基于背景差分法和光流法的视频动态目标检测与跟踪
基于背景差分法的煤矿井下视频动目标检测
收稿日期:2019-05-17 修回日期:2019-09-23 网络出版时间:2019-12-18基金项目:国家重点研发计划(2018YFC 0808304)作者简介:王 勇(1976-),男,硕士,副研究员,主要从事煤矿安全监测监控㊁信息化㊁数字化软件产品的研发㊂网络出版地址:http :// /kcms /detail /61.1450.TP.20191218.1113.056.html基于背景差分法的煤矿井下视频动目标检测王 勇1,2,3(1.煤炭科学技术研究院有限公司,北京100013;2.煤炭资源高效开采与洁净利用国家重点实验室,北京100013;3.北京市煤矿安全工程技术研究中心,北京100013)摘 要:煤矿井下运动目标的监测是随着工业视频监控㊁数字图像处理和模式识别等技术的发展而提出的一种安全生产管理的新需求,通过识别井下移动物体,判别其基本属性,跟踪其运动轨迹,分析其所处环境,结合预设参数及专业库,进行危险性判别及预警㊂针对煤矿井下环境的运动目标检测需求,描述了整个系统的组成及框架,采用背景差分法的基本原理,重点设计了矿井监控视频中的运动目标检测的流程及相关算法,结合Python 与OpenCV 的编程,混合高斯的建模过程,实现了煤矿井下综采工作面的运动目标的检测㊂现场应用表明,采用该流程及算法,在K =5,std =20,std _t =20,λ=3条件下,很好地实现了矿井监控视频中人员或矿车的动目标判别㊂关键词:矿井监控视频;背景差分;混合高斯;OpenCV中图分类号:TP 301 文献标识码:A 文章编号:1673-629X (2020)04-0177-05doi :10.3969/j.issn.1673-629X.2020.04.034Detection of Video Moving Target in Coal Mine Based onBackground Difference MethodWANG Yong 1,2,3(1.China Coal Research Institute ,Beijing 100013,China ;2.State Key Laboratory of Coal Mining and Clean Utilization ,Beijing 100013,China ;3.Research Center of Mine Safety Engineering and Technology ,Beijing 100013,China )Abstract :The monitoring of moving targets in coal mine is a new requirement of safety production management with the development of industrial video monitoring ,digital image processing and pattern recognition technology.By identifying the moving objects in the mine ,distinguishing their basic attributes ,tracking their trajectories ,analyzing their environment ,and combining the preset parameters and professional databases ,danger identification and warning are carried out.Aiming at the requirement of moving target detection in underground environment of coal mine ,we describe the composition and framework of the whole system ,adopt the basic principle of background difference method ,and design the flow and related algorithm of moving target detection in mine surveillance bining the programming of Python and OpenCV and the modeling process of Mixture Gauss ,the detection of moving target in under⁃ground fully mechanized mining face of coal mine is realized.The field application shows that under the conditions of K =5,std =20,std _t =20,and lambda =3,the process and algorithm can well realize the moving target discrimination of personnel or mine car in mine monitoring video.Key words :mine monitoring video ;background difference ;mixture Gauss ;OpenCV0 引 言近年来,随着煤矿自动化㊁信息化㊁智能化技术的发展,矿用视频监控技术在煤矿生产的各业务系统中得到了充分的利用,尤其是涉及到煤矿安全生产综采工作面㊁中央变电所㊁水泵房等区域,实现了矿用摄像机的全覆盖[1]㊂监控画面的增多,监测难度增加,采用传统的人工监视的方法已经满足不了煤矿安全生产的需要㊂随着机器视觉技术的发展,运动目标检测技术在矿井视频辅助报警系统中的应用就显得更为重要[2-3]㊂第30卷 第4期2020年4月 计算机技术与发展COMPUTER TECHNOLOGY AND DEVELOPMENT Vol.30 No.4Apr. 20201 动目标监测及机器视觉矿井监控视频中的运动目标检测是以实现煤矿危险区域以及涉及到生产的重点区域的矿井人员等运动目标的检测为目的,因此,实现矿井监控视频中的运动目标检测既是实现煤矿井下安全报警联动与联动控制的基础,也是提升煤矿安全生产的关键技术[4]㊂运动目标检测技术是机器视觉的关键技术,它的基本任务是从图像序列中检测出运动信息[5],为后续的智能场景的实现提供必备条件㊂常用的运动目标检测算法主要有光流法㊁帧间差分法与背景差分法三种[6]㊂光流法是指利用图像序列中的像素点的光流信息实现运动目标的检测[7],但该方法计算量大,无法满足实时检测的要求;帧间差分法是指利用相邻图像的帧作差分运算,并与设定的阈值作比较来实现运动目标的检测,但该方法在运动目标速度过快或过慢时,易引起 拖影”或 空洞”的现象;背景差分法是指利用输入图像与背景模型作差分运算[8],并与阈值进行判别来实现运动目标的检测,并可采用动态的更新背景模型来实现对动态背景的适应,且该方法计算复杂度低㊁实时性好[9-10]㊂因此,文中采用基于背景差分法的运动目标检测技术(原理见图1)实现煤矿监视视频中的目标检测㊂5421312345图1 基于背景差分法的运动目标检测技术原理2 系统组成及架构2.1 系统组成煤矿井下动目标监测平台主要由视频网络传输㊁视频采集㊁分析管理平台三部分组成,如图2所示㊂图2 系统结构其中视频网络传输子系统实现数据的交互与传输,核心交换机与接入层交换机形成了网络架构,根据系统应用要求,视频汇聚层主干网需要满足千兆级,监控点网络带宽满足百兆级㊂视频采集子系统由监测摄像头㊁视频存储和管理平台组成,实现监测范围内数据的采集㊁分类㊁存储㊂分析管理平台由智能识别㊁目标检测事件资源库等组成,实现对数据的汇聚㊁处理㊁分析㊁汇报,该平台通过搭建GPU集群,完成多路并发的在线实时解析㊂2.2 系统架构系统采用五层架构设计,从下至上为采集层㊁解析层㊁服务层㊁业务层和管理层,如图3所示㊂其中采集层实现监测点视频图像资源的采集;解析层通过特征识别和对比分析,获取监测目标的属性特征,并进行识别标识;服务层对识别出的目标动作进行分析,得出结论;业务层完成分析结果的展示及报警;应用层实现结果的处理及上报㊂㊃871㊃ 