分 布组 成 的 混合 高 。 … 一 Ｉ ｘ ， 。 ｉ ： ≤ｉ ｝对
一种改进的基于背景差分的运动目标检测方法
ｄｆｅ ｅ ｃ ｔ ｏ ｏ ｂｅ ｔｄ ｔｃｉｎ ｉ ｒｎ ｅｍｅｈ ｄ ｆｒｏ ｊｃ ｅｅ ｔｏ ．Ａｔｔ ｅｓ ｍｅｔｍｅｔ ｅｂ ｃ ｇ ｏ ｎ ｐ ａｉｇ ａｇ ｒｔ ｍ ｓｎ ｉｒ ｒｈｃ ｌｂ ｔｅ ｏｕ ｉｎｔ ｅ ｆ ｈ ａ ｉ ｈ ａ ｋ ｒ ｕ ｄ ｕ ｄ ｔ ｌｏ ｉ ｎ ｈ ｕ ｉｇ ｈｅ ａｃ ｉａ ｅｔ ｒｓ ｌ ｔ ｈ ｏ
“
ｓ ａ ” ｎ ｈ ａ ｇ — ｃ ｌ ｈ ｎ ｅ ｎ ｉ ｕ ｎ ｔｏ ｏ ｄ ｔ ｎ ， ｎ ｌ ｍｅ ｒ ａ ｄ ｔ ｅｌ ｒ ｅ ｓ ａｅｃ ａ ｇ ｓ ｉ ｌ ｍｉ ａ ｉｎ ｃ ｎ ｉ ｏ ｓ Ｆｉ ａ ｌ ｌ ｉ ｙ，ｔ ｅｐ ｐ ｒｐ ｏ ｏ ｅ ｉ ｌ ｌ ｏ ｉｈ ｔ ｏ ｖ ｈ ｒ ｂ ｅ ｈ ａ ｅ ｒ ｐ ｓ ｄ ａｓｍｐ ｅａ ｇ ｒｔ ｍ Ｏ ｓ ｌ ｅｔ ｅ ｐ ｏ ｌｍ
运 动 目标 检测就 是从整 幅场景 图像 中把感 兴趣 的 运 动 目标 检测 出来 。 是后续 的各种 高级 处理 ， 目标 它 如 跟踪、 目标分类 及行为 分析 的基石 ， 也是 视频监 控系统
动 等影 响较大并 且不能 很好地 解决 “ 拖影 ” 和背 景 区域
大 面积 变化等 问题 。 对 以上 问题 ， 针 本文 在对 图像 前期 和后 期 进行 处理 的基础 上对 背 景差 分 法 的关 键部 分 ：
ｐ ｘ ｌ ｎ ｅ ｓｔ ｌ ｓ ｉ ｃ ｔ ｎ ａ ｄ ｔ ｅ ｓｎ ｌ ｕ ｓａ ｄ ｌ ａ ｅ ａ ｋ ｒ ｕ ｄ ｒ ｃ ｎ ｔ ｕ ｔ ｎ ａ ｇ ｒｔ ｍ ，Ｔｈ ｎ ｕ ｅ ｈ ａ ｋ ｒ ｕ ｄ ｉ ｅ ｔ ｎ ｉ ｃａ ｓｆ ａ ｉ ｎ ｈ ｉ ｇ ｅ Ｇａ ｓ ｉｎ ｍｏ ｅ ｓ ｄ ｂ ｃ ｇ ｏ ｎ ｅ ｏ ｓ ｒ ｃ ｉ ｌｏ ｉｈ ｉ ｙ ｉ ｏ ｂ ｏ ｅ ｓｄ ｔ ｅｂ ｃ ｇ ｏ ｎ
基于减背景和混合差分的运动目标检测算法
关键词
运 动 目标检 测 ；混 合 高斯 模 型 ；背 景相 减 法 ； 混合 差 分 法 Ｔ ３ １４ Ｐ９ ． １ 文 献标 识码 Ａ 文章 编 号 １０ ７ ２ （０ ０ １ ０ ５— ４ ０ ７— ８０ ２ １ ）０— ８ ０
中 图分 类 号
Ｍｏ ｉｇ０ｂｅ ｔ Ｄ ｔｃｉｎＡｌｏ ｉ ｍ ａ ｅ ｎＢ ｃ ｇ ｏ ｎ ｕ ｔａ ｔ ｎ ｖｎ ｊｃ ｅｅｔ ｇ ｒ ｈ Ｂ ｓｄ ｏ ａ ｋ ｒ ｕ ｄ Ｓ ｂｒ ｃｉ ｓ ｏ ｔ ｏ
ｃ ｌｒｉ ｇ ｓ ａ ｄ ｔｅｂ ｃ ｇ ｏ ｎ ｄ ｌｉ ｕ ｄ ｔｄｔｍｅｙ， ｔ ｅ ｈ ｄ ａ ｏ ｙ ｒｄｄ ｆ ｒ ｎ ｅｉ ｒ ｓ ｎｅ ｎ ｔｅｂ — ｏｏ ｍａ ｅ ， ｎ ｈ ａ ｋ ｒｕ ｄ ｍｏ ｅ ｓ ｐ ａｅ ｉ ｌ ｈ ｎ ｔｅ ｉｅ ｆｈ ｂ ｉ ｅ ｅ ｃ ｓｐ ｅ ｅ ｔｄｏ ｈ ａ ｉ ｆ
ｐ ｏ ｏ ｅ ｏ ｉ ｅ ｕ ｖ ｉ ａ ｃ ｙ ｔｍ ｔ ｔｔｃ ｃ ｍｅａ Ｆ ｒｔ ｔ ｅ ｍｉｅ ｕ ｓａ ｄ ｌｉ ｏ ｓｒ ｃｅ ｏ ｈ ｒｐ ｓ ｄ ｆｒｖｄ ｏ ｓ ｒ ｅｌ ｎ ｅ ｓｓｅ ｗｉ ｓａｉ ａ ｒ ． ｉｓ ， ｈ ｘ ｄ Ｇａ ｓｉｎ ｍｏ ｅ ｓ ｃ ｎ ｔｕ ｔ ｄ ｆ ｒｔ ｅ ｌ ｈ
Ａｂ ｔａ ｔ Ａ ｎ ｖ ｌ ｖｎ ｂｅｔ ｄ ｔｃｉｎａｇ ｒｈ ｂ ｓｄｏ ａｋ ｒｕ ｄ ｓｂｒｃｉｎａ ｄｈ ｂ ｄｄｆ ｒｎ ｅｉ ｓｒｃ ｏ ｅ ｍｏｉｇｏ ｊｃｓ ｅｅｔ ｌｏ ｔｍ ａｅ ｎｂ ｃ ｇｏ ｎ ｕ ｔ ｔ ｎ ｙ ｒ ｉｅｅ ｃ ｏ ｉ ａ ｏ ｉ ｆ ｓ
ｓ ｆ ｈ ｄａｅ ｔ ａ ｉｅｅｃ ．ａ ｄｆ ａｌ ｅｂ ｃ ｇｏ ｎ ｕ ｔａｔ ｎｉ ｃ ｍ ｉｅ ｉ ｙ ｒ ｉｅｅ ｃ ｏｇｉ ｉ ｏ ｅａ ｊｃｎ ｍｅｄｆ ｒｎ ｅ ｎ ｎ ｌ ｔ ａｋ ｕ ｄｓ ｂｒｃｉ ｏ ｂｎ ｄｗｔ ｈ ｂ ｄｄｆ ｒｎ ｅｔ ａｎ ｓ ｔ ｌ ｆ ｆ ｉ ｙｈ ｒ ｏ ｓ ｈ ｉ ｆ
运动目标检测方法
运动目标检测方法
运动目标检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，旨在识别图像或视频中的运动目标并将其从背景中分割出来。
以下是几种常见的运动目标检测方法：
1. 基于背景差分的方法：该方法通过建立静态背景模型并通过计算当前帧与背景之间的差异来检测运动目标。
常见的背景差分算法有帧差法、高斯混合模型（GMM）法等。
2. 基于光流的方法：光流是描述图像中像素运动方向和速度的一种方法。
基于光流的运动目标检测方法通过计算两个相邻帧之间的光流场，并根据光流的一致性来检测运动目标。
常见的光流算法有Lucas-Kanade算法、Horn-Schunck 算法等。
3. 基于运动轨迹的方法：该方法通过跟踪目标的运动轨迹来检测运动目标。
常见的运动目标跟踪算法有卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法等。
