基于帧间差分方法的运动目标检测

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帧间差分法运动目标检测过程及原理

帧间差分法运动目标检测过程及原理

帧间差分法运动目标检测过程及原理帧间差分法是一种常用的视频运动目标检测技术,它通过比较视频序列中相邻帧之间的差异来检测目标的运动。

该方法常用于视频监控、智能交通系统、视频分析等领域。

本文将介绍帧间差分法的运动目标检测过程及原理,以及其在实际应用中的优势和局限性。

一、帧间差分法的原理帧间差分法的原理基于一个简单的假设:如果某个像素点在相邻两帧之间的亮度发生了变化,那么这个像素点所对应的物体就有可能发生了运动。

根据这个假设,可以通过计算相邻两帧之间的像素点亮度差异来确定目标的运动。

在实际应用中,帧间差分法通常使用以下公式来计算相邻两帧的像素点差异:D(x,y,t) = |I(x,y,t) - I(x,y,t-1)|D(x,y,t)表示在时间t时刻的像素点(x,y)的差分值,I(x,y,t)表示在时间t时刻的像素点(x,y)的亮度值,t-1表示时间t之前的时刻。

通过计算相邻两帧之间的像素点差异,可以得到一副差分图像,该图像中像素点的数值表示了该点在帧间差分中的差异程度。

接着,可以对差分图像进行阈值处理,将高于阈值的像素点标记为目标像素点,从而实现目标的运动检测。

帧间差分法的运动目标检测过程包括以下几个步骤:1. 视频帧获取和预处理首先需要从视频流中获取连续的视频帧,并对每一帧进行预处理,包括灰度化、降噪、边缘检测等操作,以便后续运动目标检测的准确性和鲁棒性。

2. 帧间差分计算对相邻两帧的视频进行帧间差分计算,得到差分图像。

可以使用绝对差值、差分平均值等方式来计算差分图像。

3. 阈值处理对差分图像进行阈值处理,将高于阈值的像素点标记为目标像素点。

阈值的选择是帧间差分法中需要仔细考虑的一个关键问题,合适的阈值能够更好地区分目标和背景,提高检测准确度。

4. 目标区域提取通过连通域分析、形态学处理等方法,将标记为目标像素点的区域进行进一步的提取和分割,得到目标的位置信息。

5. 目标跟踪和输出对提取得到的目标区域进行目标跟踪和输出,可以采用卡尔曼滤波、光流算法等方法来对目标进行跟踪,最终实现目标的运动检测和输出。

智能视觉监控中运动目标检测与行为识别方法

智能视觉监控中运动目标检测与行为识别方法

智能视觉监控中运动目标检测与行为识别方法智能视觉监控中运动目标检测与行为识别方法摘要:随着社会的发展和人口的增加,人们对公共安全的需求也越来越高。

传统的监控系统已经无法满足复杂的安全需求,因此面临升级和改进的问题。

智能视觉监控系统通过引入计算机视觉和模式识别等技术,能够实现自动检测、跟踪和识别运动目标的功能,进一步改进了监控系统的性能和效率。

本文将重点介绍智能视觉监控系统中的运动目标检测和行为识别方法。

首先,介绍运动目标检测的基本原理和现有的方法,包括帧间差分法、背景差法、光流法等。

然后,详细介绍了运动目标检测中的一些关键技术,如目标抠图、目标特征提取和目标跟踪等。

通过这些技术手段,可以实现对运动目标的准确检测和准确跟踪。

在运动目标检测的基础上,本文还介绍了行为识别的方法。

行为识别是指通过分析运动目标的动作和姿态等信息,识别目标的行为类型。

具体而言,行为识别包括行人检测、行人追踪、跌倒检测等多种任务。

本文将介绍这些任务的基本原理和常用的算法。

最后,本文对智能视觉监控系统中运动目标检测与行为识别方法的应用前景进行了展望。

智能视觉监控系统在安防、交通和城市管理等领域具有广阔的应用前景。

通过不断改进和创新,我们可以进一步提高智能视觉监控系统的性能和效率,为人们提供更加安全和便利的生活环境。

关键词:智能视觉监控,运动目标检测,行为识别,目标抠图,目标特征提取,目标跟踪,行人检测,行人追踪,跌倒检测,应用前景。

一、引言随着经济的快速发展和人口的增加,公共安全问题日益成为人们关注的焦点。

传统的人工监控系统无法满足复杂的安全需求,因此急需引入智能监控技术提升监控系统的性能和效率。

智能视觉监控系统是基于计算机视觉和模式识别技术的一种监控方式,可以自动检测、跟踪和识别运动目标,为安保人员提供支持和辅助功能。

二、运动目标检测方法运动目标检测是智能视觉监控系统的核心技术之一。

传统的运动目标检测方法包括帧间差分法、背景差法和光流法等。

基于背景和帧间差分法的运动目标提取

基于背景和帧间差分法的运动目标提取
Abs t r a c t : I n a u t o ma t i c f a c e r e c o g n i t i o n s y s t e m, t h e h u ma n t a r g e t d e t e c t i o n i s o n e o f t h e k e y s t e p s t o r e c o g n i z e f a c e .S e ve r a l me t h o d s o f mo v i ng t a r g e t de t e c t i o n a r e i n t r o d u c e d,a nd t he d i fe r e n c e m e t h od o f ba c k g r o u nd a n d f r a me i s p r e s e n t e d ,i n o r d e r t o de t e c t h u ma n t rg a e t s f a s t a nd p r e c i s e l y .Ai mi n g a t t h e c h a n g e o f b a c k g r o u nd d u e t o he t mo v i n g o f l e n s o r t rg a e t s ,a f e w me t h o d s of b a c k g r o u n d e x t r a c t i o n a r e g i v e n .Af t e r c o mp ri a ng s e v e r a l m e ho t ds ,t he m e d i n me a ho t d i s c h o s e n t o d o b a c k ro g n d u m o d e l i n g . Th e a d a pt i v e b a c k g r o un d u pd a t i n g i s us e d t o d e t e c t mo v i n g t a r g e t s ,c o mb i n i n g t wo k i n ds o f d i fe r e n c e me ho t d s . Fi n a l l y ,t h e