计算机技术与发展 第30卷图3 系统架构设计3 基于背景差分法的动目标检测流程设计3.1 差分法原理背景差分法的原理是将视频序列中的当前帧与背景图像进行差分运算来得到目标区域㊂考虑到实际应用,需对背景图像提出的要求包括背景图像不包含运动目标和背景场景变化时,能够自适应地构建背景图像[11]㊂比较常用的有基于均值的背景构建㊁基于中值滤波器的背景构建㊁基于单个高斯模型的背景构建㊁基于混合高斯模型的背景构建等[12-13]㊂如果不考虑光照环境的变化等因素,如式(1)所示,视频序列的当前帧图像I (x ,y )可以看作是背景图像B (x ,y )与T (x ,y )运动目标的叠加组成:I (x ,y )=B (x ,y )+T (x ,y )(1)由于在矿井监控视频中,考虑到煤矿井下存在光线变化等环境噪声n (x ,y )的影响,视频序列中当前帧图像I (x ,y )实际是由背景图像㊁运动目标与环境噪声的叠加组成,如式(2)所示:I (x ,y )=B (x ,y )+T (x ,y )+n (x ,y )(2)即差分图像如式(3)所示:D (x ,y )=I (x ,y )-B (x ,y )+n (x ,y )(3)因此,基于背景差分法的运动目标检测技术的原理如式(4)所示:T (x ,y )=I (x ,y )D (x ,y )≥Th 255D (x ,y )<{Th(4)其中,Th 表示设定的阈值㊂3.2 运动目标检测流程矿井监控视频中的基于背景差分法的运动目标检测流程如下所示:(1)选取没有前景运动目标的视频流,对帧图像进行灰度转换,利用混合高斯模型进行初始化背景建模;(2)提取测试视频流序列中的帧图像,进行灰度转换,前景判定,并对混合高斯模型进行更新;对判定为前景区域的像素的灰度值赋值255,判定为背景区域的像素的灰度值赋值0;(3)检测前景区域的轮廓,画出包含前景区域轮廓的最小矩形框坐标,并画出矩形框;(4)根据步骤(3)得到的坐标,在测试视频流的原始帧图像中,标注矩形框㊂4 基于混合高斯模型的背景构造考虑到随着综采工作面的推进,目标检测的背景场景㊁光线强度等不断发生变化,因此采用了基于混合高斯模型的背景建模法[14]来进行背景建模,具体步骤如下:4.1 像素初始模型的定义视频序列中的每个像素有多个单模型进行描述:P (p )={[w i (x ,y ,t ),u i (x ,y ,t ),σi (x ,y ,t )2]}其中,i =1,2, ,K ,K 的值一般在3~5之间,表示混合模型的个数,w 表示t 时刻(x ,y )处的每个模型的权重,u 表示t 时刻(x ,y )处模型中的高斯分布的均值,δ表示t 时刻(x ,y )处模型中的高斯分布的方差㊂(x ,y )处各个模型的权重如式(5)所示,满足式(5),且其各个模型的初始化参数如式(6)所示㊂∑K i =1w i(x ,y ,t )=1(5)u (x ,y ,0)=I (x ,y ,0)σ2(x ,y ,0)=(std){2(6)在上式中,u (x ,y ,0)为(x ,y )处模型中高斯分布的均值的初始参数,I (x ,y ,0)为0时刻输入视频序列的图像(x ,y )处的灰度值,σ2(x ,y ,0)为(x ,y )处模型中高斯分布的方差的初始参数,std 表示设定的初值,一般取20㊂4.2 动目标背景构造流程设计该流程通过不停获取工作面场景中的视频序列中的图片进行分析处理[15-16],流程如图4所示㊂其中w (x ,y ,t )表示t 时刻(x ,y )处第i 个模型的权重参数,w (x ,y ,t -1)表示t -1时刻(x ,y )处第i 个模型的权重参数,u (x ,y ,t )表示t 时刻(x ,y )处第i 个模型中高斯分布的均值参数,u (x ,y ,t -1)表示t -1时刻(x ,y )处第i 个模型中高斯分布的均值参数,δ(x ,y ,t )表示t 时刻(x ,y )处第i 个模型中高斯分布的平方差参数,δ(x ,y ,t -1)表示t -1时刻(x ,y )处第i 个模型中高斯分布的平方差参数,I (x ,y ,t )表示t 时刻输入图像(x ,y )处的灰度值,std _t 表示设定的平方差参数,一般取值为20㊂4.3 像素的单个模型排序及删减为了提高模型以及模型权重的更新效率,每次更新权重后,按照权重对模型进行排序及删减,并及时删减其中的非背景模型[17],排序过程如下:(1)计算像素中每个模型的排序标准值;(2)对于像素的各个模型,按照排序标准值,由大㊃971㊃ 第4期 王 勇:基于背景差分法的煤矿井下视频动目标检测到小进行排序;(3)若各像素的前N个模型的权重满足∑N i=1w i(x, y,t)>Th(Th默认值为0.7),则仅这N个模型作为背景模型,其余的模型删除㊂图4 动目标背景构造流程5 应用测试5.1 系统软件设计煤矿井下动目标的跟踪分析是一个复杂的视频分析过程,为了提高结果的准确性和分析效率,采用面向对象模型的构建集成模式[18],按照系统功能要求划分构件粒度,每个构件对应视频图像分析和判断功能[19],通过调用设计的算法,简化监测系统的布局㊂系统软件模块设计如图5所示,接口管理实现视频服务模块之间的消息转换,数据库用于存储配置的参数,Web发布用于展示处理的结果,RTSP服务㊁视频服务㊁流程处理模块都是一个独立的进程或线程,实现视频图像的传输㊁处理和显示,系统服务实现进程的调度和管理㊂图5 系统软件模块判别流程算法采用Python和OpenCV编程实现㊂OpenCV利用C++进行编写,是OpenCV的主要接口之一,支持Python语言,在图像处理㊁计算机视觉设计等方面具有广泛的应用[20]㊂5.2 测试应用为验证基于混合高斯建模的背景差分法检测流程的有效性,选取某矿综采工作面的矿井监控视频进行实验,实验环境选取服务器CPU2.8GHz,内存8.0 GB㊂图6为本次实验的实测结果,其中(a)组为原始a b c d e fa b cd e f图6 基于背景差分法的运动目标检测结果㊃081㊃ 计算机技术与发展 第30卷视频序列的帧图像,(b)组为当前帧图像对应的背景模型,(c)组为算法提取的前景图像,(d)组为前景图像二值化后的结果,(e)组为(d)组进行开操作后的结果,(f)组为原始视频序列的帧图像中的运动目标标注图像㊂通过多次变换参数进行测试,最终结果表明,当选取K=5㊁std=20㊁std_t=20㊁λ=3时,利用该流程对矿井监控视频中的动目标进行检测时,对噪声具有较好的鲁棒性,能够有效地标注出动目标区域㊂6摇结束语通过研究背景差分法的原理,分析了基于混合高斯建模的背景构造原理,设计了基于背景差分法的动目标检测流程,采用Python和OpenCV编程工具实现了矿井监控视频中动目标的捕获和标注,为煤矿危险区域以及涉及到生产的重点区域的矿井人员等运动目标的检测提供一种较好的方法㊂参考文献:[1] 孙继平.煤矿信息化自动化新技术与发展[J].煤炭科学技术,2016,44(1):19-23.[2] 孙继平.煤矿信息化与智能化要求与关键技术[J].煤炭科学技术,2014,42(9):22-25.[3] 王东伟.运动目标检测及其在煤矿监控视频中的应用研究[D].徐州:中国矿业大学,2018.[4] 李 欣.低照度井下人员目标跟踪算法的研究与实现[D].成都:电子科技大学,2014.[5] GAVRILA D.The visual analysis of human movement:asurvey[J].Computer Vision and Image Understanding, 1999,73(1):82-89.[6] 张谢华,赵小虎.煤矿智能视频监控中的运动目标检测研究[J].工矿自动化,2016,42(4):31-36.[7] MURAT 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《2024年基于光流法的运动目标检测与跟踪技术》范文
《基于光流法的运动目标检测与跟踪技术》篇一一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，运动目标检测与跟踪技术在智能监控、自动驾驶、人机交互等领域得到了广泛应用。
