基于OpenCV实现双目视觉下的客流计数算法

为了能实时地获得公交车上的乘客数,提出一种基于OpenCV(Open Source Computer Vision Library)实现双目视觉下的客流计数算法。首先用双目摄像系统获取包含场景深度信息的视差图,然后利用Codebook背景模型与光流残差相结合的方法提取运动目标,最后采用积分投影法实现目标分割,并进行目标跟踪和计数。通过对比分析和算法测试,该算法有效克服了因计数场景中光线突变、阴影等对计数的影响,准确率达94.45%以上。

一种动态场景下的视频前景目标分割方法

视频中运动前景目标的分割是计算机视觉领域的一项关键问题,在视频监控、检索、事件检测等多个方面具有重要应用价值。现有视频前景目标分割技术主要针对静态场景,在动态场景下难以获取良好效果。该文提出一种高斯混合模型与光流残差相结合的前景目标分割方法。该方法使用高斯混合模型建模,提取初步的前景区域;利用光流残差进一步滤除其中动态纹理背景干扰;采用形态学处理获得前景目标。实验显示,与现有方法相比,该方法可更准确地从动态场景中分割出前景目标轮廓。