帧间差分法运动目标检测过程及原理

帧间差分法运动目标检测过程及原理

帧间差分法运动目标检测过程及原理帧间差分法是一种常用的运动目标检测方法,它通过比较相邻帧之间的差异来判断是否存在运动目标。

其基本原理是利用目标在连续帧之间的运动导致像素值的变化,通过对像素值差异的分析来判断是否存在目标。

1. 选择连续的帧:首先选择需要进行运动目标检测的视频序列,并选择连续的几帧作为输入。

通常情况下,选择相邻的两帧或者多帧进行比较。

2. 图像预处理:对选取的帧进行预处理,包括图像增强、降噪等操作。

常用的预处理方法包括平滑滤波、中值滤波等。

3. 帧间差分计算:对连续帧之间的像素进行差分计算,得到差分图像。

差分图像可以通过计算相邻像素的差异来获得,常用的差分计算方法包括绝对差分、平方差分等。

4. 二值化处理:将差分图像进行二值化处理,将差异像素标记为目标像素,无差异像素标记为背景像素。

常用的二值化方法包括阈值法、自适应阈值法等。

5. 目标提取:从二值化的差分图像中提取出目标区域。

可以通过连通区域分析、形态学操作等方法来实现目标提取。

6. 目标跟踪:将提取出的目标区域与原始图像进行叠加,实现目标的跟踪。

可以通过目标的位置、大小等信息来实现目标的跟踪。

帧间差分法的原理是基于连续帧之间的差异来判断是否存在目标。

当目标发生运动时,连续帧之间的像素值会发生变化,差分图像中会出现明显的差异区域。

通过对差分图像进行二值化和目标提取操作,可以得到目标的位置和形状信息。

进一步结合目标跟踪算法,可以对目标进行跟踪和分析。

帧间差分法具有简单、快速、实时性好等优点,适用于对静态相机下的运动目标进行检测。

由于光照变化、背景噪声等因素的干扰,帧间差分法也存在一定的局限性。

在实际应用中通常需要结合其他方法来进行运动目标检测。

帧间差分法运动目标检测过程及原理

帧间差分法运动目标检测过程及原理

帧间差分法运动目标检测过程及原理
帧间差分法是一种常用的视频图像处理技术,用于运动目标检测和跟踪。

其原理是对连续帧之间的像素值差异进行计算和分析,从而确定哪些像素发生了变化,即表示目标运动。

帧间差分法主要包括以下几个步骤:
1. 预处理:将连续帧进行灰度处理,将彩色图像转化为灰度图像,减少计算量。

2. 帧差计算:计算相邻两帧之间的差异,并对差值进行二值化处理。

这里可以使用简单的相减法,即将后一帧减去前一帧对应像素的灰度值。

3. 二值化处理:将帧差图像进行二值化处理,将差异值大于阈值的像素设置为前景(表示目标运动),小于阈值的像素设置为背景。

4. 运动目标提取:对二值化后的图像进行图像处理方法的应用,如连通区域分析、形态学运算等,提取出连续的前景区域,即运动目标。

5. 运动目标跟踪:对提取到的运动目标进行跟踪,可以使用相关滤波器、卡尔曼滤波器等跟踪算法。

帧间差分法的原理是基于目标运动引起的图像像素值变化。

当物体在连续帧之间发生移动时,其在图像上的位置会发生变化,导致像素值的差异。

利用这一差异性,可以通过计算帧差图像来检测目标运动。

帧间差分法的优点是计算简单,实时性较好,适合用于实时视频监控等应用场景。

但同时也存在一些缺点,比如对光照变化和背景干扰比较敏感,对目标与背景颜色相似的情况可能存在误判。

为了提高运动目标检测的准确性和稳定性,可以结合其他方法进行优化,比如背景建模、光流法等。

还可以采用自适应阈值、多帧差分等方法来改进帧间差分法的性能。

基于改进的三帧差分法运动目标检测

基于改进的三帧差分法运动目标检测

【 中图分类号】T N 9 1 1 . 7 3
【 文献标志码】 A
Mo v i n g Ob j e c t s D e t e c t i o n B a s e d o n I mp r o v e d T h r e e F r a me D i f e r e n c e
DI NG L e i , GONG Ni n g s h e n g
C o l l e g e o f E l e c t r o n i c s a n d l n f o r m  ̄ t i o n E n g i n e e r i n g , n j i g n U n i v e r s i t y f o T e c h n o l o g y , №n j i n g 2 1 1 3 1 6 , C h i n a ) 【 A b s t r a c t 】 T o a c c u r a t e l y a n d e ic f i e n t l y i m p r o v e t h e m o v i n g o b j e c t s d e t e c t i o n , t h i s p a p e r p r o p o s e s a n i m p o r v e d t h r e e L a m e d i f e r e n c e a l g o r i h t m, w h i c h
hr t e s ho l d e x r t a c i t o n r e d u c e he t e fe c t o f he t s u n s h i n e a n d n o i s e .Ex p e ime r n t l a r e s u l t s d e mo n s ra t t e ha t t he t lg a o r i hm t c a n d e t e c t he t e n t i r e t y o f t h e mo v i a a v o i d u n d e t e c t e d e r r o r .T hi s a l g o i r t h m c a n a c c u r a t e l y a n d e ic f i e n t l y d e t e c t h t e m o v i n g o b j e c t s d e t e c t i o n .