其中，光流法作为一种重要的运动目标检测与跟踪技术，因其具有较高的准确性和实时性而备受关注。
本文将详细介绍基于光流法的运动目标检测与跟踪技术的原理、方法及其应用。
二、光流法的基本原理光流是指图像中像素点的运动矢量，描述了像素在时间域上的变化情况。
光流法利用图像序列中像素在时间上的变化以及其视点的运动来推断物体的运动状态。
基本原理是假设相邻帧之间像素的运动具有连续性和平滑性，从而估算出光流场。
光流场反映了图像中所有像素点的运动情况，因此可以用于运动目标的检测与跟踪。
三、运动目标检测方法基于光流法的运动目标检测方法主要包括以下步骤：1. 计算光流场：通过计算相邻帧之间的像素变化，得到光流场。
常用的光流场计算方法包括稀疏光流法和密集光流法。
2. 背景建模：根据已知的背景信息，建立背景模型。
在背景模型中，背景区域的像素点具有稳定的光流场，而运动目标的光流场则与背景模型存在差异。
3. 运动目标检测：通过比较实际光流场与背景模型的光流场，检测出运动目标。
通常采用阈值法或聚类法等方法进行检测。
四、运动目标跟踪方法基于光流法的运动目标跟踪方法主要利用光流场信息对运动目标进行连续跟踪。
具体步骤如下：1. 初始化：在第一帧图像中选取感兴趣的目标区域作为跟踪模板。
2. 光流估计：利用光流法估计目标在下一帧图像中的位置。
3. 模板更新：根据估计的位置更新跟踪模板，以适应目标的形状变化和背景干扰。
4. 跟踪结果输出：将跟踪结果输出到显示器或其他设备上。
五、技术应用及优势基于光流法的运动目标检测与跟踪技术在多个领域得到了广泛应用。
在智能监控领域，可以用于实现视频监控、人脸识别、行为分析等功能；在自动驾驶领域，可以用于实现车辆和行人的检测与跟踪，提高行车安全性；在人机交互领域，可以用于实现手势识别、动作捕捉等功能。
视频监控中的运动目标检测与跟踪
视频监控中的运动目标检测与跟踪随着科技的不断发展，视频监控系统在我们生活中起到了越来越重要的作用。
其中，运动目标检测与跟踪是视频监控系统中的关键技术之一。
本文将详细介绍视频监控中的运动目标检测与跟踪的原理和应用。
在视频监控系统中，运动目标指的是图像序列中不断变化的区域，例如人、车辆等。
而运动目标检测与跟踪则是指在视频中自动识别和跟踪这些运动目标的过程。
首先，运动目标检测是指在视频序列中找出运动目标所在的位置。
常见的运动目标检测算法包括帧间差、光流法和背景建模等。
帧间差方法通过比较连续帧之间的像素差异来检测目标的运动。
光流法则利用像素间的灰度变化来估计运动目标的移动。
背景建模则通过建立静止背景图像来检测运动目标。
其次，运动目标跟踪是指在检测到的运动目标中，跟踪其运动轨迹并实时更新位置信息。
常见的运动目标跟踪算法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器和相关滤波器等。
卡尔曼滤波器通过预测和观测更新的方式来估计目标的位置。
粒子滤波器则通过在候选区域中采样来估计目标的位置。
相关滤波器利用目标模板和候选区域之间的相关性来跟踪目标。
在实际应用中，运动目标检测与跟踪技术被广泛应用于视频监控系统中。
首先，它可以用于实时监测人员和车辆的行为，以便及时发现异常情况。
例如，当有人携带危险物品进入监控区域时，系统可以立即发出警报并采取相应措施。
其次，它可以用于交通管理系统中，监测交通流量和违规行为。
例如，当有车辆逆向行驶或超速行驶时，系统可以自动拍摄照片或录像作为证据。
此外，运动目标检测与跟踪技术还可用于视频分析和智能监控系统中，为用户提供更加智能的安防服务。
然而，运动目标检测与跟踪技术也存在一些挑战和局限性。
首先，复杂的背景和光照变化会对运动目标检测产生干扰。
例如，当目标混杂在复杂的背景中时，算法往往会出现误检测现象。
其次，目标遮挡和形状变化也会对运动目标跟踪产生困难。
例如，当目标部分被其他物体遮挡时，算法往往会失去目标的轨迹。
视频图像中运动目标检测与跟踪方法研究
视频图像中运动目标检测与跟踪方法研究视频图像中运动目标检测与跟踪方法研究目前，随着无人驾驶、智能监控系统、机器人等领域的发展，视频图像中运动目标检测与跟踪技术显得十分重要。
运动目标检测与跟踪是指在视频图像中，通过计算机视觉技术准确地识别和跟踪移动的目标物体。
本文将深入探讨视频图像中运动目标检测与跟踪的方法及其研究现状。
一、运动目标检测方法研究1. 光流法：光流法是一种基于像素的运动目标检测方法，通过计算相邻帧之间像素的位移，来估计目标物体的运动方向和速度。
该方法基于前提假设，即视频中的相邻帧之间的像素强度不会发生变化。
然而，在实际应用中，由于光照变化、遮挡等因素，光流法往往无法准确估计目标物体的运动。
2. 背景建模法：背景建模法是一种基于像素的运动目标检测方法，通过对视频图像中的背景进行建模，将与背景差异较大的像素判定为运动目标。
背景建模法可以通过统计学方法或者机器学习方法来建模背景，然后利用背景模型与当前帧进行比较，以得到运动目标。
然而，背景建模法对于光照变化、摄像机抖动等因素比较敏感，导致检测结果不够准确。
3. 全局运动目标检测法：全局运动目标检测法是一种基于区域的运动目标检测方法，通过将视频图像划分为多个小区域，对每个区域进行运动分析，以判定是否存在运动目标。
该方法可以克服背景建模法的不足，具有较好的适应性和准确性。
二、运动目标跟踪方法研究1. 卡尔曼滤波器：卡尔曼滤波器是一种常用的运动目标跟踪算法，通过对目标的状态进行估计和预测，来实现目标的跟踪。
卡尔曼滤波器通过动态模型和观测模型对目标的运动进行建模，然后通过观测数据对目标的状态进行更新。
然而，卡尔曼滤波器对于非线性问题的跟踪效果较差。
2. 粒子滤波器：粒子滤波器是一种基于蒙特卡洛采样的运动目标跟踪算法，在复杂背景和非线性目标跟踪中表现出较好的效果。
粒子滤波器通过随机采样的粒子对目标状态进行估计，并根据观测数据进行更新。
然而，粒子滤波器的计算复杂度较高，且对于目标缺失或者遮挡情况处理不佳。
基于差分的光流法在目标检测跟踪中的应用
光流法可以计算出图像中所有发生运动的物体的
光流矢量, 这就为目标分割提供了可能, 但是计算量 非常大, 实时性很差; 同时, 光流场矢量也提供了运
动物体包括运动速度等在内的运动参数, 系统开发者
可以将这些参数 反馈 给 执行 系统 ( 例 如摄 像机 ) 来 跟踪视场内的目标。
1 3 优化方法设计 光流法可以计算出运动目标的运动矢量, 从而确
2 2 2 数据处理模块 DSP 数据分析处理是系统的核心处理单 元, 作者
采用 T I 公 司 的 TM S320 DM 642 运 行 识 别 跟 踪 算 法 (差分和光流法相 结 合 ) , 提 取运 动目 标 的运 动速 度 和方向等运动参数。 D SP一方 面将 YUV 422格 式的数 据写入 F IFO ( IDT 72V 265) , 由 BT864转 换成模 拟视 频信号输出; 另一方面将运动参数换算成高速球旋转 角速度, 通 过串 口 RS485 输 出实 现对 高速 球 转动 的 控制和目标跟踪。由于系统在高速球控制信号的接收
T I公司的 TM S320DM 642D SP 具有 丰 富的 硬件 资 源以及强大的数 据处 理能力, 对 于运 算差分、 光流、 滤波等图像处理方面的算法比起工控机来说有着独特 的优势。作者利用该芯片搭建了一个图像处理运算平 台, 以检测优化算法的性能。 1 控制方法分析与设计 1 1 差分法
端采用 了 RS485 接口, 连接 非常 方 便, 提 高 了信 号 传输的抗干扰性能。
2 2 3 存储器扩展模块 由于 TM S320 DM 642 片内的存储容量有限 [ 3] , 故
系统通过 EM IFB的 CE0和 EM IFA 的 CE0接口分别扩 展了 8 M B ! 16 位 的 SDRAM B 和 4 M B ! 64 位 的 SDRAMA。 TM S 320 DM 642 内部没有 ROM, 因此 系统 通过 EM IFB的 CE1空间扩展了 2M B的 F lash, 用于存 储用户程序。由于在系统上电复位期间, 一级引导程 序 ( BootLoad er) 总是将 F lash 中 1 kB大小的程序搬
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。