4. 基于深度学习的方法：近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了显著的进展。
基于深度学习的运动目标检测方法通过使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），来学习图像或视频中的运动目标特征，并进行目标检测。
5. 基于多目标跟踪的方法：运动目标检测通常是多目标跟踪的前置任务。
基于
多目标跟踪的方法可以通过结合目标检测和目标跟踪的技术，实现对连续帧中的多个目标进行准确的检测。
这些方法各有特点和适用领域，选择适合任务需求的方法能够提高运动目标检测的效果。
基于背景差分法的交通事件智能检测系统
了自适应效果较好 的分割 阈值 ， 而实现事故 的智能检测。截取浙江省杭 甬高速公路的交通视频 图像进行仿 从
真， 结果显示 ， 该系统达到 了运行数据量少 ， 检测速度快 ， 准确性高的效果 。
关 键 词 ： 通 事 件 检 测 ； 景 减 法 ； Ｔ Ｕ算 法 ；自适 应 阈值 交 背 ＯＳ
文 章编 号 ：０ ７—１４ ２ １ ） ２— ２ ４— ４ １０ ４ Ｘ（０ １ ０ ０ ２ ０
文 献 标 志码 ： Ａ
基 于背 景 差 分 法 的交通 事 件 智 能检 测 系统
朱 慧颖 ， 张 利 ， 云 廷 李
（ 汉 理 工大 学 理学 院 ， 北 武汉 ４ ０ ７ 武 湖 ３ ００）
１ 前 后 背 景 差 分 法
１ １ 前 后背 景检测 方法流 程 ．
然后 对所采 集 到 的交 通参 数 进 行分 析 ， 间接 判 断 交通 事件 的发 生 Ｊ 。这类 方 法 成本 低 易 操作 ， 但 反应 速度慢 ， 可靠 性低 ， 不利 于监控 。直接 检测方
法通 常利用 计算 机视觉 和数字 图像处 理技 术监控
出发研究 一段 时 间 内 的像 素变 化 程 度 ， 将 动 态 并 的 目标检 测思 想运 用 到 自适 应 阈值 的确 定 之 中 ， 实 现 了 动 静结 合 ， 到 运 行 数 据 量 少 ， 测 速 度 达 检
快， 准确性高的效果。
收 稿 日期 ：０ ０—１ ２１ ０—１ ． ６
前 背景是 指不 含有任何 目标 物或 事故点 的道 路 图像 ， 映 的是 稳 定 的 、 车辆 的交 通 道 路 状 反 无
况 ， 动态 目标追 踪 进行 事 件 检 测 时通 常称 为 背 在
基于背景差分的运动车辆检测的栅格算法研究
布不是十分可靠和精 确 ， 且光 流场 的计 算实 时性
和 实用 性 较 差 ， 此 它 多 适 用 于 图 像 噪 声 比 较 因 小， 目标 运 动 速 度 不 大 的情 况 。 图 像 差 分 法 又 分
基 于 帧 间差 分 的方 法 和 基 于 背 景 差 分 的方 法 ， 前
辆。算法 中使用 的背景图像也不是 固定不变的， 而
＠
２０ Ｓｉ Ｔｃ． ｎｎ． ０８ ｃ ｅ Ｅ ｇｇ ． ｈ
基于背景 差分 的运 动车辆检测 的栅格 算法研究
张 红梅
（ 华南理工大学土木与交通学院 ， 广州 ５ ０４ ） １６ ０
摘
要
对运动车辆 的检测进行 了研究。在 图像差分算法 的基础上 ， 究提 出了运 动车辆 自动检 测的栅格 算法， 研 该方 法通过
方 法 存 在 着 由 于 运 动 目标 边 缘 与 背 景 边 缘 可 能 有 一 定 交 叠 ， 部 分 运 动 目标 信 息 被 去 除 的 缺 使
２０ 年 ７月 ４日 ０８ 收到
第一作 者简介 ： 张红 梅 （９ ２ ） 女 ， １８ 一 ， 汉族 ， 湖南人 ， 华南 理工大 学 土木与交通学院硕士生 ， 究方向： 研 智能交通信息系统 。
２ ４
ｌ ２ ３
４
ｌ
图 数 的 处 像 据 预 理
８ ４
动目标检测
动目标检测动目标检测是指在视频或图像序列中，快速且准确地检测和追踪运动目标的过程。
动目标检测在许多应用中都有着广泛的应用，比如视频监控、交通监控、智能驾驶等领域。
下面将介绍一些常见的动目标检测方法。
一、基于传统的动目标检测方法：1. 基于背景差分法：该方法通过将当前帧的像素值与背景模型进行比较，来检测出目标。
这种方法简单、直接，但对光照变化和背景的不稳定性较为敏感。
2. 基于帧差法：该方法通过比较相邻帧之间的像素差异，来检测出目标。
帧差法可以适应光照变化和背景的变化，但对运动目标的遮挡情况不敏感。
3. 基于自适应背景建模：该方法通过维护一个适应性的背景模型，来动态更新背景信息，从而减少光照变化和背景的影响。
这种方法可以适应复杂的场景变化，但对于目标突然静止不动的情况处理效果不佳。
二、基于深度学习的动目标检测方法：1. 基于卷积神经网络（CNN）的动目标检测：通过训练深度神经网络模型，将视频或图像序列中的目标进行分类和定位。
这种方法可以自动学习目标的特征表示，从而提高检测的准确性和鲁棒性。
2. 基于循环神经网络（RNN）的动目标检测：通过将时间信息纳入模型中，建立时间上下文的关系，从而提高目标的追踪和预测能力。