FPGA实现移动目标检测

FPGA实现移动目标检测

FPGA实现移动⽬标检测 上⼀篇整理了⼈脸检测,这篇讲⼀下移动⽬标检测。

⽬前逐渐形成三种运动⽬标的检测算法: 1)帧间差分法是采⽤视频序列中的相邻两帧图像做差的⽅法,来检测视频序列中的移动⽬标。

但是受运动⽬标和背景变化的影响,检测过程中有可能出现伪⽬标或者⽬标中出现“空洞”,在⽬标运动不是太快时可以有效的检测到⽬标。

2)背景减除法⾸先在没有⽬标的场景中获取背景图像,然后利⽤实时视频序列和背景图像做差,来实现地移动⽬标的检测。

如何获得背景是背景减除法的关键。

3)光流法是通过给图像中每个像素点赋予⼀个速度⽮量的⽅法建⽴光流场,利⽤光流场中⽮量运动的连续性来检测移动⽬标。

该⽅法的计算量通常很⼤,难以实现实时性的检测。

其中帧差法⽐较简单,可操作性较强。

⼀、帧差法原理 帧差法是通过两帧相邻图像间做差,并选取合适的阈值对图像进⾏⼆值化,从⽽选取出运动的物体。

设 f(x,y)为灰度差分图像,g k(x,y)、g k-1(x,y) 为相邻的两帧灰度图像,D(x,y)为侦差图像,T为差分阈值。

1、缓存两帧灰度图像。

2、两帧灰度图像做差,将结果和设置的阈值进⾏⽐较后转⼆值化输出。

3、对⼆值化结果进⾏框选,确定移动⽬标,类似⼈脸检测。

本设计的难点是如何能缓存两帧图像,以 SDRAM 为例,常⽤的⽅法有两种:掩码法和⾮掩码法,下⾯分别介绍⼀下。

⼆、移动⽬标检测——掩码法1、结构框图 如图所⽰:摄像头采集数据后,再SDRAM通道0中缓存后输出到 VGA_driver,正常的摄像头显⽰⼯程到这就结束了。

⽽为了后续处理,我将 VGA_driver 的输出数据先不输出到VGA引脚,⽽是对其进⾏图像处理:先进⾏ RGB转YCbCr处理,得到 8bit 的灰度数据 Y 分量,然后将 Y 分量输⼊到 SDRAM的通道 1 中,利⽤ SDRAM 的掩码,通道 1 的读出数据包含了 2 帧的灰度数据,将这两帧数据进⾏帧差计算,然后进⾏⼀些图像处理。