《2024年基于光流法的运动目标检测与跟踪技术》范文
《基于光流法的运动目标检测与跟踪技术》篇一一、引言在计算机视觉和智能监控领域，运动目标检测与跟踪技术是一项至关重要的技术。
该技术通过实时获取并分析视频序列中的图像信息，对运动目标进行准确检测与跟踪，进而实现目标识别、行为分析、异常检测等功能。
光流法作为一种经典的运动目标检测与跟踪方法，具有广泛的应用前景。
本文将重点介绍基于光流法的运动目标检测与跟踪技术，分析其原理、方法及优缺点，并探讨其在实际应用中的发展前景。
二、光流法原理光流是指图像中像素点在单位时间内运动的速度和方向。
光流法基于图像序列中像素强度的变化来计算光流，从而实现对运动目标的检测与跟踪。
其基本原理是：在连续的视频帧之间，如果某个区域发生运动，那么该区域的像素强度变化将与周围区域产生差异。
通过分析这些差异，可以确定运动目标的轨迹和位置。
三、光流法在运动目标检测中的应用基于光流法的运动目标检测方法主要包括以下步骤：首先，通过计算图像序列中像素的光流，得到每个像素的运动矢量场；然后，根据预设的阈值或其他条件，从运动矢量场中提取出运动目标的轮廓信息；最后，通过形态学处理等手段对提取出的轮廓信息进行优化和整合，得到完整的运动目标区域。
该方法可以有效地从背景中分离出运动目标，为后续的跟踪和分析提供基础。
四、光流法在运动目标跟踪中的应用基于光流法的运动目标跟踪方法主要利用光流信息对运动目标进行连续的定位和跟踪。
具体而言，首先在初始帧中检测并确定运动目标的初始位置；然后根据后续帧中的光流信息，计算目标在连续帧之间的位置变化；最后通过一定的算法对目标的轨迹进行预测和更新，实现目标的跟踪。
该方法可以有效地解决因背景干扰、光照变化等因素导致的跟踪问题。
五、光流法的优缺点及改进方向优点：1. 适用于各种类型的运动目标，包括刚性物体和非刚性物体；2. 可以处理背景动态变化的情况；3. 在没有先验知识的情况下，能够自主地检测和跟踪运动目标。
缺点：1. 计算量大，实时性较差；2. 对光照变化和噪声较为敏感；3. 在复杂场景下，容易出现误检和漏检的情况。
背景差分的运动目标检测与跟踪 精品
题目基于背景差分的运动目标检测与跟踪1引言运动目标的检测与跟踪是视觉监控系统等应用领域的重要研究内容。
随着视频信息智能化处理需求[1,2]的不断增加，如何从视频流中提取运动目标、并对目标进行实时跟踪越来越受到人们的关注。
减背景方法[3,4]是常用的运动目标检测方法。
其基本思想是将视频流中当前一帧所有像素点与事先通过某种方法计算得到的背景图像中对应像素点相减并取绝对值，如果绝对值超过某个预先设定好的阀值，则认为当前帧中对应的像素点是运动目标的像素点；否则，就认为对应的像素点是背景像素点。
相减运算的结果还提供了视频流中运动目标的位置、大小及形状等信息。
但是该方法在应用过程中常会遇到如下的问题：（1）背景获取：最简单的背景获取方法就是在视频场景没有运动目标的情况下直接将某一帧存储为背景图像，但在大多数的视频应用中，如交通监控和行人检测，这一要求很难得到满足，故需要一种能够在运动目标存在的视频流中实时获取背景图像的方法。
（2）背景扰动：背景中经常存在一些对象轻微的扰动，如树枝的摇动，扰动部分不应该看作是前景运动目标。
（3）光照变化：天气、光线等因素随着时间的变化也会影响运动目标的检测结果，这是必须要考虑的问题。
（4）背景更新：为了适应外界各种条件的不断变化，有必要对建立起来的背景模型进行实时更新。
以往的运动目标检测方法或者不能解决以上所有问题，或者是通过构造复杂的模型来解决以上问题，其计算复杂性和对系统的要求都比较高，有时可能无法满足实时处理的要求。
本文在减背景方法的基础上，提出了一种更为有效的运动目标检测方法。
在背景的提取阶段，允许视频流中有运动目标的存在，在这种情况下，首先采用基于统计的方法建立背景模型，然后进行减背景操作来检测视频中的运动目标，并对背景模型进行实时更新，以适应光线的变化和场景本身的变化，最后对检测结果使用形态学运算和连通区域面积限制目标大小的方法进行后处理，消除噪声和背景扰动带来的影响。
基于背景差分法的运动目标检测
本科生毕业论文题目：基于背景差分法的运动目标检测院系：专业：学生姓名：学号：指导教师：（职称）二〇一一年四月摘要视频监控在现代社会的安保系统中发挥了非常重要的作用。
由于现代社会的复杂性，传统的那种由专门人员值守电视监控屏幕的视频监控系统已经无法满足现代社会安保的要求，于是智能视频监控技术应运而生。
智能监控技术是基于计算机视觉的具有高度智能的自动化监控技术，其核心内容包括运动检测、目标分类、目标跟踪、行为识别四个方面。
本文针对运动目标检测这一方面进行探究。
本文采用的检测方法为背景差分法，即从视频图像序列中将当前帧的图像与预先设定的背景图像做差分，则可得到运动目标的位置和大小等信息。
之后对差分图像进行阈值化和形态学处理等操作，并判断此运动物体的大小。
如果超过规定的范围，则认为出现了异常情况，将此运动目标加上红色矩形框显示出来，做出报警。
背景差分法计算复杂度适中，简单实用，易于实现。
在本文的试验中，对视频中运动目标的检测取得了良好的效果，实验结果令人满意。
关键词：智能监控；运动检测；行为识别；背景差分AbstractVideo surveillance in modern society plays a very important role in the security system. As the complexity of modern society, traditional video surveillance system which need specialized workers pay much attention on the television monitor screen has been unable to meet the security requirements of modern society, so intelligent video surveillance technology came into being. Intelligent monitoring technology based on computer vision is highly intelligent automated monitoring technology, and its core content, including motion detection, object classification, object tracking, behavior recognition four aspects.In this paper, I intend to explore the area of moving target detection. Detection methods used in this paper is background subtraction, make difference from the current frame video sequence of images and the pre-set background image , then we can get the information of the moving target location and size. After thresholding and morphological processing operations on differential image, determine the size of the moving object. If it excess the prescribed range, think that the anomaly occurred, mark this moving target with a red rectangle and make alarm.Background subtraction has moderate computational complexity, and is simple, practical, easy to implement. In this