这种方法可以适应目标的运动和变形，对目标的形状和结构变化不敏感。
三、动目标检测的评价指标：1. 准确率（Accuracy）：检测结果与真实标注之间的重叠程度。
2. 误检率（False Positive Rate）：虚警率，即没有目标但却被错误检测出来的像素或区域。
3. 漏检率（Miss Rate）：目标没有被检测到的像素或区域。
4. F1 值：综合考虑准确率和漏检率的一个评价指标。
总结起来，动目标检测是指在视频或图像序列中，通过提取目标的运动信息，进行快速且准确地检测和追踪运动目标的过程。
根据不同的应用需求，可以选择合适的算法和模型进行动目标检测，以提高检测的准确性，实现对运动目标的有效监控和分析。
一种基于背景差分的运动目标检测新方法
点 ，Ｎ Ｔ 是一个动态的最佳 阈值 ．
作者简介 ：陈
溪（９２一 ） 男 ， 士研 究生 ， 事计 算机图像处理研究 ． １８ ， 硕 从
维普资讯
・
１８ ・ ３
成都大学学报（ 自然科学版）
相邻两帧图像做 帧间差分 ， 直至获得差分 图像序 列 ， 差分次数为 Ｍ， 设 则差分 序列共有 Ｍ 帧 图像 ｛ （ ，） 。 ． ｝ ． 『 （） ４ 利用 Ｍ帧差分图像建立背景 ， 本方法假设 被运 动 目标 遮 挡 的背 景 至 少 会 露 出 １ ， 样 就 次 这
可 以用 公式 （） 取 出 背 景 ， 中 ， ２提 其 Ｒ为 不 为 ０ 的次 数 ．
个点 的背景检 测模型 ． 具体处 理过程如 下 ：
（） １捕获某一时问段 的视 频序列 图像 ｛ （ ， ． ） ｝ ， 其中 ｋ 为帧序 ， Ｎ为视频序列的总帧数 ．
（） ２设 （，） ｉ＿ 和 ＋（，） 视频序 列 中捕 获 『 。ｉ 为 的相邻 两 帧 图像 （ ｋ ）通 过 相 邻 两 帧 图像 进 １ ｓｔ． 行差 分处 理 ， 检测 出属 于 背 景 的像 素 点 ， 文 采 用 本
维普资讯
第２ 卷 第２ ２ ０ 年 ６ 期 ０７ ８ 月
成 都 大 学 学 报（ 自然 科 学 版）
Ｊｕ ｎ ｌｏ ｈ ｎ ｄ ｎ ｖ ｒ ｉｙ Ｎ ｔ ｒ ｌＳ ｉｎ ｅＥ ｉ ｉ ｎ ｏ ｒ ａ ｆＣ ｅ ｇｕＵ ｉ ｅ ｓ ｔ （ａ ｕ ａ ｃ ｅ ｃ ｄ ｔｏ ）
（） ３
第 ２ 卷 ７
Ｉ ｉ （，）Ｉ （，） ，）一 ｉＪ ＜ ｉ
１２ 实验 结 果及 结论 ．
一种基于背景差分的运动目标检测新方法
大 量有意 义 的视觉 信 息 包 含 在运 动 之 中 ， 实 时 变 从 化 的背 景 中准确 、 速 地提 取 出运 动 目标 是 对 图像 快
进 一步 处理 的关 键 ． 年 来 ， 内外 学 者 对 运 动 目 近 国 标 检测做 了广泛 而深 刻 的研 究 ， 见 的 目标 检 测 算 常
０ 引 言
视频 图像 的运 动 目标检 测 是 计 算 机视 觉 、 视频
监控 等应 用 领 域 的重 要 研 究 内容 ． 现 实 生 活 中 ， 在
对动 态变 化 环 境 中 的运 动 目标 检 测 有 较 强 的 自适
应性 ， 总体来说 该 方 法 不 能 完全 提 取 所 有 相关 的 但 特征 像素 点 ， 运 动 实 体 内部 易 产 生 空 洞 现 象 ， 在 得 到 的检测 结果并 不 十 分精 确 ； 背景 减 法 算 法 简单 易 于实现 ， 背 景 已 知 的 情 况 下 ， 够 提 供 最 完 全 的 在 能
ｏ ｊ ｔ ｅ ｃ ｎ ａ ｒｓｎ ｄ Ａ ｒ ， ｙ ａ ａ ｚ ｇ ｖｒ ｎ ｅｏ ｈ ｒｍｅｄｆ ｒｎ ｅ ｉｆ ｍａ ｏ ，ｈ ｂｅ ｔ ｔ ｇｗ ｓｐｅｅ ｔ ． ｔ ｓ ｂ ｎｌ ｉ ａｉ ｃ ｆｔｅｆ ｃｄ ｅ ｉ ｅ ｉ ｆ ｔ ｙｎ ａ ａ ｉｅｅｃ ｎｏ ｔ ｎ ｔｅ ｆ ｒ ｉ ｍｏｅ ｏ ａｋｒｕ ｄｗ ｓｂ ｉ． ｈｎ ｍ ｖ ｇａｅ ａ ｏ ｐ ｒｄｔ ｂｃ ｇｏｎ ｏｌｃｔ ｍ ｖ ｇｏｊｃ． ｄ ｌ ｆ ｃ ｇｏｎ ａ ｕｌ Ｔ ｅ ｏｉ ｒａｗ ｓｃｍ ａｅ ｏ ａｋｒｕ ｄｔ ｏａ ｏ ｉ ｂｅｔ ｂ ｔ ｎ ｅ ｎ
Ａｂｔａｔ Ｔ ｅｍ ｖ ｇｏｊｃ ｍ ｎｔ ｎ ｉｅ ｒ ｉａｌ ｗ ｓａ ａ ｚｄａｄ ａｎｗ ｍ ｔｏ ｆ ｏｉｇ ｓ ｃ ： ｈ ｏｉ ｂｅｔ ｏ ｉ ｒ ｇｉ ｖｄｏｓ ｒ ｌ ｎｅ ａ ｎ ｌ ｅ ｎ ， ｅ ｅ ｄｏ ｍ ｖ ｒ ｎ ｏ ｉ ｎ ｕ ｅｌ ｙ ｈ ｎ
基于背景重建的运动目标检测算法
运 动 目标 检 测 ；帧 间 差 分 ；背 景 重 建 ；高 斯分 布
Ｔ ３ １ ４ Ｐ ９ ．１
运动 目标 检测 处 于数字 视频 监 控 系统 的最 底层 ， 目标 分 类 、 是 目标 跟踪 、 为 理解 等 后 续 行 工作 的基 础 。当前 运动 目标 检测 的方法 主要 有
的 图像 前 后两 两 相减 ， 到 ｔ 帧差 图像 ， 这 得 帧 将 ｔ 帧帧差 图 像 进 行 累加 取平 均 ， 可 以获 得 所 就 需 要 的背 景 图像 。具体 的算 法 流程 如下 ：