帧间差分法运动目标检测过程及原理

帧间差分法运动目标检测过程及原理

帧间差分法运动目标检测过程及原理帧间差分法是一种常用的运动目标检测方法,它通过比较视频序列中不同帧之间的差异来检测运动目标,从而实现目标跟踪和识别。

本文将介绍帧间差分法的运动目标检测过程及原理。

帧间差分法的运动目标检测过程主要包括以下几个步骤:1. 视频帧获取:首先需要获取视频序列,可以通过摄像头、摄像机等设备来获取。

2. 帧间差分处理:将视频序列中相邻的两帧进行差分处理,得到两帧之间的差异,以检测目标的运动情况。

差分处理可以使用像素级的差异或者区域级的差异进行计算。

3. 运动目标检测:通过帧间差分处理得到的差异图像,可以进行阈值处理、边缘检测、连通域分析等操作,以提取出视频序列中的运动目标。

4. 目标跟踪与识别:最后可以对提取出的运动目标进行跟踪和识别,以实现对目标的监控与分析。

二、帧间差分法的原理帧间差分法的原理是基于视频序列中连续帧之间的差异来进行运动目标检测的。

具体来说,帧间差分法的原理包括以下几个方面:1. 差分图像计算:帧间差分法首先通过比较视频序列中相邻帧的像素值,计算出两帧之间的差异。

常见的计算方式包括绝对差分、均方差分等,可以得到表示两帧之间差异的差分图像。

1. 视频监控:帧间差分法可以用于视频监控系统中对目标的运动进行检测与跟踪,从而实现对监控区域的实时监控与预警。

2. 交通监控:在交通监控系统中,帧间差分法可以用于车辆与行人的运动检测与识别,以实现交通流量统计、违规行为检测等功能。

3. 智能驾驶:在智能驾驶系统中,帧间差分法可以用于实时检测路面上的车辆、行人等运动目标,以实现自动驾驶、避障等功能。

4. 人体姿态识别:帧间差分法可以用于对人体姿态的运动进行检测与分析,从而实现人体姿态识别、动作分析等功能。

优点:2. 对光照变化不敏感:帧间差分法在运动目标检测过程中对光照变化不敏感,能够适应不同光照条件下的目标检测需求。

3. 算法简单:帧间差分法的算法相对简单,计算量小,适用于资源有限的嵌入式系统。

帧间差分法运动目标检测过程及原理

帧间差分法运动目标检测过程及原理

帧间差分法运动目标检测过程及原理帧间差分法是一种常用的视频运动目标检测方法,它广泛应用于视频监控、智能交通、智能车辆等领域。

本文将从帧间差分法的原理和检测过程两个方面进行介绍。

一、帧间差分法的原理帧间差分法是一种基于像素级的运动目标检测方法,它利用相邻视频帧之间的像素差异来提取运动目标。

其原理是通过比较相邻两帧图像的像素值之差,来检测图像中的运动目标。

如果相邻两帧图像中某一像素点的像素值之差超过了一个设定的阈值,那么就认为该像素点处于运动状态。

通过对每个像素点进行类似的处理,就可以提取出视频中的运动目标。

帧间差分法的原理比较简单,但是在实际应用中需要考虑的因素较多,例如光照变化、背景干扰、噪声等问题都会对帧间差分法的检测效果产生影响。

帧间差分法通常需要结合其他方法来解决这些问题,以提高检测的准确性和稳定性。

帧间差分法的检测过程通常可以分为以下几个步骤:1. 视频获取:首先需要获取视频数据,可以通过摄像头、视频文件等方式获取到需要进行运动目标检测的视频数据。

2. 视频预处理:在进行帧间差分之前,通常需要对视频数据进行一定的预处理工作,主要包括去噪、增强、背景建模等操作,以减少噪声干扰、提高图像质量,从而提高运动目标检测的准确性。

3. 帧间差分计算:对于每一帧图像,首先需要与上一帧进行差分计算,得到相邻两帧图像之间的像素值差异。

4. 阈值处理:接下来需要对差分图像进行阈值处理,将像素值差异超过设定阈值的像素点认定为运动目标。

通过调整阈值大小可以控制运动检测的敏感度。

5. 运动目标提取:最后将通过阈值处理得到的二值图像进行连通区域分析,提取出视频中的运动目标区域。

需要注意的是,帧间差分法进行运动目标检测时还需要考虑运动目标的轨迹跟踪、运动目标的特征提取等问题,这些问题通常需要结合其他方法来解决。

视频运动目标检测方法研究与分析

视频运动目标检测方法研究与分析

视频运动目标检测方法研究与分析视频运动目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向,它广泛应用于智能视频监控、交通流量统计、自动驾驶、医学图像分析等领域。

目标检测任务的难度主要在于在不同场景下,不同光照条件下,物体会呈现出不同的外观变化,同时还存在图像噪声、遮挡、部分遮挡等问题,这些因素都会对目标检测结果造成干扰。

一、传统视频目标检测方法1. 基于帧间差分法帧间差分法是电子监控领域最早使用的目标检测算法之一,其基本思路是将相邻两帧图像进行相减得到差值图,然后根据设定的阈值进行像素分类。

若差分结果大于阈值,则判断该像素点为运动像素点;反之,若差分结果小于阈值,则认为该像素点是背景像素点。

帧间差分法简单易行,速度较快,但由于只考虑了像素值的变化,无法区分运动目标和噪声或背景像素,且当目标的运动速度较慢、光照条件发生变化时,容易产生误检测。

2. 基于背景建模法背景建模法是一种通过学习并建模背景图像来实现目标检测的算法。

该方法常用的技术有Mixture of Gaussian(高斯混合模型)、Self-Organizing Background Subtraction (自组织背景减法)等。

Mixture of Gaussian方法建立了一个高斯混合模型来对背景进行建模,通过计算像素值与模型高斯分布之间的距离来判断像素点是否属于背景。

该方法在处理室外环境下的背景建模效果优异,但在室内环境下易受到光照变化和阻挡干扰,容易产生误检测。

二、深度学习相关方法在深度学习技术的快速发展下,深度神经网络被广泛应用于目标检测任务中。

1. R-CNN方法系列R-CNN方法系列是一种基于卷积神经网络的目标检测算法。

其主要思路是将输入图像划分为多个候选框,然后通过卷积神经网络对每个候选框进行特征提取。

最后,通过SVM分类器和回归器来计算候选框的置信度和坐标信息,以确定目标类别和位置。

R-CNN方法系列在目标定位和分类任务上取得了不错的效果,但缺点是算法速度较慢,不适用于实时应用场景。

帧间差分与背景差分相融合的运动目标检测算法_朱明旱

帧间差分与背景差分相融合的运动目标检测算法_朱明旱

自动化测试计算机测量与控制.2005.13(3) C omputer Measurement &Control#215#收稿日期:2004-06-10; 修回日期:2004-07-12。

作者简介:朱明旱(1975-),男,湖南省张家界人,硕士生,主要从事模式识别、图像处理等方向的研究。

罗大庸(1944-),男,湖南省长沙市人,教授,博导,主要从事信息融合技术、计算机视觉与模式识别等方向的研究。

文章编号:1671-4598(2005)03-0215-03 中图分类号:TP393文献标识码:B帧间差分与背景差分相融合的运动目标检测算法朱明旱,罗大庸,曹倩霞(中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙 410075)摘要:针对视频序列中运动目标检测进行了研究,提出了一种将帧间差分和背景差分相互融合的运动目标检测算法,首先选取一帧作为背景帧,确立每一个象素点的高斯模型;然后对相邻两帧进行差分处理,区分出变化的区域和没有发生变化的区域,没有发生变化的区域更新到背景帧中,发生变化的区域与背景模型进行拟合,区分出显露区和运动目标,将显露区以很大的更新率收入到背景帧中。