experiment, the moving object in video detection achieved good results, experimental results are satisfactory.Keywords: Intelligent Monitoring；Motion Detection;Behavior Identity; Background Subtraction目录摘要 (I)ABSTRACT (II)第一章前言 (1)1.1课题的研究背景及其意义 (1)1.2智能视频监控技术及其应用 (2)1.3国内外研究现状 (3)1.4论文的主要内容和组织结构 (4)第二章运动目标检测中的图像预处理技术 (5)2.1彩色和灰度图像转换 (5)2.2图像的去噪处理 (6)2.2.1频域去噪方法 (6)2.2.2时域去噪方法 (6)2.2.3空间域去噪方法 (7)2.3图像的阈值化处理 (9)2.4本章小结 (10)第三章运动目标检测的方法与分析 ................................................................................................ - 11 -3.1光流法 (11)3.2时域差分法 (12)3.3背景差分法 (13)3.4本章小结 (14)第四章实验结果分析及改进 ............................................................................................................ - 15 -4.1实验环境介绍 (15)4.2运动目标识别的流程 (17)4.3实验过程及结果分析 (18)4.2.1图像的预处理................................................................................................... - 18 -4.2.2运动目标的提取............................................................................................... - 20 -4.2.3运动目标的识别............................................................................................... - 24 -4.4本章总结 (26)第五章总结及展望............................................................................................................................ - 27 -参考文献..................................................................................................................................................... - 28 -致谢.................................................................................................................................... 错误!未定义书签。
视频监控系统中的运动目标检测与追踪技术研究
视频监控系统中的运动目标检测与追踪技术研究随着技术的发展和经济的进步，视频监控系统已经成为我们生活中不可或缺的一部分。
不管是在公共场所，商场，工厂还是住宅区，视频监控系统都被广泛应用。
而其中的运动目标检测与追踪技术，则是视频监控系统中最为关键的一环。
一、运动目标检测技术运动目标检测技术是视频监控系统中最为基础的技术之一。
它主要的作用是检测到摄像头画面中的运动目标，并从背景中分离出来，作为下一步运动目标追踪的依据。
在运动目标检测技术中，最常用的方法是基于背景的差分法。
差分法基于前景与背景之间的差异性，通过对相邻帧图像进行比较，发现像素值变化的位置，从而检测到运动目标。
此外，还有一些基于纹理和形状特征的运动目标检测方法，如基于纹理和角点的特征点匹配法，基于感兴趣区域的范围搜索法，基于运动能量的运动目标检测法等等。
二、运动目标追踪技术运动目标追踪技术接着运动目标检测，通过追踪检测到的运动目标，实现对其位置、速度、方向等信息的跟踪记录。
常用的运动目标追踪技术有卡尔曼滤波法、粒子滤波法和组合跟踪法等。
其中，卡尔曼滤波法是最为经典和广泛应用的一种方法。
它基于状态估计和观测值之间的关系，通过实时不断地调整估计结果，来预测并跟踪目标的运动轨迹。
卡尔曼滤波法对目标的运动轨迹预测具有一定的鲁棒性和准确性，但其对背景噪声的抵抗能力相对较弱。
粒子滤波法采用的则是蒙特卡罗方法。
通过对观测值建立似然函数，根据每个观测值的概率来为每个粒子重新分配概率权值，从而实现目标的跟踪。
与卡尔曼滤波相比，粒子滤波法对非线性系统和非高斯噪声具有更好的适用性，但运算复杂度相对较高。
三、运动目标检测与追踪技术的应用运动目标检测与追踪技术在视频监控系统中有着广泛的应用前景。
首先，它可以帮助人们更加高效地监控公共场所和商业场所，尤其是大型场所。
通过设置运动目标检测与追踪功能，可以实现对潜在威胁和异常情况的及时发现和响应，同时还可以帮助管理人员对场所内的人流量、活动轨迹等进行数据化分析和研究，以进一步提高招募和销售的效率。
基于深度学习的视频运动目标检测技术研究
基于深度学习的视频运动目标检测技术研究近年来，人工智能领域迅猛发展，深度学习作为其中重要的技术手段之一，得到了广泛应用。
在视频监控领域，深度学习同样展现出强大的功效，为实现视频动态目标检测提供了新的思路和方法。
本文旨在探讨基于深度学习的视频运动目标检测技术，分析其主要特点、优缺点以及应用前景。
一、深度学习在视频运动目标检测中的应用传统的视频目标检测方法主要是基于背景差分和光流分析，这些方法在实现简单、计算速度较快的同时，存在误检测率高、抗干扰能力差等问题。
而深度学习技术可以更好地处理视频中的非线性变化、噪声和遮挡等问题，它具有自主学习和自适应性强的特点，能够进行复杂的特征提取和数据分类，因此被广泛应用到视频目标检测领域。
具体地说，基于深度学习的视频目标检测技术主要包括两个方面：一是采用卷积神经网络（CNN）等深度学习算法进行特征提取；二是采用循环神经网络（RNN）、卷积神经网络循环神经网络（CRNN）等序列模型进行目标跟踪。
通过这样的方式，基于深度学习的视频目标检测可以获得更加准确的结果，有效提高了视频监控系统的安全性和效率。
二、基于深度学习的视频运动目标检测技术的主要特点1. 自主学习和自适应性深度学习技术通过大量数据的训练，可以自主学习特征并进行自适应调整，具有不断提高检测精度的能力。
这一特点在视频运动目标检测中尤为重要，因为视频中可能存在各种复杂的情况和场景，深度学习可以通过学习和调整来不断适应这些变化，提高准确率和鲁棒性。
2. 多层次特征提取基于深度学习的视频目标检测技术具有多层次特征提取的能力。
传统的视频监控技术往往只能提取简单的像素级特征，而深度学习可以在不同层次上提取更加抽象、复杂的特征，从而有效地提高检测效果。
3. 具备较强的鲁棒性和泛化能力由于深度学习模型具有较强的自适应性和泛化能力，因此在实际应用中比传统的视频目标检测方法更加鲁棒。
无论是在复杂的背景环境下，还是在面对新的目标类别时，深度学习都可以通过学习和调整来实现良好的检测效果。
基于光流法的运动目标检测与跟踪技术
基于光流法的运动目标检测与跟踪技术基于光流法的运动目标检测与跟踪技术摘要：本文针对运动目标检测与跟踪问题，提出了一种基于光流法的新型技术。
通过对光流场的计算和分析，可以实现对视频图像中的运动目标进行准确检测和跟踪。
本文首先介绍光流法的基本原理和常用算法，然后提出了一种改进的光流法算法，包括光流计算、光流场分析和目标检测与跟踪过程。
最后，通过实验验证了该方法的有效性和准确性。