种基 于帧 间差 分背 景模 型 的改进 算 法来 提取 背 景 ， 利用 帧 间信息 的相关性 ， 并 即背 景像 素点 在
且 容 易受 外 界环 境 的影 响 ， 光 照 等 动态 场 景 对 变换 引起 的灰度 变 化 非 常 敏感 ， 此 除 了要 得 因 到真 实 的背 景之 外 ， 得 到 的背 景还 必 须 能 够 所 自适 应 的更 新 。针 对 这 种 现 象 ， 者 提 出 了一 笔
在 同一位 置上 ， 隔 十几 帧采集 一 帧 图像 ， 集 每 采 到 的图像 设 为 ～ ， 帧 间差 分 将 所 采 集 到 用
Ｖｏ ．１ ＮＯ． １ ６ ２
２０ ０ ８年 ６ 月
Ｊ ｎ ２０ ｕ ．０ ８
基 于 背 景 重 建 的运 动 目标 检 测 算 法
赵 占杰 林 小 竹 张金 燕
（ ．北 京 化 工 大 学 ，北 京 １ ０ ２ ；２ １ ０ ０ ９ ．北 京 石 油 化 工 学 院 ， 京 １ ２ １ ） 北 ０ ６ ７
摘
要
针 对 复 杂 背 景 下 参 考 帧 的提 取 问 题 ， 出 了 一 种 改 进 的 基 于 帧 间 差 分 的 背 景 提 取 提
基于背景差分法和光流法的视频动态目标检测与跟踪
跟 踪 方 法 并 初 步 验 证 了 系 统算 法 的 可 行 性 。
ｌ 基 于 背 景 差 分 法 的 视 频 运 动 目标 检 测
背 景 差 分 法 是 常用 的 运 动 目标 检 测 方 法 之 一 ， 方 法 该
标识另 、 ｑ 目标 跟 踪 和行 为分 析 。其 中 目标 检 测 是 最 基 础 的 部 分 ， 他 部 分 都 是 以 目标 检 测 结 果 为 基 础 的 。 目标 跟 踪 其 是被应用得 最多的 ， 在公 共场 合 中对 可疑人 物 的跟踪 、 如 机 器 人 视 觉 中对 物 体 的 视 觉 追 踪 、 通 监 控 中 的 违 章 车 辆 交
整 个 过 程 相 对 简 单 ， 易 于 推 广 和 使 用 。一 般 的 设 计 人 员 更 即 可 完 成 ， 整 个 万 向传 动 装 置 的 设 计 易 于实 现 不 同 型 号 使 的模 型 的 建 立 ， 同样 地 这 种 方 法 应 用 于 其 它 的零 件 模 型 的 参 数 化 中 ， 利 于提 高 整 个 设 计 效 率 ， 不 需 要 花 费 太 多 有 且
参 考文献 ：
［ ］ 李 玉萍 ． 于 Ｐ ｏ Ｅ 的 减 速 器 大 齿轮 ２ 维 建 模 及 参 数 化 设 计 ［ ］ １ 基 ｒ／ － Ｊ．
机 械 设 计 与 研 究 ，０ ７ ３ ． ２０ （）
下 实 现 三 维 实 体 参 数 化 设 计 的 方 法 ， 采 用 基 于 Ｐ ｏ 比 ｒ／
时间 。
［］ 李原 ， ３ 张涛 ， 哲， 曹 等．支持 操作 的装 配仿 真技 术研 究［ ］ 工程 设 Ｊ．
计 ，０ ０ １ ． ２ ０ （ ）
Ｅ］ 林龙震． ｒ／ ＯＯＬ Ｔ ｗｉ ｆｅ ． ［ ． ４ ＰｏＴ ＫＩ ｌ ｉ ２ ０ Ｍ］ 北京 ： ｄｒ 电子 工业 出版社 ，
一种改进的基于背景差算法的运动车辆检测方法
善了视觉 效果 ， 使前景检 测误差值 降低 了 １ ％， ４ 可为后续 交通参数 的提 取提供更为精确可靠 的图像数据 信息。
关 键 词 ： 号 与信 息 处 理 ； 字 图像 处 理 ； 辆检 测 ； 景 差 ； 信 数 车 背 混合 高斯 模 型 ； 态 学 滤 波 形 文献标识码 ： Ａ 中 图 分 类 号 ： Ｐ ９ ． Ｔ ３ １４
运 动对 象 ， 利 于进一 步 的对 象分 析 和识别 。背景差 法 则是 在摄 像 机静 止 条件 下广 泛应用 的一种 运 动检 测技 术 ， 不 在算 法 速度 和效果 两方 面 的综 合性 能 最好 ＿ 。该 方法 首先 进 行 背 景 构建 ， 后 根据 当前 帧 和背 景 的差 异检 测 运 ２ Ｊ 然
这样 更 接近 于真 实场景 。 自适 应 混合 高斯 模型 具有 良好 的解 析形 式 和更 高 的运 算效 率 ， 于 其 他形 式 的 背景 模 优
型， 因此 被广 泛应 用在 背景 建模 中 。
文 中采用 背 景差 法对 交通 视 频 中 的运 动 车辆进 行检 测 。首先 ， 深人 研究 了 常用 的背 景 建 模 方 法 即 自适 应 混 合 高斯 模型 的建 立及更 新 机制 ， 对 更新 机制 提 出了改 进方 法 ， 并 以提高 背景 模 型 的环 境适应 能 力 ； 其次 ， 合 背景 结 模 型和 当前 帧 ， 用背 景差 法从 视 频 中分 割 出前景 目标 并进 行二 值 化处 理 ， 而提取 出运 动车 辆前 景 目标 ； 次 ， 利 从 再 结合 高 斯滤 波预 处理 以及 数 学形 态学 知识 ， 分割 出来 的 运动 车 辆 前 景 图像 中存在 的空 洞 及 边 缘 毛刺 等 现象 进 对 行 改善 ， 使检 测 的正确 率及 精 度得 到 进一 步 的提高 ； 最后 ， 实验 结 果进 行 了分析 ， 给 出相 关 结论 。 对 并
视频监控系统的识别和跟踪算法的研究