该方法允许在有运动物存在的情况下进行建模,实验表明该方法准确率高,运算速度快,能满足实时检测的需要。

关键词:视频图像序列;高斯模型;运动目标检测;阴影检测Moving Objects Detection Algorithm Based on Two Consecutive Frames Subtraction and Background SubtractionZhu Minghan,Luo Dayo ng ,Cao Q ianxia(Sch ool of Information S cien ce an d En gineering,Cen tral South Un iversity,Changs ha 410075,Chin a)Abstract:Aimed at the complexity of the current algorithm,an algorithm bas ed on tw o con secutive frames sub traction and b ack -groun d su btraction is presented.At firs t,select a frame as a background.T hen su btract tw o con secutive frames to find out moving area an d background area.Update backgr ou nd w ith the backgroun d ar ea w hich is detected.At last ,com pare moving area w ith b ack -groun d to locate moving objection and un covering area.Update backg rou nd w ith un covering area.Th e back grou nd model in th is algo -rithm is obtained even if there ar e some moving objection s.T he results s how that this algorithm combines the advantages of veracity and of runtim e,and fit for real time d etection.Key words :video-frequ ency image sequen ce;Gau ssian m odel;moving ob ject detection;shadow detection0 引言从视频序列中检测出运动物体是计算机视觉、视频图像跟踪等应用领域的重要研究内容,目前已成为热点研究问题[1]。

动态背景下基于帧间差分与模板匹配相结合的运动目标检测

动态背景下基于帧间差分与模板匹配相结合的运动目标检测

M o i a g td t c i n c m bi e wo f a e d fe e c s wih e p a e m a c i v ng t r e e e to o n d t r m i r n e t t m l t t h ng m e h d nd r d na c ba k r un t o s u e y mi c g o d
( A S C) 除 图像 中 由 于 目标 运 动 部 分 产 生 的误 匹 配 点 。 用 背景 补 偿 的 方 法将 静 态 背 景 下 的 帧 间差 分 目标 检 测 R NA 剔 运
算 法应用 于动态情况 , 实现 了动 态 背 景 下 的 运 动 目标 检 测 , 过 提 取 目标 特 征 与后 续 多 帧 图像 进 行 特 征 匹 配 的 方 通
像 图像预处理
算 法 去 除 因 目标 运 动 导 致 的误 匹 配 , 保 了 图 像 配 准 的 准 确 确
目标 检 测 是 将 感 兴 趣 区域 从 背 景 中分 离 出 来 . 将 目标 它 的 分 割 和 识 别 合 二 为 一 , 运 动 图像 分 析 、 能 监 控 、 球 探 是 智 月 测 中巡 游 导 航 、 事 目标 检 测 、 机 交 互 技 术 中 的一 个 重 要 军 人 环 节 。国 内外 对 目标 检 测 的研 究 已经 取 得 了一 定 的 成 果 。但 对于动态背景 、 目标 部 分 遮 挡 及 光 照 变 化 较 大 的 图像 序 列 的 检 测 效 果 还有 待 于 提高 。 按 照 目标 和 背 景 的相 对 运 动 差 异 。 以将 目标 识 别 分 为 可
Ab t a t A vn r e e e t na g r h i p e e td whc o i e a sdfee c i e l t th n t o s sr c : mo i gt g t t ci l oi m r s ne ih c mb n df me i r n ew t tmp ae mac ig me h d a d o t s r h

基于背景重建的运动目标检测算法

基于背景重建的运动目标检测算法
中图法分类号
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


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

帧间差分法运动目标检测过程及原理

帧间差分法运动目标检测过程及原理

帧间差分法运动目标检测过程及原理帧间差分法(Frame Difference Method)是一种常用的视频运动目标检测方法,它通过比较视频帧之间的变化来检测目标的运动。