一、绪论运动目标的检测和跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向之一。
在许多实际应用中，如视频监控、自动驾驶等，准确地检测和跟踪运动目标对于实现自动化和智能化具有重要意义。
光流法作为一种经典的运动目标检测和跟踪方法，已经被广泛应用于计算机视觉领域。
二、光流法的基本原理光流法是通过分析图像中的像素在时间上的变化来计算出运动场的一种方法。
其基本原理是基于一个假设：在连续帧之间，邻近的像素之间有相似的运动。
因此，通过计算相邻帧之间像素的灰度值差异，可以推导出运动场的信息。
三、光流法的常用算法1. Horn-Schunck 算法：该算法是光流法中最经典的方法之一。
它假设了连续图像之间的亮度恒定，并通过最小化光流误差方程求解运动场。
2. Lucas-Kanade 算法：该算法是利用局部邻域的光流约束，求解光流方程组的一个最小二乘解。
相比于 Horn-Schunck 算法，该算法对亮度变化敏感度较低。
四、改进的光流法算法为了提高光流法在运动目标检测和跟踪中的准确性和鲁棒性，本文提出了一种改进的光流法算法。
该算法主要包括以下几个步骤：1. 基于稀疏光流法计算光流：在计算光流时，为了降低计算复杂度，采用了稀疏光流法，选择了一部分具有代表性的像素进行光流计算。
2. 光流场分析：通过对光流场的统计分析，提取出关键信息，如目标的位置、速度和方向等。
同时，为了减少运动目标检测中的误检，对光流场进行滤波和优化处理。
3. 运动目标检测：基于光流场分析的结果，通过设定一定的阈值和规则，将光流场中的运动目标提取出来。
视频检测和跟踪
视频检测和跟踪一、检测方法根据最近看过的论文，看过的视频检测的方法大致有以下几种：光流法，帧差分，背景差分，边缘检测，运动矢量检测。
1.光流法是一种以灰度梯度基本不变或亮度恒定的约束假设为基础。
光流法是关于视域内的物体运动检测的概念，用来描述相对于观察者发生运动的目标表面或者边缘。
光流是指图像中灰度模式运动的速度，它是景物中可见的三维速度矢量在成像平面上的投影，表示了景物表面点在图像中位置的瞬时变化，一般情况下，可以认为光流和运动场没有太大区别，因此就可以根据图像运动来估计相对运动。
光流法实际是通过检测图像像素点的强度随时间的的变化，从而推导出目标的移动方向和运动速度。
1)基本思想：然后将上述式子进行Taylor展开，整理有其中, , 是光流，也即是图像中像素点的移动方向向量。
约束方程如下所示：2)计算方法：光流法的计算有很多种，看过的大致有：基于特征匹配、基于区域匹配、基于能量（基于频域）、基于梯度、基于阶段的匹配等等3)优缺点：优点：光流不仅携带了运动目标的运动信息，而且还携带了有关景物三维结构的丰富信息，它能够检测独立运动的对象，不需要预先知道场景的任何信息，并且能够适用于静止背景和运动背景两种环境。
缺点：当目标与背景图像的对比度太小，或图像存在噪音时，单纯地从图像灰度强度出发来探测目标的光流场方法将会导致很高的虚警率。
且计算复杂耗时，需要特殊的硬件支持。
2.帧差法在图像序列中的一定时间间隔的相邻帧采用基于像素点的差分, 然后阈值化来提取出运动区域。
帧序列中的场景变换不大，像素亮度变换不大，没有目标的时候，帧差分不大，反之，则很大，根据差分结果与阈值比较，来确定运动目标的存在与否。
1)约束方程：2)优缺点：优点：对背景或者光线的缓慢变化不太敏感，具有较强的适应性，能够快速有效地从背景中检测出运动目标。
缺点：它不能完全提取运动目标所有相关像素点，在运动实体内部不容易产生空洞现象。
而且在运动方向上被拉伸，包含了当前帧中由于运动引起的背景显露部分，这样提取的目标信息并不准确。
基于背景差分法和光流法的视频动态目标检测与跟踪
[ J] . 汽车工程, 2007( 6) .
( 责任编辑: 余 晓)
作者简介: 王春涛( 1986- ) , 女, 四川 大邑人, 四川大学计算机学院硕士研究生, 研究方向为计算机网络与信息系统。
# 146 #
软件导刊
2011 年
含运动目标的图像逐像素求平均, 并把结果作为背景。
N
E f i( x , y)
场景中实现了运动目标的检测和跟踪, 初步验证了系统算法的可行性和可实现性。
关键词: 智能视频监控; 运动目标检测; 混合高斯模型; 背景差分检测; 运动目标 跟踪
中图分类号: T P391. 41
文献标识码: A
文章编号: 1672- 7800( 2011) 06- 0145- 03
0 引言
果。基于已有的研究, 本文提出了自适应场境的运动目标 跟踪方法并初步验证了系统算法的可行性。
背景。设 f i ( x , y) ( i= 1, 2, ,, n) 为一连续的帧序列, 则背 景 B 可以通过下面公式获得:
B = f i( x , y)
( 1)
为了获得更有代表性的背景图像, 可对一系列没有包
6 结束语
采用基于 A ut omation Gat eWay, 在 V isual Basic 环境 下实现 三 维 实 体参 数 化 设 计 的 方 法, 比 采 用 基 于 Pro/ T oolk it 在 V C+ + 环境下完成开 发的方法, 编程明 显减少, 整个过程相对简单, 更易于推广和使用。一般的设计人员 即可完成, 使整个万向传动装置的设计易于实现不同型号 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, 有利于提高整 个设计 效率, 且不需 要花费 太多 时间。
视频监控系统中的动态目标检测与跟踪
视频监控系统中的动态目标检测与跟踪随着科技的不断发展，视频监控系统已经成为我们生活中不可或缺的一部分。
而其中一个重要的功能就是动态目标检测与跟踪。
本文将对动态目标检测与跟踪在视频监控系统中的应用进行探讨。
动态目标检测是指在视频监控中，通过算法识别并定位出视频中的运动目标，并在目标发生运动时跟踪目标的位置。
这项技术对于保障公共安全、监控交通流量等方面起到了重要的作用。
在一个视频监控系统中，动态目标检测与跟踪的过程可以分为多个步骤。
首先是目标检测，即通过图像处理算法对视频中的每一帧图像进行分析，识别出其中的运动目标。
目标检测算法有很多种，其中常用的包括基于背景建模的方法、基于光流的方法和基于深度学习的方法等。
基于背景建模的目标检测方法是通过学习视频中的背景信息，将背景和前景目标分离，从而实现目标的检测。
这种方法适用于静态背景下的视频监控。
而基于光流的方法则是通过检测连续帧之间的图像运动信息来确定视频中的运动目标。
这种方法适用于动态背景下的视频监控。
而基于深度学习的方法则可以通过训练神经网络来实现目标的检测，这种方法在最近的几年中得到了广泛的应用。
目标检测完成后，接下来的步骤就是目标跟踪。
目标跟踪是指在视频中追踪目标的位置，并保持目标的标识，以便后续的分析与处理。
目标跟踪有多种方法，包括基于模板匹配的方法、基于特征提取的方法和基于学习的方法等。
基于模板匹配的目标跟踪方法是通过提取目标的特征，将其与模板进行匹配，从而实现目标的跟踪。
这种方法适用于目标形状和外观变化较小的情况。
基于特征提取的方法则是通过提取目标的颜色、纹理和形状等特征来实现目标的跟踪。
而基于学习的方法则是通过训练分类器来实现目标的跟踪，这种方法在大数据时代得到了广泛的应用。
动态目标检测与跟踪技术在视频监控系统中有着广泛的应用。
首先，它可以用于监控公共场所，如机场、火车站、商场等地，及时发现异常和可疑行为。
其次，它可以用于交通监控，如交通路口的车辆检测与追踪，以及道路拥堵的监测与预警等。
监控视频关键帧动态背景差分检测技术
监控视频关键帧动态背景差分检测技术
孙鹏;周纯冰;杨洪臣;朱宇杰
【期刊名称】《警察技术》
【年(卷),期】2013(000)005
【摘要】针对目前视频侦查工作中监控视频数据量巨大所导致的案件相关信息获取实时性差、误检率高、数据冗余大,难以满足案件侦破需要的难题,提出了一种利用动态背景差分算法检测监控视频关键帧的技术.该技术首先根据监控区域特点与人工经验在监控视频中设置初始背景帧,然后利用常规的背景差分算法进行关键帧的检测,并在检测过程中根据监控区域背景的变化,采用背景更新策略动态及时更新差分运算中使用的背景帧,从而达到降低关键帧检测的误检率,提高检测效率.