视频监控系统的识别和跟踪算法的研究随着技术的不断发展，视频监控系统的应用越来越广泛，从公共场所到家庭安防，已经成为我们生活中不可或缺的一部分。
在许多情况下，监控系统不仅需要实时监控，更需要能够识别和跟踪目标，才能发挥最大的作用。
本文将介绍一些视频监控系统中常用的目标识别和跟踪算法，并探讨它们的优缺点和适用场景。
一、目标识别算法1. 基于背景差分的目标检测算法这种算法是最常见的一种，主要是通过人工设定一个背景模型，当检测到视频中的图像与该模型存在差异时，便认为是有目标出现。
该算法简单易懂，而且在背景稳定的场景中效果很好。
但是当背景不稳定，比如有很多动态的物体时，这种算法的效果就会降低。
2. 基于特征提取的目标检测算法这种算法是通过在图像中提取一些具有代表性的特征，再通过分类器将目标与其他物体区分开来。
常用的特征包括色彩、形状、纹理等等。
该算法的优点是对场景的要求不高，可以应对一些比较复杂的场景。
但是由于对特征的提取和分类有一定的要求，需要较大的计算量，因此效率较低。
3. 基于深度学习的目标检测算法近年来，深度学习技术得到了广泛的应用，其中最具代表性的就是卷积神经网络（CNN）。
CNN可以自动提取图像特征，再通过分类器对目标进行识别。
这种算法的优点是准确率很高，可以应对非常复杂的场景。
但是由于需要大量训练数据和计算资源，因此对硬件的要求比较高。
二、目标跟踪算法1. 单目标跟踪算法这种算法主要是通过目标的运动信息来进行跟踪，常用的方法有基于颜色直方图的跟踪算法、基于卡尔曼滤波的跟踪算法等等。
其中基于颜色直方图的算法适用于场景比较简单的情况，而基于卡尔曼滤波的算法可以对目标的运动进行预测，效果比较好。
2. 多目标跟踪算法多目标跟踪相比于单目标跟踪更加复杂。
常用的算法有基于轨迹的跟踪算法、基于区域的跟踪算法等等。
其中基于轨迹的算法可以通过对目标运动轨迹的分析，来预测目标的下一步移动方向，进而进行跟踪。
而基于区域的算法则是通过将图像分割成多个区域，再对每个区域进行跟踪，从而提高跟踪的准确率。
基于背景重建的序列图像车辆目标检测方法
ｆＩ ， ， ＜ Ｔ１ ＋ （ ） ；
）＋
）一
）＇ ］ Ｓ＞ Ｔ ，
’
Байду номын сангаас
其 中 为 设 定 的 阈值 ， Ｈ （ ） 缓 冲 区中 的最 新背 景 图像 ．当两 帧 的 变化 区 域 面积 Ｓ ， Ｂ ， 为 ＜Ｔ 时 可认 为 场景 中不 存在 运动 目标 ；而当 ＞ 时 ， 可认 为 场景 中存在 运动 目标 ．在 实验 中 ， ０ 则 Ｔ 一６ ． 在 背 景重 建过 程 实验 中 ， 每隔 ２ 进行 一 次邻 帧 检测 ， ０Ｓ 根据 式 （ ） 定场 景 中 是否 存 在 目标 ．若 １判 Ｓ ＜Ｔ 表示 场 景 中不存 在运动 目标 ， 则将 当前 帧存 入缓 冲 区作为最 新 背景 ； 若 ＞ 表示 场 景 中存 在
先选取一 帧图像存人 背景缓冲区 ， 然后 根据 当前帧 图像 与前 一帧图像 、 背景图像的差分信息对 背景缓冲区
的背 景 进 行 更 新 ．通 过 运动 区域 检测 、 声 去 除 、 通单 元 标 记 、 噪 连 目标 提 取 、 阴影 检测 等处 理 ， 获 取 完 整 的 能 车 辆 目标 区 域 ． 验 结 果 表 明 ， 方 法 快 速 、 实 该 准确 ， 有 较 好 的实 用 价 值 ． 具
Ｖ ｏ１ ０ Ｎ ｏ． ．１ １
Ｆｅ ｂ．２ ００７
基 于背 景重 建 的序 列 图像 车 辆 目标 检 测 方 法
高 浩 军 ，杜 宇 人
（ 州 大学 信 息 工 程 学 院 ，江 苏 扬 州 ２ ５０ ） 扬 ２ ０ ９
摘
要 ：针 对 静 态 摄 像 条件 下 视 频 序 列 图像 ， 出 一 种 基 于 背 景 重 建 的序 列 图像 车辆 目标 检 测 方 法 ．该 法 提
视频图像中运动目标检测
视频图像中运动目标检测一、引言随着技术的不断发展以及社会的不断进步，越来越多的应用需要对运动目标进行精确的检测，比如视频监控、智能交通、机器人导航、自动驾驶等。
其中，视频图像中的运动目标检测是一项非常重要的任务，也是目标检测领域最基础、最广泛应用的一部分。
对于视频图像中的运动目标检测，目前已经涌现出了很多算法和方法。
本文主要介绍几种常见的视频图像中运动目标检测的方法和算法。
二、传统的运动目标检测方法针对视频图像中运动目标检测，传统的方法主要包括基于背景差分和基于光流的方法。
1. 基于背景差分的方法背景差分的方法主要是利用当前图像与前一帧图像之间差异明显的像素点作为前景区域的像素。
其中，比较常见的算法有：静态背景的自适应混合高斯背景模型、基于区域分割的背景建模、基于子空间模型的背景差分等。
2. 基于光流的方法光流是指图像中的像素在时间上随机运动导致的图像亮度变化。
将光流的方向、大小等信息用于目标检测，可以实现对于场景中移动目标的定位和跟踪。
其中，普通光流法（Lucas-Kanade算法）、金字塔光流法、光流张量法（Horn-Schunck算法）等方法在运动目标检测方面也有应用。