这种方法广泛应用于视频监控、交通管理、智能交通等领域,并且在实际应用中取得了不错的效果。

1.视频帧获取:需要获取视频输入,并将视频分解成一帧一帧的图像。

2.帧间差分计算:对于连续的两帧图像,通过对两帧图像进行减法操作,计算出图像像素点之间的差值。

这个差值可以表示出两帧图像之间的变化情况,有助于检测出图像中的运动目标。

3.差分图像处理:得到帧间差分图像后,需要对其进行一定的处理,以便进一步提取出图像中的运动目标。

常见的处理方法包括阈值处理、形态学操作等。

4.目标提取与分析:将处理后的帧间差分图像进行目标提取,得到目标的边界信息。

可以进一步对目标进行形状、大小、速度等特征分析。

5.目标跟踪与识别:通过目标提取和特征分析,可以对目标进行跟踪和识别,得到目标的运动轨迹和行为信息。

帧间差分法的原理:帧间差分法主要包括以下几个关键步骤:1.差分计算:通过对两帧图像进行像素级的差分计算,得到一个差分图像。

通常采用的方法是直接相减或者采用其他像素级的差分运算方法。

2.阈值处理:得到的差分图像中可能存在一些噪声或者细微的变化,需要通过设置一个合适的阈值来将目标的变化和噪声区分开来。

3.形态学操作:通过形态学操作,可以进一步处理差分图像,去除一些不必要的细节,加强目标的轮廓信息。

4.目标提取:根据处理后的差分图像,可以得到目标的二值图像,进而提取出目标的轮廓信息。

帧间差分法的优点包括不需要训练数据、对目标的尺度不敏感、对光照变化不敏感等。

帧间差分法在应对复杂场景、目标遮挡、背景复杂等情况下仍然存在一定的局限性,需要结合其他方法进行改进和完善。

帧间差分法运动目标检测过程及原理

帧间差分法运动目标检测过程及原理

帧间差分法运动目标检测过程及原理1. 引言1.1 背景介绍帧间差分法是一种常用的视频分析技术,通过比较连续帧之间的差异来检测视频中的运动目标。

随着视频监控系统的普及和应用领域的不断拓展,运动目标检测技术变得越来越重要。

传统的运动目标检测方法往往存在一些局限性,如受到光照和阴影等环境因素的影响,导致检测精度不高。

帧间差分法可以有效克服这些问题,其基本原理是通过比较相邻两帧图像的差异来确定图像中的运动目标。

当两帧图像之间的差异超过一定阈值时,就可以判定出存在运动目标。

这种方法简单有效,能够准确地捕捉到视频中的动态目标,具有较高的检测精度和实时性。

在现实应用中,帧间差分法被广泛应用于视频监控、智能交通等领域。

通过结合其他技术,如背景建模和运动轨迹分析,可以更进一步提高运动目标检测的准确性和稳定性。

帧间差分法的发展不仅有助于提升视频监控系统的智能化水平,还为其他相关领域的研究和应用提供了重要参考。

1.2 研究意义1. 提高视频监控效率:现如今,视频监控已经成为重要的安全防范手段,而帧间差分法可以有效地提高监控系统的效率,实现对运动目标的自动检测和跟踪。

2. 减少人力成本:传统的人工检测方法需要大量的人力投入,而帧间差分法可以实现自动化的运动目标检测,从而节约人力成本。

3. 提高检测精度:帧间差分法可以对视频序列中的像素进行差分运算,准确地检测出目标的运动轨迹,提高了检测的精度。

4. 加强安防监控:运用帧间差分法可以及时发现异常行为和可疑目标,加强安防监控,保障社会治安。

研究帧间差分法在运动目标检测中的应用具有重要的意义,不仅可以提高监控效率和精度,还可以减少人力成本,加强安防监控,是当前研究中的热点和难点之一。

2. 正文2.1 帧间差分法基本原理帧间差分法是一种常用于视频处理中的运动目标检测技术。

其基本原理是通过比较相邻帧之间的像素差异来判断是否存在运动目标。

具体来说,帧间差分法首先对输入的视频序列进行帧间差分处理,得到差分图像。

基于帧间差分与Camshift相结合的目标跟踪算法

基于帧间差分与Camshift相结合的目标跟踪算法

和跟踪 。即用 帧 间差 分 法进 行 运 动 目标 检 测 , 用
1 引 言
运 动 目标 的研 究 对 象是 序 列 图像 , 而且 序 列 图像 比静 态 的单 帧 图像 包含 更 多 的信 息 。
i r m e,a h n hec ntoi ov m e e o hih sc nt r d t n ta iet a k n c v s c n fa nd t e t e r d ofm e ntr gin w c i e e e O i iilz r c i g ur e wa onfr e Se on im d. c d— l y,f a u e w a bs r ctd i h e on a a ge a r c d by Ca s f go ihm 。 The m e h ve c m e ho t e t r s a ta e n t e r gi nd t r tw s t a ke m hital rt t od o r o s s r —
区域 内 提 取 特 征 , C ms i 算 法 进 行 目标 跟 踪 。 此 方 法 克 服 了 传 统 C ms i 算 法 需 要 人 为 定 位 和 容 易 发 用 a hf t a hf t
散 的 缺 点 。最 后 通 过 实 验 验 证 了本 算 法 的 有 效 性 。
关键 词 : 间 差 分 ; a hf ; 帧 C ms i 目标 跟 踪 ; 动 目标 t 运
c m i g o riii l re t t n a d d v r e c r b e f rta ii n l ms i u i g t a k n .Th a iiy o h lo o n fa tf a in a i n i e g n e p o lm o r d t a c o o o Ca h f d rn r c i g t e v l t ft ea g — d

基于帧间差分自适应法的车辆抛洒物检测

基于帧间差分自适应法的车辆抛洒物检测

基于帧间差分自适应法的车辆抛洒物检测李清瑶;邹皓;赵群;王建颖;刘智超;杨进华【摘要】高速公路抛洒物事件容易引发交通事故,造成不良影响.为了实现对高速公路抛洒物的检测,提出了帧间差分自适应法.该方法是基于连续帧间差分法和均值法背景减除的运动目标检测算法.首先,对图像进行包括灰度转换、图像降噪以及图像增强等预处理.然后,对连续的序列图像进行累计差分,对得到的差值图像进行求和运算并求平均,并对得到的图像通过选择合适的阈值T进行二值化;使用均值法进行背景建模,将当前帧与所得的背景模型进行差分运算并进行二值化处理.最后将用连续帧间差分法得到的二值图像与基于均值法的背景减除得到的二值图像进行逻辑"与"运算,并对逻辑运算后的结果进行数学形态学膨胀处理得到最终的运动目标检测结果.实验结果表明,该方法可在一定程度上克服传统的帧间差分法和均值背景减除法的缺点,更加完整准确地提取出前景运动目标.【期刊名称】《长春理工大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2018(041)004【总页数】6页(P108-113)【关键词】连续帧间差分法;背景减除法;帧间差分自适应法;抛洒物检测【作者】李清瑶;邹皓;赵群;王建颖;刘智超;杨进华【作者单位】长春理工大学光电工程学院,长春 130022;长春理工大学光电工程学院,长春 130022;长春理工大学光电工程学院,长春 130022;长春理工大学光电工程学院,长春 130022;长春理工大学光电工程学院,长春 130022;长春理工大学光电工程学院,长春 130022【正文语种】中文【中图分类】TP391.4高速公路交通事件指高速公路上的偶发异常事件,包括停驻车辆、货物散落、交通事故等,具有偶发性和随机性,不易及时发现和排除。