【总页数】3页(P54-56)
【作者】孙鹏;周纯冰;杨洪臣;朱宇杰
【作者单位】中国刑警学院;中国刑警学院;中国刑警学院;中国刑警学院
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于背景差分法和光流法的视频动态目标检测与跟踪
2.利用背景差分法检测监控视频中的关键帧
3.视频监控摄像机宽动态性能检测技术浅析
4.基于背景差分法和光流法的视频动态目标检测与跟踪
5.面向公路监控视频关键帧的感知哈希认证算法
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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。
视频监控系统中的移动目标检测与跟踪算法研究
视频监控系统中的移动目标检测与跟踪算法研究近年来，随着科技的不断进步和人们对安全意识的提高，视频监控系统在各行业广泛应用。
而在视频监控系统中，移动目标检测与跟踪算法的研究成为了一个重要的课题。
本文将对视频监控系统中的移动目标检测与跟踪算法进行深入研究，并对其技术原理和应用进行详细讨论。
一、移动目标检测算法的原理及应用1. 移动目标检测算法原理：移动目标检测算法主要通过对视频中连续的帧图像进行处理，从中提取出运动目标。
常见的移动目标检测算法包括帧间差分法、背景建模法和光流法等。
帧间差分法通过比较相邻帧之间的差异来判断目标是否发生运动；背景建模法则通过对背景进行建模，将与背景明显不同的部分识别为目标；光流法则通过分析连续帧图像中像素之间的光流差异，来判断目标的运动状态。
2. 移动目标检测算法应用：移动目标检测在视频监控系统中有着广泛的应用，例如交通监控、智能安防、行为分析等。
在交通监控领域，移动目标检测算法可以用于车辆违章检测、交通事故监测等；在智能安防领域，移动目标检测算法可以用于入侵检测、人脸识别等；在行为分析领域，移动目标检测算法可以用于行人计数、异常行为检测等。
二、移动目标跟踪算法的原理及应用1. 移动目标跟踪算法原理：移动目标跟踪算法主要通过对连续帧图像中已检测到的目标进行跟踪，从而实现对目标的实时追踪。
常见的移动目标跟踪算法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器和相关滤波器等。
卡尔曼滤波器通过对目标位置的预测和观测进行融合来估计目标的实际位置；粒子滤波器则通过一系列的随机粒子来估计目标的位置；相关滤波器则通过计算目标模板与候选目标区域的相似性来跟踪目标。
2. 移动目标跟踪算法应用：移动目标跟踪算法在视频监控系统中有着广泛的应用，例如目标追踪、行为分析等。
在目标追踪领域，移动目标跟踪算法可以用于单目标跟踪、多目标跟踪等；在行为分析领域，移动目标跟踪算法可以用于目标运动轨迹分析、目标速度估计等。
通过移动目标跟踪算法，可以对目标的运动行为进行监测与分析，提供有效的安全保障和行为研究数据。
基于光流法的运动目标检测与跟踪技术
基于光流法的运动目标检测与跟踪技术随着计算机视觉技术的快速发展，运动目标检测与跟踪成为了计算机视觉领域的研究热点之一。
其中，基于光流法的运动目标检测与跟踪技术凭借其高效、准确的特点，受到了广泛关注。
光流法是一种计算运动物体在图像序列中运动速度与方向的技术。
其基本思想是通过分析目标在连续帧图像中的像素变化来推断物体的运动情况。
光流法可以用于运动目标的检测和跟踪。
在检测方面，光流法可以提取目标的运动轨迹信息，从而判断目标是否存在。
在跟踪方面，光流法可以根据目标的运动信息，预测目标在下一帧图像中的位置，从而实现目标的跟踪。
基于光流法的运动目标检测与跟踪技术具有以下优势。
首先，光流法可以通过分析像素的运动来获取目标的运动信息，无需复杂的模型和计算，从而可以实时处理大量图像数据。
其次，光流法对目标的运动速度和方向都有很高的测量精度，能够准确地捕捉目标的运动轨迹。
此外，光流法对于目标的形状和尺寸变化不敏感，适用于不同尺度和形状的目标。
然而，基于光流法的运动目标检测与跟踪技术也存在一些挑战。
首先，光流法对于光照变化和阴影的敏感性较高，这可能导致误检和漏检的问题。
其次，光流法在处理目标的快速运动和目标与背景颜色相似的情况下，容易出现跟踪丢失的情况。
此外，光流法还受到图像噪声和运动模糊的影响，可能导致精度下降。
为了克服这些挑战，研究者们提出了许多改进的光流法算法。
例如，基于多尺度的光流法可以提高对不同尺度目标的检测和跟踪精度。
基于稠密光流法可以提供更多的像素级运动信息，提高跟踪的准确性。
同时，结合深度学习和光流法的方法也得到了广泛应用，通过学习目标的特征表示，进一步提高了检测和跟踪的效果。
基于光流法的运动目标检测与跟踪技术在计算机视觉领域具有广泛的应用前景。
它可以在视频监控、自动驾驶、虚拟现实等领域中发挥重要作用。
未来，我们可以进一步改进光流法算法，提高其对复杂场景和快速运动目标的适应能力，以实现更准确、稳定的运动目标检测与跟踪。
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基于背景差分法和光流法的视频动态目标检测与跟踪
摘要：视频运动目标检测和跟踪技术是智能视频监控的关键技术。
基于这两方面展开研究，提出了自适应场境的运动目标跟踪方法。
系统由背景差分实现目标检测，由目标区域LK光流预测实现目标跟踪，并融合了“运动”背景局部更新来实现跟踪系统对环境的自适应性。
最后用VC\+\{++\}和OpenCV软件平台设计了监控系统的演示环境，在简单场景中实现了运动目标的检测和跟踪，初步验证了系统算法的可行性和可实现性。
关键词：智能视频监控；运动目标检测；混合高斯模型；背景差分检测；运动目标跟踪
0 引言
智能视频监控系统大致可分为4部分：目标检测、目标识别、目标跟踪和行为分析。
其中目标检测是最基础的部分，其他部分都是以目标检测结果为基础的。