三、深度学习在运动目标检测中的应用深度学习在计算机视觉领域的兴起，给运动目标检测带来了巨大的进步。
目前，深度学习在运动目标检测方面应用最广泛的就是基于卷积神经网络（CNN）的方法。
1. 基于物体检测的深度学习方法单纯利用深度学习框架可以实现目标检测的方法有很多，但是需要大量的标注数据训练。
其中尤其需要关注的是，需要标注许多不同场景下不同角度的目标，以提高模型的鲁棒性。
当前基于物体检测的深度学习方法主要包括基于检测算法的方法和基于语义分割算法中的物体检测方法。
常见的算法有：Faster R-CNN（Region-based CNN）、YOLO（You Only Look Once）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）等。
Python实现简单的目标检测基于均值的背景差分法
Python实现简单的目标检测基于均值的背景差分法背景差分法是一种简单但有效的目标检测算法，它基于对当前帧图像与背景模型进行比较，通过计算像素差异来判断是否有目标出现。
本文将使用Python实现基于均值的背景差分法目标检测。
首先，我们需要导入所需的库：```pythonimport cv2import numpy as np```然后，我们需要初始化背景模型。
这可以通过取几帧初始视频帧的均值来实现：```pythondef initialize_background(cap, frames=30):background = Nonefor _ in range(frames):_, frame = cap.readframe = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)if background is None:background = frame.astype("float")else:cv2.accumulateWeighted(frame, background, 0.5)return background```接下来，我们需要循环处理帧图像并进行目标检测。
我们首先将当前帧转换为灰度图像，然后计算当前帧与背景模型之间的差异：```pythondef detect_objects(cap, background):while True:_, frame = cap.readgray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)diff = cv2.absdiff(background.astype("uint8"), gray)cv2.imshow("Difference", diff)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):break```在检测到目标时，差异图像中的像素值将在一定阈值范围内。
一种自适应背景差分运动目标检测算法
灰度变化 曲率特征
文献标志码 ： Ａ
动态 阈值
改进型 区域 生长
文 章 编 号 ：６ １— ７５ ２ １ ） ２— ０ ３—０ １７ ８ ５ （ ０２ ０ ０ ４ ５
Ａ ｔ ｃｉ ｎ Ａ ｌｏ ｉｈ ｄ ｐ ｉ ｅ ｔ ｃ ｇ ｏ ｎｄ Ｄｉ ｅ ｅ ｅ Ｍ ｏ ｉ ｇ Ｔａ ｇ ｔ Ｄｅｅ ｔｏ ｇ ｒｔ ｍ Ａ ａ ｔｖ ｏ Ｂａ ｋ ｒ ｕ ｆ ｒ ｎｃ ｖｎ ｒ ｅ
ｏ ｅ ｉｎ ｒ ｗｉ ｇ． Ｅｘ ｅ ｉ ｎ ａ ｒ ｓ ｌｓ ｈ ｗ ｔ ａ ｔ ｅ ｌｏ ｉｈ ｎ ｒ ｇｏ ｇ ｏ ｎ ｐ ｒｍｅ ｔ ｌ ｅ ｕ ｔ ｓ ｏ ｈ ｔ ｈ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｃ ｎ ｏ ｅ ｃ ｍｅ ａ ｋ ｒ ｕ ｄ ｐ ａ ｉ ａ ｖ ｒ ｏ ｂ ｃ ｇ ｏ ｎ ｕ ｄ ｔ ｎｇ ｃ ｕ ｅ ｌｕ ｎ ｔ ｎ ｃ ａ ｇ ｎｄ ｓ ｌ ｃ ｈ ｅ ｈ ｌ ｎ ｄｉ ｅ ｅ ｔｅ ｖ ｒ ｎ ｎ ｓ ａ ｓ ｄ ｂｙ ｉｌ ｍｉ ａ ｉ ｈ ｎ ｅ ａ ｅｅ ｔｔ ｒ ｓ ｏ ｄ ｉ ｆ ｒ ｎ ｎ ｉｏ ｍｅ ｔ ． ｏ
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于背景差分法的机动目标检测This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020LANZHOU UNIVERSITY OF TECHNOLOGY毕业论文题目基于背景差分法的机动目标检测学生姓名梅金涛学号 09250124专业班级通信工程（1）班指导教师李立学院计算机与通信学院答辩日期 2013年6月17日基于背景差分法的机动目标检测Maneuvering target detection based on background difference method论文作者：梅金涛拼音：Mei Jintao学号：09250124在道路交通管理中，采用摄像头拍摄的道路视频，再用计算机软件处理的方法，则可以极大的增加方便性和灵活性。