而且高速公路是全封闭的,车辆运行速度快,车流量大,一旦发生事故,会造成拥挤和交通延误,影响高速公路正常的通行能力。

高速公路抛洒物事件包括大型货车的货物散落以及其他车辆的随机抛物等,大型抛洒物容易引发交通事故的发生。

一种有效的运动物体检测方法

一种有效的运动物体检测方法

一种有效的运动物体检测方法石向荣;樊永生【期刊名称】《电脑与信息技术》【年(卷),期】2012(020)002【摘要】为了从监控视频中检测出较高质量的运动物体,文章提出了一种基于帧间差分和背景差分相结合的运动目标的检测方法,并且采用像素级和帧级背景更新相配合的一种背景更新策略。

算法求取各像素点处的最大概率灰度,从而提取出连续视频的背景图像;相邻帧则利用帧阃差分法以及背景差分法得到两幅运动区域图像;将两幅运动区域图像相与,提取出较为准确的运动目标。

实验证明,该算法时光线的变化鲁棒性较高,运算速度较快,且能够及时的响应监控视频的实时变化。

提高运动目标的检测质量。

%To extract good moving object from surveillance video, this paper proposes an algorithm of background extraction based on both flame-difference and background subtraction, and using multi-level adaptive background update strategy. Reconstructed the background image of continuous video frequency by calculating the maximum probability grayscale. Gained two moving regions by frame difference and background subtraction, took out moving objects by logic and the two subtracting moving regions. Experiment shows it is a practical method that is robust under lighting variations and computing speed. The algorithm can response timely to the surveillance video changes and improve the quality of moving objects detection.【总页数】4页(P16-19)【作者】石向荣;樊永生【作者单位】中北大学电子与计算机科学技术学院,山西太原030051;中北大学电子与计算机科学技术学院,山西太原030051【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于马尔可夫随机场的运动物体检测方法 [J], 魏丽芳;林甲祥;杨长才;董恒;周术诚2.一种有效的层次分割方法及其在物体定位中的应用 [J], 邵明正;齐剑锋;王希武;王路3.C#实现运动物体的检测方法 [J], 蔡瑞奎4.利用平衡条件求物体运动的速度--浅谈物体运动速度的一种解法及相关物理过程的分析 [J], 张许平5.移动摄像机条件下的运动物体检测方法 [J], 韩旭因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

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『J , 学, 国辉, 34 科  ̄ 李 涂丹. 控视频运动 目标检 测减 背景技 术的研 究 监
精神文 明建设增添了一道风景线。
( 上接 3 页 ) 2 地提取动态 图像中的运动 目 。 标 帧间差分法算法 现状和展望[. J 中国图像 图形学报,0 6l,:1— 2 . ] 2 0 ,1 9 9 9 7 7 简单 , 检测运 动 , 4 1 戚 江卓 军. 实时视频监控 系统 中运动 目 标检 测和 足一是不能检测出静止的 目标 。 二是对进行差分的连续帧和阈值的 跟踪的一种 实用方法[. J浙江大学学报, 0 , ,213 — 8 0 ] 2 23 1:87 14 . 0 6 选 取要求较高 , 而且依赖于运动物体 的运动速度 , 如果对该算 法进 【] 5冈萨雷斯著, 阮秋 琦译. 字 图像处理【 】 数 M. 北京 : -x & 出版社 , 电- - ? -
行改进将是下一步的一个 目标 。 20 , 0 6第二版. 参 考 文献 【 刘 学军. 图像序 列中运动 目标跟踪 算法研 究【] 1 J 视频 D. 南京: 东南大 学, 0 . 2 7 0 【 彭嘉雄 , 文琳 . 外 背景抑 制与 小 目标分 割检 测 『. 2 】 周 红 J 电子 学报 ]