目标跟踪是被应用得最多的，如在公共场合中对可疑人物的跟踪、机器人视觉中对物体的视觉追踪、交通监控中的违章车辆的跟踪等等。
目标识别常用于辅助其他部分进行目标种类的区分。
行为分析就是目标运动的理解。
在国内比较有代表的研究如清华大学计算机科学与技术
系的谢树煌教授等人在进行动态视频对象的识别与检测研究，对无规则行进队伍中的人员进行检测与统计的系统模型和算法设计。
国际上许多著名科研机构以及研究人员也对该领域存有浓厚的兴趣，在计算机视觉等领域取得了丰硕的成果。
基于已有的研究，本文提出了自适应场境的运动目标跟踪方法并初步验证了系统算法的可行性。
1 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，该方法实现简单，并能完整地分割出运动对象。
关键是如何得到稳定、可靠的背景。
本文采用的混合高斯模型，其关键是如何把新出现的数据引入到原有分布模型中，以及前景判断准则的选取。
如果能得到没有运动目标的一段帧序列，那么初始背景可从中直接抽取，最简单的方法是从中抽取出一帧作为背景。
系统使用混和高斯分布模型来描述每一个像素点上最近的变化{X\-1,…,X\-t}。
则当前观测点的概率是：
随时间推移，背景是变化的，所以背景模型必须能自适应变化。
背景模型的更新策略是背景模型设计中最关键的技术。
在模
型更新时应注意如下原则：对背景变化的响应速度要足够快；对运动目标要有较强的抗干扰能力。
因此，本文采用Stauffer的方法来进行近似计算，将每一个新捕获的像素值X\-t与已知混合模型里的N个分布进行比较，直到找到一个与X\-t最匹配的分布。
匹配的定义使用公式表示：
[JZ(]M\-k(t)=[JB({]1 |X\-t-μ\-k(t)|＜λ[KF(]D\-k(t)[KF)]
0 其它[JB)][JZ)](4)
λ一般取3~7。
根据ω\-k/D\-k对混合模型里的N个分布进行排序。
使得可能性大的分布在序列前端，可能性小的在序列后端，逐渐被新加入的分布代替。
如果混合模型里的N个分布与X\-t都不匹配，说明X\-t是一个新的前景点，使用一个新的分布η(μ,D)来代替混合模型里优先权系数最小的那个，该新分布的均值μ=X\-t，方差D取D\-\{max\}，优先权系数ω取一较小的值。
t时刻混合模型里N 个分布的优先权系数使用下面的公式更新：
在，直到它成为分布序列里最后端的分布，当有新的前景点出现时，该分布模型才会被替换。
但该方法在优先权系数更新时，没有考虑初始化。
一种改进的方法是设定一个常量β，则α变成一个关于t的函数，表示为
2 视频运动目标的跟踪
运动物体的跟踪是指通过对摄像头等设备所获得的图像序列进行分析，计算出目标在每帧图像上的二维位置坐标，并根据不同的特征值，将图像序列中不同帧内同一运动目标关联起来，得到各个运动目标完整的运动轨迹。
2.1 Lucas-Kanade算法
Lucas-Kanade方法是基于局部平滑性约束来求解的光流算法，算法假设在一个小空间邻域上运动矢量保持恒定，然后使用加权最小二乘法估计光流。
在大小为的图像中，以点E(i,j)为中心的空间邻域上，光流估计误差定义如下：
依次对图像中每个点应用上式求得u和v光流值。
LK算法较高效，其复杂度为O(N×N)，且是以局部平滑为前提，避免了光流在全局平滑而导致物体边界间的模糊，但如果图像中有突变的区域或点，那么光流估计的误差也会很大。
2.2 光流的运动预测
在实验中采用目标区域LK算法来实现运动预测。
如图2，假设第k帧中有目标A和B，A往右运动而B往左运动，目的是通过k和k+1帧得到A和B的运动参数，如运动方向和速度等，然后预测在第k+2帧A和B可能会出现的位置。
利用目标区域LK算法进行运动预测的具体实现如下：
①取第k帧，通过背景差分法得到k帧中的目标A和B；
②得到A和B的位置坐标；
③取第k+1帧，用LK算法计算k帧中在A、B的位置范围内的像素点的光流值，然后统计值不为零的像素点的平均光流值。
实际应用中的目标大多不是刚性物体，所以在目标运动时存在局部异向运动的可能，所以目标区域中的光流可能存在方向上的不同。
为了求得目标整体的主要光流值，首先统计得到占目标最大区域面积的u、v光流值方向（正或负），然后再计算光流方向为该方向的像素点的平均光流值，即目标的光流值（u，v）；
④将第3步中得到的目标A和B的（u，v）值通过下面公式，估计A和B在k+2帧可能的位置：
X′=X+u
Y′=Y+v
在第k+2帧标记出估计的位置，再用①～②步得到k+2帧中的目标A和B的新的位置，以此来修正光流预测的误差。
3 系统设计
3.1 目标检测模块
目标检测的流程大致包含3个步骤：首先对输入的图像做背景差分得到目标的二值图像；紧接着做形态学去噪处理；最后在去噪后的二值图像中找到每个目标及其轮廓，将每个目标外围矩形框位置坐标信息记录到目标的MP中，然后进入背景更新模块。
3.2 背景更新模块
背景更新模块的实现流程如图4。
对输入的每个目标，先获取目标外围矩形框的位置坐标，在矩形区域内做帧间差分，如果有85%以上的区域没有灰度变化则用该区域替换背景。
否则再判断该区域的面积是否大于目标的阀值，若小于则表示该目标是可以忽略的，否则该目标区域就是运动目标，输出该目标作为“特征提取模块”的输入。
3.3 光流计算模块
光流计算模块的输入为检测到的目标及其所在区域（由目标MP中的4个位置参数得到），通过该模块能得到目标的光流值并保存到目标MP中，还能通过光流值预测目标的运动。
该模块使用目标区域LK算法来计算目标区域的光流值。
4 试验结果与分析
该跟踪系统是在Windows XP操作系统下，使用Visual
C\+\{++\}6.0集成开发环境，基于OpenCV开源库实现的。
证明系统的可行性。
运动目标检测跟踪系统的运行结果如图6所示，捕获源为视频文件；若没有设置背景图像则自动取视频第一帧为背景。
任一帧
参考文献：
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