本文运动目标检测研究如何让计算机从视频图像序列中获得物体运动数据。
运动目标检测分为视频读取、灰度处理、视频图像化、运动位置提取这几个步骤。
论文的提取背景是通过算数平均法实现的。
与此同时，在运动点团位置提取步骤中，采用了背景减法直接将目标提取出来。
本文还通过实验分析比较了图像预处理给实验带来的正面效果。
实验结果再次证明了平均法和差分法在图像处理领域的方便性和灵活性。
关键词：读取视频;视频图像化;背景提取;目标提取。
AbstractRoad traffic management system often uses camera to capture the roadwaywith computer software processing method in order to increase processing convenience and flexibility. The topic of this paper is the detection of moving target, and this also means how to get the whole target from the image sequence. Moving target detection is divided into several steps，such as video read, grayscale processing, video visualization, sports location extracting. In this paper, background is extracted by arithmetic mean method. At the same time,the paper in the moving point position extraction step, used the background subtraction to pick up the target directly.This article also analysis the image preprocessing experiment to bring the positive effect by experiment. The experimental results prove that the average method and difference method again in convenience and flexibility in the fieldof image processing.Keywords: Video Reading、Graphical Video、Background Extraction、Target Extraction.第一章绪论视频图像差分信息的提取的发展与意义视频图像差分信息的提取作为计算机视觉研究的核心课题之一，是一门正兴起的技术。
它融入了人工智能、图像处理、模式识别、计算机、以及自动控制等许多领域的先进技术。
若用在视频跟踪系统上，具有隐蔽性、直观性、抗电子干扰性、性价比高等突出优点。
因为可从视频监视器上直接看到目标图像，因而能方便、直观地辨别出目标。
此外在近距离跟踪方而，视频的跟踪系统具有较高的可靠性、精确性和稳定性。
因提取的结果中包含了场景中各个运动目标的大量时空信息，视频图像差分信息提取技术从二十世纪六十年代以来，取得了极大的发展，在医疗诊断、战场警戒、气像分析、军事视觉制导、安全监测、参数现实、交通管制、机器人视觉导航、虚拟现实和视频压缩等许多方面都有广泛应用。
比如在军事方面，主要应用于电视跟踪和红外跟踪。
早期的电视和红外跟踪器都采用的是单一工作模式，必须全部用硬件实现。
现在的跟踪以微机为基础，采用图像处理与模式识别技术，利用程序控制实现多种功能。
多模跟踪器已经用于电视和红外成像系统，如美国的坦克破坏者和海尔法等导弹的制导系统。
近年来，人工智能被应用到视频跟踪中，非常有效的提高了系统自适应昀能力。
在这些防空反导的系统中，视频的跟踪系统都起到了不能替代的作用。
在民用方而，比如视觉监控，通过摄像机监视动态场景，已广泛地应用于社会生活的各方面，视频跟踪能够应用在社区和重要设施的保安监控中，用作智能交通系统中对车辆的实时检测与追踪。
经过实时监测和跟踪，可得到车流量、车流密度、车型、车速等许多有用的交通流参数，并且还可以检测事故或者故障等突发的状况。
此外，在港口管理、远距离测量、天文观测、医学图像分析、电视会议等很多领域视频跟踪技术也大有作为。
近年，国内外的设计用在支持视频跟踪图像处理的软硬件系统，通过系统的接口简化和编码推进了完全可编程的基于图像高帧频跟踪器的迅速的发展，且国外已经达到了实用化水平，在国内也采用高速数字的处理技术和目标跟踪测量技术，得到了母弹解爆后所产生的数个目标的高帧频摄像，实时的处理和实时的跟踪显示。