兢兢业 业 , 为人梯 ; 甘 他们不 断改进服 务方 式 , 提供精神 产品信息 , 全心全 意为人民服务 , 为高校的人才培养服务 , 为精神文 明建设 服 务 。俗话说 :学高为师 , “ 德高为范” 。高校档案工作者 , 以高 尚的情 操、 优秀的道德品质 、 无私 的奉献精 神 、 明的举止 、 良的风范 , 文 优 为
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管理 科学
高校档案事业与精神文 明建设
王 淼
( 黑龙江省司法警 官学院, 黑龙江 哈 尔滨 100 ) 5 0 0 摘 要: 结合 实际工作 , 谈谈高校 档案事业与精神 文明建设。 关键词 : 高校档案 ; 精神文明建设 ; 可持 续发展 高校 的根本任 务是培养 和造就一 批批 “ 四有 ” 新人 , 输送 到社 4高校档案馆( 是精神文明建设的基地 室) 会, 为社会 主义 的精神文明建设发挥示范与辐射作用 。而高校档案 高校档案馆( 作为人类文明成果 的集散地 和展示人类 文明的 室) 工作 , 以其独特 的内涵 , 为完成这一根本性 任务 , 为社会主义的精神 窗 口, 以其丰 富的档案 内容 , 秀的档案 干部 队伍 以及 科学 、 优 合理 、 文 明建设做 出了突出的贡献。 有效的实践形式 , 使之成 为精神文明建设 的基地 。 高校档案馆渲! ) 不 1 高校档案是精神 文明建设的永恒载体 仅为利用者提供零散 的档案信息 、 进行信息咨询 , 出版 、 还 公布系统 高校是育人的基地 , 也是 高素质人才 比较集 中的场所 。高校的 的档案信息 ; 同时 , 还配合有关部 门制作反映本 校教学 、 科研等工作 档案 内容 , 既蕴藏着许多积极 的思想伦理 、 道德 规范 , 又包含先进技 的系统化的科 教片、 新闻片, 供课 堂教学及 思想 教育使用 。如果说 , 术 的科学论断 、 实验记录 ; 既有优秀的历史 文化 , 又有鲜明 的革命传 高校是精神文明建设 的前沿阵地 ,那么高校档 案部 门是 大本 营 , 为 统 。高校档案作 为历史文化遗产的重要组 成部分 , 其对精神文明建 精神文 明建设的前沿阵地提供作 战的武器装备 、 精神食粮等 。 因此 , 设 的贡献是不言而喻 的。 高校档案部门是高校精神文 明建设基地 的基 础 ,或者说基 地的基 高校档案承 载着 高校师生的智力产品 、 精神产 品 , 走过并继 续 地 , 担负着培养 “ 四有 ” 新人 的历史重任。 走过千秋万代 , 肩负起精神文明永恒载体的重任 。 其永恒性 , 表现在 5高校档案事业与精神文明建设既都是社会可持续发展战略的
它延长 了记忆 、 延续 了历史 , 它不随时代的变迁 而消失 , 它能够充分 题 中之义 , 也都是社会可持续发展战略的重要措施 反 映每一个历史“ 坐标 ” 上的政治 、 点 经济 、 道德规范 、 文化知识 、 科 社会可持续发展囊括 了社会各项 事业 , 高校档 案事业及精神文 技水平 等意识形态的真实情况 ,是其它任何 文明的载体不 能替代 明建设 自然也在其 中。从高校档案事业及精 神文 明建设 的发展历 的。 史, 我们可 以看 到 , 高校档案事业及精 神文明建设都具有 历史 的继 2高校档案工作是精神文明建设的有效手段 承 陛和发展的持续性 , 自身一直坚持可持续发展 的战略 , 其 并为整 精神文 明建设必须植根于 中华 民族传统文化的土壤 之中 , 才能 个社会 的可持续发展发挥作用。 创造 出崭新的社会 主义精神文明 。 高校档案是精神文明反映最集 中 高校档案事业 , 从它诞 生那 天起 , 就持续不断地发展 。可 以说 , 的实体 , 没有高校 的档案工作 , 高校 的档案 内容既不能延续下来 , 是功在 当代 、 也 利在千秋的伟大事业 。高校档案工作者不断地把高校 不能丰富 , 精神文明建设就失去了根基 。只有不 断地对高校档案进 和科学 、 文化财富 , 安全 、 永远地保存下去 , 继承下来 , 世代相传 , 其 行 齐全 、 完整地 收集积累 , 科学地整理 , 切实地保管 、 保护好 , 做好高 目的就是为 了使当代人 与后代人均有享有历史文明的权力 , 保持社 校档案 工作 的基础性 工作 , 才能为精神文明建设奠定物质基础 。同 会 各项事业在不 断发 展中有 丰富的经验 、 理论 , 促进高 校档案事业 时, 又要做好高校档案 的利用工作 , 即把高校档案 中积极的思想 、 优 自身能够持续不断地健康发展 。 秀的道德 品质 、 高尚的人格精神 、 先进 的科学技术进行有效地传播 , 6高校档案事业 内涵的发展变化 , 是精神文 明建设成果的体现 。 为精神文明建设提供丰富的养料 , 满足精神文明建设对 高校档案 的 同时又是形成精神文明新的高度及精神文明建设的新起点 消费需求 。 精神文 明建设 , 离不开高校档案工作 , 高校档案工作为精 精神文明建设 的发 展 , 使高校档案内容逐步增加 , 不断丰富 ; 档 神文明建设奠定 了坚实的营养基础 ,是精神文 明建设的有效措施 、 案人员 的思想道德素 质 、 科学文化知识水 平明显提高 ; 档案工作 的 手段。 科学化 、 现代化 、 制度化 、 规范化的程度也越来越高。这些精神文明 3高校档案工作者是精神文明建设的表率 建设的闪光点 , 正是精神文明建设 成果 的体现。 这些变化 , 也是对精 高校档案工作者不仅是档案干部队伍 中的一员 , 还是校园内的 神文 明建设 指导思想 、 理论原则 正确 性的检验 , 成了精神文 明的 形 名“ 准教师” 他们收集文明 、 。 积累文明 , 为新的精神文 明建设 提供 新高度 , 为精神文明建设 的深入发展又确定 了一个新起点。因为我 文 明历史。 他们虽然不上讲 台, 终生扮演着“ 助教” 的角色 , 但他们热 们 的精神文明建设不能隔断历史 , 相反必须 以历史文明的高度为起 爱档案 事业 , 尊重历史 , 尊重档案 , 忠于职守 , 守机密 , 严 勤勤恳恳 , 点 , 创造 出新 的增长点。
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