国内外研究现状长期以来，我国各大城市的交管部门对交通信息的采集仍停留在使用传感线圈、固定的摄像装置等路基采集设备阶段，存在监视范围狭小、灵活性低、无法应付突发事件、缺乏对宏观信息的掌控等困难，严重影响对交通的有效疏导。
如果为了获取全面的交通信息而在所有潜在交通拥堵地点和奥运等重大活动周边都安装固定监视设备，不但成本昂贵，而且由于大型活动具有短期性，将造成资源的巨大浪费。
随着近年来全国各大城市交通拥挤程度的加剧，如何克服传统路基交通监视设备监视范围狭小、灵活性低等固有缺点，对宽广范围内的路面交通状况进行覆盖监视，快速到达突发事故地点，实时获取事故现场信息，及时采取有效措施疏散车辆，实现对特定交通对象的跟踪定位，都是交管部门十分关心的问题，也是各国科学家亟待解决的难题。
欧美一些发达国家在20世纪90年代就已经开始探索一种可以代替或增强路面交通态势监视手段的新技术——道路交通态势空中监测技术。
该技术的理念是利用空基平台特有的不受路面交通状况制约、可快速到达指定地点的特点，对重大活动、灾害事件、突发交通事件进行监视并提供各种应急信息服务，从而为全面、快速、准确的获取与处理交通态势奠定基础。
论文组织结构第一章是绪论。
主要讲视频图像差分信息的提取的发展与意义、国内外研究现状以及论文的组织结构。
第二章是基本原理和相关理论。
主要讲数字图像处理技术中的目标提取基本原理，其中包括：图像预处理的概念、图像的预处理、图像灰度化。
同时介绍了MATLAB和图像处理的关系[1]、MATLAB的命令和工具箱[2]。
第三章是背景提取和目标提取。
主要介绍视频读取过程，然后读取帧图像。
同时本文给出了背景提取的具体办法：算术平均法，以及目标提取的具体过程。
由于视频资源问题，将背景图像经过预处理。
本文还采用了二值化图像处理方法对图片进行了处理和提取。
第四章是本文结论和总结部分。
总结了论文的仿真结果跟论文的具体实现过程。
第二章基本原理和相关理论数字图像处理数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
图像处理最早出现于 20 世纪 50 年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。
数字图像处理作为一门学科大约形成于 20 世纪 60 年代初期。
早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。
图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等[6]。
2.1.1 数字图像处理常用方法1 ）图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。
因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。
目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。
2 ）图像编码压缩：图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。
压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。
编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。
3 ）图像增强和复原：图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。
图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。
如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。
图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。
4 ）图像分割：图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。
图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。
虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。
因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。
5 ）图像描述：图像描述是图像识别和理解的必要前提。
作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。
对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。
随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。
6 ）图像分类（识别）：图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。